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Temario del curso

Introducción a Ollama en el sector financiero

  • Comprensión del despliegue de LLM locales.
  • Beneficios de la IA local (on-device) en finanzas.
  • Capacidades y limitaciones principales de Ollama.

Configuración de Ollama para entornos financieros

  • Preparación del sistema e instalación de modelos.
  • Técnicas de configuración para tareas financieras.
  • Gestión de entornos seguros.

Casos de uso principales en finanzas

  • Generación automatizada de informes financieros.
  • Asistencia en evaluación y análisis de riesgos.
  • Resumen de mercados y obtención de perspectivas (insights).

Personalización y ajuste fino de modelos

  • Ingeniería de prompts para escenarios financieros.
  • Mejora de datos específicos del dominio.
  • Equilibrio entre precisión y rendimiento.

Integración del sistema y automatización

  • Conexiones API y flujos de trabajo.
  • Integración con sistemas y herramientas financieras.
  • Scripting para procesos financieros automatizados.

Gobernanza, seguridad y cumplimiento normativo

  • Garantía de la confidencialidad de los datos.
  • Cumplimiento con las regulaciones financieras.
  • Mejores prácticas para el despliegue seguro.

Evaluación y validación de modelos

  • Técnicas de medición de precisión.
  • Mitigación de riesgos y flujos de trabajo de validación.
  • Mejora continua del modelo.

Despliegue operativo y soporte

  • Estrategias de monitoreo y optimización.
  • Versionado y actualización de modelos.
  • Resolución de problemas técnicos comunes.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los flujos de trabajo financieros.
  • Experiencia en análisis de datos o sistemas financieros.
  • Familiaridad con conceptos básicos de inteligencia artificial o aprendizaje automático (machine learning).

Audiencia objetivo

  • Profesionales del sector financiero.
  • Equipos de TI en instituciones financieras.
  • Analistas y administradores técnicos.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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