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IA Generativa para Analista de Pesquisa em Serviços Financeiros

  • até 6 semanas
  • Intermédio

Este programa permite que analistas de pesquisa em serviços financeiros aproveitem os benefícios da IA Generativa de forma responsável. Ao longo de seis semanas, os participantes ganharão experiência prática com ferramentas de IA, entenderão o cenário atual e aprenderão a conduzir a estratégia de IA em suas equipes.

  • Fundamentos da IA Generativa
  • Aplicações de IA em pesquisa
  • Extração de dados e sumarização de relatórios
  • Considerações éticas em IA
  • Regulamentações globais de IA

Visão Geral

O curso fornece uma compreensão abrangente da IA Generativa em pesquisa e análise. Os participantes aprenderão os fundamentos da IA Generativa, explorarão aplicações do mundo real e adquirirão habilidades práticas no uso de ferramentas de IA para extração de dados e sumarização de relatórios. O programa também cobre considerações éticas e regulamentações globais, capacitando os alunos a implementar estratégias de IA de forma eficaz em suas organizações.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    localização do curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglês
    idioma do curso
  • Certificação Profissional
    após a conclusão do curso
  • Ao seu próprio ritmo
    formato do curso
  • Aulas Ao vivo
    entregue online

Para quem é este curso?

Analistas de Pesquisa de Mercado

Profissionais que analisam as condições de mercado para examinar o potencial de vendas de um produto ou serviço.

Analistas de Dados e Financeiros

Especialistas que analisam dados e tendências financeiras para fornecer insights e recomendações.

Analistas de Inteligência de Negócios (BI)

Especialistas que transformam dados em insights para impulsionar decisões de negócios.

Este curso capacita analistas de pesquisa com as habilidades para aproveitar a IA Generativa, aumentando a produtividade e fornecendo insights em tempo real. Ideal para profissionais de serviços financeiros, cobre ferramentas chave de IA, aplicações e considerações éticas, ajudando os alunos a se manterem competitivos e a conduzir a estratégia de IA em suas equipes.

Pré-Requisitos

1 / 3

  • Compreensão básica de conceitos de IA e aprendizado de máquina

  • Familiaridade com a indústria de serviços financeiros

  • Proficiência em ferramentas de análise de dados

O que vai aprender?

Semana 1: Fundamentos da IA Generativa
Esta semana explora a definição, os mecanismos internos e a evolução da IA Generativa.
Dia 1: Definição de IA Generativa
Entendendo o que é IA Generativa e seus princípios básicos.
Dia 2: Diferenças entre Aprendizado de Máquina Tradicional e IA Generativa
Comparando métodos tradicionais de aprendizado de máquina com IA Generativa.
Dia 3: Transformers: uma revolução inovadora
Explorando o papel dos transformers na IA Generativa.
Dia 4: Escalando transformers
Entendendo como os transformers podem ser escalados para melhor desempenho.
Dia 5: LLMs como uma nova interface humano/máquina
Examinando Modelos de Linguagem Grande como interfaces entre humanos e máquinas.
Semana 2: O Cenário da IA Generativa
Esta semana discute o cenário da IA Generativa e os principais atores, como provedores de infraestrutura, provedores de modelos e provedores de aplicações.
Dia 6: Provedores de modelos
Identificando os principais provedores de modelos no espaço da IA Generativa.
Dia 7: Provedores de infraestrutura
Entendendo o papel dos provedores de infraestrutura na IA Generativa.
Dia 8: Provedores de aplicações
Explorando vários provedores de aplicações no ecossistema da IA Generativa.
Dia 9: Projeto prático: Começando com ChatGPT e Personas de Clientes
Projeto prático sobre o uso do ChatGPT para criar personas de clientes.
Dia 10: Projeto prático: Analisando e extraindo informações de relatórios PDF com IA
Projeto prático sobre o uso de IA para analisar e extrair informações de relatórios PDF.
Semana 3: Cenário atual da IA Generativa em Pesquisa
Esta semana mergulha no domínio da Pesquisa e compara abordagens tradicionais com métodos impulsionados por IA.
Dia 11: Introdução e histórico da Pesquisa
Visão geral do domínio da pesquisa e sua importância.
Dia 12: Desafios na Pesquisa
Identificando os principais desafios enfrentados no domínio da pesquisa.
Dia 13: Abordagens tradicionais vs abordagens impulsionadas por IA na Pesquisa
Comparando métodos tradicionais de pesquisa com abordagens impulsionadas por IA.
Dia 14: Cenário atual da IA Generativa em Pesquisa
Examinando o estado atual da IA Generativa em pesquisa.
Dia 15: Entrevista com especialista: TBC
Entrevista com um especialista na área (A Ser Confirmado).
Semana 4: Aplicações e casos de uso da IA Generativa em Pesquisa
Esta semana discute aplicações da IA Generativa e iniciativas e casos de uso atuais em Pesquisa.
Dia 16: Aplicações da IA Generativa em Pesquisa (1/2)
Explorando várias aplicações da IA Generativa em pesquisa.
Dia 17: Aplicações da IA Generativa em Pesquisa (2/2)
Continuando a exploração das aplicações da IA Generativa em pesquisa.
Dia 18: Estudos de caso (1/2)
Examinando estudos de caso de aplicações da IA Generativa em pesquisa.
Dia 19: Estudos de caso (2/2)
Continuando a examinação de estudos de caso em aplicações da IA Generativa.
Dia 20: Entrevista com especialista (TBC)
Entrevista com um especialista na área (A Ser Confirmado).
Semana 5: Da Teoria à Prática: Abordagem Prática
Esta semana foca em aplicações práticas de ferramentas de IA generativa em Pesquisa.
Dia 21: Navegando pelas principais ferramentas de IA Generativa
Aprendendo a navegar e usar as principais ferramentas de IA Generativa.
Dia 22: Entendendo a Engenharia de Prompt
Entendendo o conceito e a importância da engenharia de prompt.
Dia 23: Caso de uso
Caso de uso prático de IA Generativa em pesquisa.
Dia 24: Caso de uso
Outro caso de uso prático de IA Generativa em pesquisa.
Dia 25: Caso de uso
Caso de uso prático adicional de IA Generativa em pesquisa.
Dia 26: Caso de uso
Caso de uso prático final de IA Generativa em pesquisa.
Semana 6: Oportunidade e risco em Pesquisa
Esta semana examina as vantagens e os fatores chave de sucesso da implementação de IA em Pesquisa e ensina sobre privacidade e uso de dados na IA Generativa em Pesquisa.
Dia 27: Vantagens / Fatores Chave de Sucesso da implementação de IA em Pesquisa
Identificando as vantagens e os fatores chave de sucesso da implementação de IA em pesquisa.
Dia 28: Impacto e avaliação
Avaliando o impacto da IA em pesquisa.
Dia 29: Dados, Risco, Privacidade e Considerações Éticas
Entendendo a gestão de dados, risco, privacidade e considerações éticas em IA.
Dia 30: Mudanças nas habilidades
Examinando as mudanças nas habilidades necessárias para a pesquisa impulsionada por IA.

O que dizem os alunos sobre este curso

  • O conteúdo foi realmente relevante. Gostei muito que deu muitos exemplos de como a IA pode ser aplicada na indústria, as empresas que estão tendo sucesso na implementação de IA e uma visão geral do que realmente é a IA.

    Magdalene Loh

  • As entrevistas abordadas no curso introduziram insights que são muito importantes de profissionais com mais de 20 anos de experiência.

    Priscilla Cournede

  • Desde que terminei o curso, sugeri à minha equipe integrar diferentes tecnologias e IA nas diferentes partes da organização.

    Goh Theng Kiat

Conheça seus instrutores

  • Huy Nguyen Trieu

    Huy Nguyen Trieu é cofundador do CFTE e CEO do The Disruptive Group. Ele tem ampla experiência em inovação e finanças, tendo ocupado cargos seniores no Citi, Royal Bank of Scotland e Société Générale.

  • Yangchen Huang

    Yangchen Huang é Pesquisador de IA Sênior especializado em IA Generativa e Modelos de Linguagem Grande na AlphaSense. Ele é o vencedor do Prêmio Global GenAI 2023 para Inovação Individual.

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