Descubra cómo construir sistemas de detección de fraude basados en IA y sistemas de alertas multilingües usando la programación visual de KNIME, sin necesidad de codificación. Implemente soluciones RAG y GenAI a través de simples conexiones de nodos.
- Introducción a la IA en la Detección de Fraudes
Visión general de la IA y su papel en la detección de fraudes
Importancia de la programación visual en soluciones de IA
- Introducción a KNIME
Visión general de KNIME y sus características
Instalación y configuración
Navegación en la interfaz de KNIME
- Fundamentos de la Programación Visual en KNIME
Comprensión de nodos y flujos de trabajo
Conexión de nodos y gestión del flujo de datos
Creación y manipulación básica de flujos de trabajo
- Importación y Preparación de Datos
Importación de fuentes de datos en KNIME
Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos
Manejo de datos faltantes e inconsistentes
- Construcción de Sistemas de Detección de Fraudes Basados en IA
Visión general de modelos de IA para la detección de fraudes
Implementación de modelos de aprendizaje supervisado
Diseño de flujos de trabajo para la detección de fraudes
Evaluación del rendimiento del modelo en KNIME
- Implementación de Soluciones RAG (Generación Aumentada por Recuperación)
Comprensión de RAG y sus aplicaciones
Construcción de flujos de trabajo RAG en KNIME
Integración de RAG para mejorar la detección de fraudes
- Sistemas de Alertas Multilingües Usando KNIME
Visión general de las capacidades multilingües en KNIME
Construcción de sistemas de alerta para diferentes idiomas
Implementación de nodos de detección de idioma y traducción
- Introducción a Soluciones de IA Generativa (GenAI)
Visión general de la IA generativa y su potencial en la detección de fraudes
Implementación de modelos GenAI en flujos de trabajo de KNIME
Experimentación con generación y síntesis de datos
- Estudio de Caso: Sistema de Detección de Fraudes de Extremo a Extremo
Diseño y construcción de un flujo de trabajo completo de detección de fraudes
Integración de todos los componentes desde la importación de datos hasta la generación de alertas
Prueba y optimización del sistema completo
- Mejores Prácticas y Resolución de Problemas
Mejores prácticas para el diseño de flujos de trabajo en KNIME
Técnicas comunes de resolución de problemas
Mantenimiento y actualización de sistemas de detección de fraudes
- Proyecto Final
Desarrollar un sistema de detección de fraudes personalizado usando KNIME
Presentación y compartición de flujos de trabajo para revisión por pares
Iteración y mejora basada en la retroalimentación
- Revisión y Cierre del Curso
Resumen de conceptos clave
Recursos para aprendizaje adicional
Preguntas y respuestas y reflexiones finales
