Türkiye Merkezli AI for Finance Eğitimleri

Yapay Zeka, ileri seviyede veri-destekli yeteneklere ve kişiselleştirilmiş müşteri deneyimlerine sahip dijital ürünleri geliştirmeye olanak sağlayan bir teknolojidir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (uzaktan veya yerel ofiste) ile senkron olmayan aktiviteler ve face-to-face atölyeler, etkili şekilde yapay zeka destekli dijital ürünler tasarlamak, geliştirmek ve sunmak isteyen orta seviye bankacılık profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Müşteri ihtiyaçlarını belirleme ve net bir ürün vizyonu tanımlama.
• Yapay zeka teknolojilerini dijital bankacılık ürünlerini geliştirmek için uygulama.
• Kullanıcı odaklı çözümler oluşturmak için esnek ve tasarım düşüncesi yöntemlerini kullanma.
• Ürün performansını ölçme, yineleme ve iyileştirme için sürekli değer sunma.

Eğitim Formatı

• 50% senkron sınıflar (sanal veya face-to-face).
• 25% senkron olmayan aktiviteler (videolar, okumalar, forumlar).
• 25% face-to-face uygulamalı atölye çalışmalarıyla örnek çalışmaları ele alma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin.

Copilot for Microsoft 365, yapay zeka destekli bir asistan olarak çalışır ve Microsoft Office uygulamalarıyla entegre olur. Bu, finans ve muhasebe uzmanlarının üretkenliğini artırma, raporlamayı hızlandırma ve karar verme sürecine destek sağlama amacıyla tasarlanmıştır.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya mekanik) finans ve muhasebe uzmanları için tasarlanmıştır. Bu kişiler AI ile sınırlı deneyime sahip olup, Microsoft Copilot'u kullanarak mali görevlerde hassasiyeti, verimliliği ve bilgiyi artırmak istemektedir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Copilot kullanarak hızlı ve doğru finansal raporlar oluşturabilme.
• Tekrarlanan muhasebe ve veri giriş görevlerini otomasyonlaştırmak.
• AI ile finansal özetleri ve tahminleri oluşturma.
• Doğal dil ile geniş mali veri kümelerinden bilgi çıkarma.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı-laboratuvar ortamında uygulama yapma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimi özelleştirmek için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin.

Uygulamalı AI, finans uzmanlarının iş performansını analiz ve raporlama şekillerinde yeni seviyelere verimlilik ve akıl sağlar.

Bu eğitmenin yönettiği canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyli finans profesyonellerine yönelik olup, mali ifadeler workflowlarına AI araçlarını entegre etmeyi hedefler, doğruluğu artırmak için, tekrar eden görevleri otomatikleştirmek için ve önleyici görünümlere ulaşmak için.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AI araçlarını kullanarak mali belgelerden veri çıkartmayı otomatikleştirebilirler.
• Makine öğrenme modellerini mali ifadelerdeki trend ve anomali analizinde uygulayabilirler.
• Değişim yorumları, anlatı raporları ve senaryo simulasyonlarını desteklemek için jeneratif AI'yi kullanabilirler.
• Finans raporlama ve planlamada AI üretilen çıktıları sorumluluyla yorumlayabilirler.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çoklu alıştırma ve uygulama.
• Canlı-laboratuvar ortamında pratik uygulama.

Eğitim Özel Talep Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin ve düzenleme yapın.

WrenAI, finans ekibi üyelerine KPI'leri modelleme, standartlaştırılmış metrikleri entegre etme ve düzenlemeye uyumlu panel tasarımı yapma yeteneğini sağlar.

Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyden ileri düzey finans profesyonellerine, karar verme sürecini ve risk yönetimi destekleyen uyumlu finansal veri modelleme ve paneller tasarlamak için WrenAI'yi kullanmak isteyenlere yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• WrenAI'de finansal KPI ve metriklerini modelleme.
• Düzenlemeye uyumlu paneller tasarlamak.
• Gerçek zamanlı raporlama için WrenAI'yi finansal veri kaynaklarıyla entegre etmek.
• Finansal analiz ve risk izleme için en iyi uygulamaları uygulamak.

Eğitim Formatı

• Aktif ders ve tartışma.
• Finansal veri modelleme ile elden işler.
• Kompliyans raporlama ve panel tasarım laboratuvarları.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

AI, FinTech'i zeki otomasyonu, hiper kişiselleştirme ve güvenli gerçek zamanlı mali hizmetler sağlama kapasitesiyle dönüştürüyor.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), AI, API'ler ve Açık Bankacılık yeniliklerinin birleşimini keşfetmek isteyen başlangıç seviyesinden orta seviye FinTech profesyonellerine yönelik tasarlanmıştır. Gelecek nesil mali ürünler tasarlamayı öğrenmeye çalışacaklar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecektir:

• AI ve makine öğrenmesinin FinTech kullanım alanlarında nasıl uygulandığını anlayabilme.
• Açık Bankacılık API'leri ve veri toplama ürün yenilikçiliği için kullanma.
• Zeki cüzdanlar, neobanks ve mali asistanlar için AI-driven özellikler tasarlamak.
• Yenilikleri yasal, etik ve güvenlik düşünceleriyle uyumlu hale getirme.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında gerçekleştirdiğimiz uygulamalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir eğitim için talepte bulunmak istiyorsanız lütfen bize ulaşın.

Yapay zeka, milyonlarca işlem veri setini akıllı ve gerçek zamanlı analiz yoluyla finansal kurumlarda hile tespiti ve para aklama ile mücadelede dönüştürüyor.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), hile algılama, uyumluluk izlemesi ve operasyonel yönetim otomasyonunu ve geliştirmeyi isteyen orta düzeyli profesyoneller için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Hile tespiti ve AML izleme bağlamında YZK kullanım durumlarını anlamak.
• Anomali algılama ve işlem puanlama için modeller tasarlamak ve uygulamak.
• Ağ risk tespiti için graf tabanlı YZK kullanmak.
• Etik, açıklanabilir ve düzenleyici uyumlu model dağıtımını sağlamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok fazla alıştırma ve uygulama.
• Canlı-laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin.

AI, zenginlik yönetimi ve dijital danışma platformlarında yüksek derecede kişiselleştirilmiş finansal hizmetler, akıllı danışmanlık platformları ve geliştirilmiş kullanıcı deneyimleri sağlamaktadır.

Bu eğitmen tarafından verilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyde finans ve teknoloji profesyonellerine yöneliktir. Bu profesyoneller, kişiselleştirilmiş zenginlik yönetimi ve robo danışmanlık hizmetleri için AI destekli çözümleri tasarlamak, değerlendirmek veya uygulamak isteyenlerdir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AI'nin zenginlik yönetimi ve dijital danışma platformlarındaki kullanımını anlamayı sağlayacak.
• Kişiselleştirilmiş portföy tavsiye sistemleri için akıllı sistemler tasarlamayı öğrenecekler.
• Danışmanlık algoritmalarına davranışsal finans verilerini ve tercihlerini entegre edecekler.
• Otomatik yatırım tavsiyelerinde etik ve yasal endişeleri değerlendirebilecekler.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

LangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturma için dayanıklı durum ve yürütme kontrolü ile bileşik grafikler olarak oluşturmaya yönelik bir kurgudur.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya on-site) orta düzeyden uzman düzeyine kadar olan ve LangGraph tabanlı finans çözümünü tasarlamak, uygulamak ve işletmek isteyen profesyonelleri hedef alır. Bu süreçte doğru yönetim, gözlemlilik ve uyumluluğa önem verilmektedir.

Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Yasal düzenlemelere ve denetim gereksinimlerine uygun finans için özel LangGraph iş akışlarını tasarlamak.
• Finansal veri standartlarını ve ontolojilerini graf durumu ve araçlara entegre etmek.
• Kritik işlemler için güvenilirlik, güvenlik ve insanlı döngü kontrolünü uygulamak.
• LangGraph sistemlerini performans, maliyet ve SLA'lar açısından dağıtımı, izlemeyi ve optimize etmeyi gerçekleştirmek.

Eğitim Formatı

• Aktif ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyimler.

Eğitim Özel Talep Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talebi yapmak isterseniz, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) eğitiminde, orta düzeyde maliyet uzmanları, veri analistleri, risk yöneticileri ve yapay zeka mühendisleri, çok modalli AI'yi risk yönetimi ve hile tespiti için kullanmak isteyen kişiler odaklanmaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Çok modalli AI'nin finansal risk yönetimi içinde nasıl uygulandığına bakılacak.
• Hile tespiti için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış finansal veriyi analiz edecek.
• Anormallikleri ve şüpheli faaliyetleri tanımlamak için yapay zeka modellerini uygulayacaklar.
• Finansal belge analizi için doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarlı görme'yi kullanacaklar.
• Gerçek dünya finansal sistemlerine yapay zeka driven hile tespit modellerini dağıtabilecekler.

AI, finansal kurumların kredi değerlisine değerlendirme, risk fiyatlaması ve kredi kararlarının optimize edilmesi şeklinde nasıl dönüşüm sağladığını gösteriyor.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (önline veya yerel), kredi puanlama modellerini geliştirmek için yapay zeka'yı uygulamak, risk yönetimini daha etkili hale getirmek ve kredi işlemlerini iyileştirmeyi isteyen orta seviye finans profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Kredi puanlamada ve risk tahmininde kullanılan temel AI yöntemlerini anlamak.
• Makine öğrenme algoritmalarını kullanarak kredi puanlama modelleri oluşturma ve değerlendirme.
• Model çıktısını düzenleyici uyumluluğu ve şeffaflık için yorumlamak.
• AI tekniklerini kredi verme, kredi onaylama ve portföy yönetimi için iyileştirmek üzere uygulamak.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve pratik.
• Canlı-laboratuvar ortamında uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim (online veya face-to-face) finans sektöründeki profesyonel kişilere yönelik olup, ChatGPT kullanarak iş akışlarını basitleştirmelerini ve veri analizi ve raporlama yeteneklerini geliştirmelerini amaçlamaktadır.

Bu eğitimle birlikte bitimde, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ChatGPT'ın temellerini ve nasıl çalıştığını anlamak.
• Veri girişini ve rapor üretimi gibi finansal görevleri otomatikleştirmek için ChatGPT kullanmak.
• ChatGPT'ı kullanarak finansal verileri analiz etmek, bilgi elde etmek ve bilinçli kararlar almak.
• Belirli finansal kullanım durumları için özel ChatGPT modeller geliştirmek.

Generative AI, mevcut verilerden yeni içerik veya tahminler oluşturmak için kullanılan yapay zeka teknikleri sınıfıdır ve Large Language Models (LLMs) ile Genel Karşılaştırmalı Ağlar (GANs) dahil olmak üzere çeşitli teknikleri içerir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya face-to-face), finans hizmetlerinde tahmin, anomali algılama ve uyumluluğu uygulamak isteyen basit düzeyden orta düzeylere kadar olan finans uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Üretici AI modellerinin temel kavramlarını anlama.
• LLM'ler ve GAN'ların hile algılama ve sentetik veri üretimi gibi kullanımlarında uygulamasını yapma.
• Finansal tahmin ve raporlama desteği için etkili anlatıcı tasarlama.
• Üretici AI uygulamalarındaki etik ve düzenleyici gözlemleri değerlendirme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında uygulamalı uygulama.

Eğitim Özel Talep Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), finans alanında orta seviyede profesyoneller ve finans teknolojisi geliştiricileri için tasarlanmıştır. Amaç, finansal analiz, risk yönetimi ve karar alma süreçlerini iyileştirmek için yapay zeka destekli komut mühendisliği tekniklerini kullanabilmelerini sağlamaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Finans uygulamalarında komut mühendisliğinin temellerini anlayabilecek.
• Finansal tahminleme ve piyasa duyarlılığı analizi için yapay zeka modellerinden yararlanabilecek.
• Yapay zeka komutlarını kullanarak finansal raporlamayı ve veri çıkarımını otomatikleştirilebilecek.
• Optimize edilmiş komutlar aracılığıyla yapay zeka odaklı risk değerlendirme modelleri geliştirebilecek.
• Finansta yapay zeka kullanımında uyumluluk ve etik hususları sağlayabilecek.

Yapay Zeka, pazar verilerini analiz eden, tahminler yapan ve stratejileri otomatik olarak uygulayan akıllı tüccar sistemleri geliştirmek için kullanılan güçlü bir dizi tekniktir.

Bu eğitmenle canlı (çevrimiçi veya yerel) yapılan eğitim, algoritmik ticaret ve varlık yönetimi odaklı sinyal üretiminde, portföy optimizasyonunda ve algoritmik stratejilerde AI tekniklerini kullanmayı isteyen orta düzeyli finans profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Modern kârlı piyasalarda YZ'nin rolünü anlayacaklar.
• Python kullanarak algoritmik ticaret stratejileri inşa etme ve geri test etme.
• Finansal verilere izleyici ve izleyici olmayan öğrenme modellerini uygulayacaklar.
• YZ tabanlı teknikler kullanarak portföyleri optimizasyonu yapacaklar.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında uygulamaları gerçekleştirmek.

Eğitim özelleştirme seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

Machine Learning, yapay zekenin bir alt kümesidir ve verilere dayalı sistemler oluşturmayı amaçlar; bu sistemler, belirli programlanmalar olmadan kararlar veya tahminlerde bulunabilir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (uzaktan ya da yerel olarak) finans sektöründeki orta düzeyli uzmanlara yönelik olup, sual tesbiti, kredi skoru belirleme ve risk modellemesi gibi gerçek dünya problemlerine yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini uygulamayı hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Finans ile ilgili temel makine öğrenme kavramlarını anlamak.
• Finansal veri kümelerine gözetimli ve gözetimsiz öğrenme algoritmalarını uygulamak.
• Kredi riski, sualsuzluk tesbiti ve piyasa analizi için tahmin modellemeyi inşa etmek ve değerlendirmek.
• Python ve scikit-learn kullanarak makine öğrenimi veri akışlarını uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında pratik bir uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize başvurarak düzenleyin.

AI, mali hizmetler için risk azaltma, müşteri deneyimi ve operasyonel verimlilik açısından stratejik bir destektir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya şirket içi) sınırlı önceki yapay zeka bilgisine sahip olan mali hizmetler yetkililerini, finansal teknoloji yöneticilerini ve uyumluluk ofislerini, kurumlarındaki AI çözümlerini sorumluluyla ve etkili bir şekilde uygulama yollarını anlamak isteyen kişilere yönelik olup, en son teknolojik gelişmeleri kapsar.

Bu eğitim sonrasında katılımcılar:

• Mali hizmetlerde AI'nin stratejik değerini anlayabilmelidir.
• AI modelleriyle ilişkili etik riskleri tanımlayabilme ve azaltma becerisine sahip olmalılar.
• Mali hizmetlerde AI için düzenleyici zeminin nasıl çalıştığını anlamalılar.
• Sorumlu bir AI yönetimi ve uygulama çerçevelerini tasarlamalarını sağlayacak becerilere sahip olmalılar.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Durum analizi ve grup çalışması.
• Gerçekçi mali senaryolara etik çerçeveler uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümü için talepte bulunmak istiyorsanız, bize ulaşarak düzenleme yapabilirsiniz.