enthaltenThis course explores how Generative AI, particularly Large Language Models (LLMs), can transform governmental reports and accounting practices. You will learn how AI can optimize financial data extraction, improve decision-making, and enhance the efficiency of accounting processes. The course addresses key questions such as:
Generative AI & Governmental Financial Reporting
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 6 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Understand the role of AI and LLMs in modern accounting practices.
Utilize LLMs to extract structured financial data from unstructured governmental reports.
Evaluate the accuracy and efficiency of AI-enabled data extraction frameworks.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Governmental Accounting
- Kategorie: User Interface (UI)
- Kategorie: Accounting
- Kategorie: Financial Data
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Robotic Process Automation
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Decision Making
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: Automation
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Application Programming Interface (API)
- Kategorie: Unstructured Data
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Mai 2025
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9 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
By the end of Module 1, learners will gain a foundational understanding of AI and machine learning and their relevance to accounting. They will be able to describe Large Language Models (LLMs) and their applications in the field while recognizing both the benefits and challenges of integrating LLMs into accounting practices. Additionally, they will understand the importance of prompt engineering in shaping LLM outputs and appreciate how technological advancements have made LLMs more accessible to non-technical users.
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4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
By the end of Module 2, learners will understand various methods for implementing LLMs in accounting, including UI, API, UI-RPA, and API-RPA, and be able to evaluate their advantages and limitations. They will develop the ability to choose the most suitable implementation approach for different accounting tasks while considering key integration factors. Additionally, they will gain insights into practical considerations and make informed decisions about LLM adoption based on organizational needs and available resources.
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5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema
By the end of Module 3, learners will understand the challenges of extracting financial data from unstructured sources and explore the components and workflow of an LLM-enabled data extraction framework. They will learn how to apply prompt engineering techniques to enhance extraction accuracy and recognize how the framework can be adapted for various financial documents. Additionally, they will appreciate the efficiency and accuracy benefits that LLMs bring to financial data extraction.
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6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema
By the end of Module 4, learners will be able to evaluate the accuracy and efficiency of an LLM-enabled data extraction framework and interpret its results across different financial documents. They will identify common extraction errors and apply strategies to address them while refining prompts to enhance performance. Additionally, they will explore considerations for scaling the framework to handle larger datasets and different LLMs effectively.
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3 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 Diskussionsthema
Dozent
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Häufig gestellte Fragen
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