Découvrez comment construire des systèmes de détection de fraude basés sur l'IA et des systèmes d'alerte multilingues en utilisant la programmation visuelle de KNIME - sans nécessité de coder. Implémentez des solutions RAG et GenAI grâce à de simples connexions de nœuds.
- Introduction à l'IA dans la Détection de Fraude
Aperçu de l'IA et de son rôle dans la détection de fraude
Importance de la programmation visuelle dans les solutions d'IA
- Introduction à KNIME
Aperçu de KNIME et de ses fonctionnalités
Installation et configuration
Navigation dans l'interface de KNIME
- Bases de la Programmation Visuelle dans KNIME
Comprendre les nœuds et les flux de travail
Connecter les nœuds et gérer le flux de données
Création et manipulation de flux de travail de base
- Importation et Préparation des Données
Importation des sources de données dans KNIME
Techniques de nettoyage et de prétraitement des données
Gestion des données manquantes et incohérentes
- Construction de Systèmes de Détection de Fraude Basés sur l'IA
Aperçu des modèles d'IA pour la détection de fraude
Mise en œuvre de modèles d'apprentissage supervisé
Conception de flux de travail pour la détection de fraude
Évaluation des performances des modèles dans KNIME
- Mise en Œuvre de Solutions RAG (Generation Augmentée par Récupération)
Comprendre RAG et ses applications
Construire des flux de travail RAG dans KNIME
Intégrer RAG pour une détection de fraude améliorée
- Systèmes Multilingues d'Alerte Utilisant KNIME
Aperçu des capacités multilingues dans KNIME
Construction de systèmes d'alerte pour différentes langues
Mise en œuvre de nœuds de détection des langues et de traduction
- Introduction aux Solutions d'IA Générative (GenAI)
Aperçu de l'IA générative et de son potentiel dans la détection de fraude
Mise en œuvre de modèles GenAI dans les flux de travail KNIME
Expérimentation avec la génération et la synthèse de données
- Étude de Cas : Système de Détection de Fraude de Bout en Bout
Conception et construction d'un flux de travail complet de détection de fraude
Intégration de tous les composants depuis l'importation des données jusqu'à la génération d'alertes
Test et optimisation du système complet
- Bonnes Pratiques et Dépannage
Bonnes pratiques pour la conception de flux de travail dans KNIME
Techniques courantes de dépannage
Maintien et mise à jour des systèmes de détection de fraude
- Projet Final
Développer un système personnalisé de détection de fraude en utilisant KNIME
Présentation et partage des flux de travail pour l'évaluation par les pairs
Itération et amélioration basée sur les retours
- Révision et Conclusion du Cours
Récapitulatif des concepts clés
Ressources pour un apprentissage approfondi
Questions-réponses et réflexions finales
