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Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No es necesario hacer una gran inversión para estudiar en esta universidad. Sin embargo, para concluir los cursos de la TECH, los límites de inteligencia y capacidad de todos serán testados. El padrón académico de esta institución es muito alto...  

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Contexto multicultural

Ao estudar na TECH, o aluno irá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un curso con visión global, a través de qué podrá aprender sobre una forma de trabajar en diferentes partes del mundo, reuniendo como información más atuais que mejor se adaptan a su idea de negocio. 

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A TECH prima pela excelência e, para esto, cuenta con una serie de características que a tornam uma universidade única: 

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A TECH explora el lado crítico de cada uno, su capacidad de preguntar como coisas, su capacidad de resolución de problemas y sus habilidades interpesoais.

Excelencia académica

A TECH coloca à disposição do aluno a melhor metodologia de aprendizagem online. A universidade combina o método Relearning (a metodologia de aprendizagem de pós-graduação mais bem avaliada internacionalmente) com o Estudo de Caso. La tradición y la vanguardia son un equilibrio difícil, y no hay un contexto de itinerario académico más exigente. 

Economía de escala

A TECH es la principal universidad en línea del mundo. Conta con una cartera de más de 10.000 cursos de posgrado. E na nova economia, volumen + tecnología = precio disruptivo . Assim, garantizamos aos todos una alternativa de capacitação não tão cara como de otras universidades.   

Na TECH você terá acesso aos estudos de casos mais rigorosos e atualizados do mundo académico” 

Essa qualificação acadêmica proporcionará aos empreendedores um treinamento abrangente na integração de tecnologias avançadas no gerenciamento e na análise dos mercados financeiros. Assim, vários conteúdos serão abordados, incluindo a Inteligência Artificial para análise técnica e fundamental, a implementação de estratégias de negociação algorítmica e o processamento de grandes volumes de dados financeiros. Além disso, serão abordadas as implicações éticas e regulatórias da IA em finanças, preparando os profissionais para inovar de forma responsável e em conformidade.  

Você aplicará ferramentas de visualização de dados e técnicas de Machine Learning para otimizar suas decisões de investimento, gerenciando aspectos críticos, como segurança e privacidade de dados” 

Plano de estudos

O plano de estudos oferecerá uma capacitação abrangente em análise técnica e fundamental dos mercados financeiros, usando Inteligência Artificial para aprimorar a visualização de indicadores, o reconhecimento de padrões e a automação de trading. Os empreendedores poderão implementar técnicas avançadas, como redes neurais convolucionais, para identificar oportunidades de investimento e usar o Reinforcement Learning para desenvolver estratégias de negociação algorítmicas eficazes. 

Também serão abordados aspectos cruciais da análise fundamental e do processamento de dados financeiros em grande escala, usando ferramentas de Big Data, como Hadoop e Spark, para lidar com grandes volumes de informações de forma eficiente e segura. Também examinará técnicas para Machine Learning e NLP para modelagem de desempenho financeiro, detecção de fraudes e avaliações precisas. Também se concentrará no projeto de estratégias de negociação algorítmica e no gerenciamento de risco associado. 

Dessa forma, a TECH desenvolveu um programa universitário completo em um formato totalmente online, permitindo que os alunos acessem os materiais educacionais de qualquer dispositivo com conexão à Internet. Isso elimina a necessidade de se mudar para um local físico e aderir a cronogramas fixos. Além disso, integra a revolucionária metodologia Relearning, concentrando-se na repetição de conceitos fundamentais para garantir uma compreensão completa do conteúdo. 

Este Mestrado tem duração de 12 meses e é dividido em 20 módulos:

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial
Módulo 2. Tipos e Ciclo de Vida dos Dados
Módulo 3. Dados em Inteligência Artificial
Módulo 4. Mineração de dados Seleção, pré-processamento e transformação
Módulo 5. Algoritmo e complexidade em Inteligência Artificial
Módulo 6. Sistemas inteligentes
Módulo 7. Machine learning e mineração de dados
Módulo 8. Redes neurais como base do Deep Learning
Módulo 9. Treinamento de redes neurais profundas 
Módulo 10. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow 
Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais
Módulo 12. Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção
Módulo 13. Autoencoders, GANs , e Modelos de Difusão 
Módulo 14. Computação bioinspirada
Módulo15. Inteligência Artificial: estratégias e aplicativos
Módulo 16. Análise técnica de mercados financeiros com IA
Módulo 17. Análise fundamental dos mercados financeiros com IA
Módulo 18. Processamento de dados financeiros em grande escala
Módulo 19. Estratégias de Trading Algorítmico
Módulo 20. Aspectos éticos e regulatórios da IA em finanças

Onde, quando e como é ensinado?

A TECH oferece a possibilidade de desenvolver este Mestrado em Inteligência Artificial em Bolsa de Valores e Mercados Financeiros totalmente online. Durante os 12 meses de capacitação você poderá acessar todo o conteúdo deste programa a qualquer momento, o que lhe permite gestionar o seu tempo de estudo 

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial

1.1. História da inteligência artificial

1.1.1. Quando começamos a falar de inteligência artificial?
1.1.2. Referências no cinema
1.1.3. Importância da inteligência artificial
1.1.4. Tecnologias que habilitam e dão suporte à inteligência artificial

1.2. Inteligência Artificial em jogos

1.2.1. Teoria dos jogos
1.2.2. Minimax e poda Alfa-Beta
1.2.3. Simulação: Monte Carlo

1.3. Redes de neurônios

1.3.1. Fundamentos biológicos
1.3.2. Modelo computacional
1.3.3. Redes de neurônios supervisionadas e não supervisionadas
1.3.4. Perceptron simples
1.3.5. Percetrão multicamadas

1.4. Algoritmos genéticos

1.4.1. História
1.4.2. Base biológica
1.4.3. Codificação de problemas
1.4.4. Geração da população inicial
1.4.5. Algoritmo principal e operadores genéticos
1.4.6. Avaliação de indivíduos: Fitness

1.5. Tesauros, vocabulários, taxonomias

1.5.1. Vocabulários
1.5.2. Taxonomias
1.5.3. Tesauros
1.5.4. Ontologias
1.5.5. Representação do conhecimento: web semântica

1.6. Web Semântica

1.6.1. Especificações RDF, RDFS e OWL
1.6.2. Inferência/raciocínio
1.6.3. Linked Data

1.7. Sistemas especializados e DSS

1.7.1. Sistemas especializados
1.7.1. Sistemas de suporte à decisão

1.8. Chatbots e assistentes virtuais

1.8.1. Tipos de assistentes: assistentes de voz e texto
1.8.2. Partes fundamentais para o desenvolvimento de um assistente: Intenções, entidades e fluxo de diálogo
1.8.3. Integração Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Ferramentas para o desenvolvimento de assistentes: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Estratégia de implementação da IA
1.10. O futuro da inteligência artificial

1.10.1. Entendemos como detectar emoções através de algoritmos
1.10.2. Criar uma personalidade: linguagem, expressões e conteúdo
1.10.3. Tendências da inteligência artificial
1.10.4. Reflexões

Módulo 2. Tipos e Ciclo de Vida dos Dados

2.1. Estatísticas

2.1.1. Estatísticas: descritivas e inferências
2.1.2. População, amostra, individual
2.1.3. Variáveis: definição, escalas de medição

2.2. Tipos de dados estatísticos

2.2.1. De acordo com o tipo

2.2.1.1. Quantitativos: dados contínuos e dados discretos
2.2.1.2. Qualitativo: dados binomiais, dados nominais, dados ordinais

2.2.2. De acordo com sua forma

2.2.2.1. Numérico
2.2.2.2. Texto
2.2.2.3. Lógico

2.2.3. De acordo com a fonte

2.2.3.1. Primários
2.2.3.2. Secundários

2.3. Ciclo de vida dos dados

2.3.1. Etapas do ciclo
2.3.2. Marcos do ciclo
2.3.2. Princípios FAIR

2.4. Etapas iniciais do ciclo

2.4.1. Definição de objetivos
2.4.2. Determinação de recursos necessários
2.4.3. Diagrama de Gantt
2.4.4. Estruturas dos dados

2.5. Coleta de dados

2.5.1. Metodologia de coleta
2.5.2. Ferramentas de coleta
2.5.3. Canais de coleta

2.6. Limpeza de dados

2.6.1. Fases da limpeza de dados
2.6.2. Qualidade dos dados
2.6.3. Manipulação de dados (com R)

2.7. Análise de dados, interpretação e avaliação dos resultados

2.7.1. Medidas estatísticas
2.7.2. Índices de relação
2.7.3. Mineração de dados

2.8. Armazém de dados (datawarehouse)

2.8.1. Elementos que o compõem
2.8.2. Desenho
2.8.3. Aspectos a considerar

2.9. Disponibilidade de dados

2.9.1. Acesso
2.9.2. Utilidade
2.9.3. Segurança

2.10. Aspectos regulamentares

2.10.1. Lei Geral de Proteção de Dados 
2.10.2. Boas práticas 
2.10.3. Outros aspectos regulamentares

Módulo 3. Dados em Inteligência Artificial

3.1. Ciência de dados

3.1.1. Ciência de dados
3.1.2. Ferramentas avançadas para o cientista de dados

3.2. Dados, informações e conhecimentos

3.2.1. Dados, informações e conhecimentos
3.2.2. Tipos de dados
3.2.3. Fontes de dados

3.3. De dados a informações

3.3.1. Análise de dados
3.3.2. Tipos de análise
3.3.3. Extração de informações de um Dataset

3.4. Extração de informações através da visualização

3.4.1. A visualização como ferramenta de análise
3.4.2. Métodos de visualização
3.4.3. Visualização de um conjunto de dados

3.5. Qualidade dos dados

3.5.1. Dados de qualidade
3.5.2. Limpeza de dados
3.5.3. Pré-processamento básico de dados

3.6. Dataset

3.6.1. Enriquecimento do Dataset
3.6.2. A maldição da dimensionalidade
3.6.3. Modificação de nosso conjunto de dados

3.7. Desequilíbrio

3.7.1. Desequilíbrio de classes
3.7.2. Técnicas de mitigação do desequilíbrio
3.7.3. Equilíbrio de um Dataset

3.8. Modelos não supervisionados

3.8.1. Modelo não supervisionado
3.8.2. Métodos
3.8.3. Classificação com modelos não supervisionados

3.9. Modelos supervisionados

3.9.1. Modelo supervisionado
3.9.2. Métodos
3.9.3. Classificação com modelos supervisionados

3.10. Ferramentas e práticas recomendadas

3.10.1. Práticas recomendadas para um cientista de dados
3.10.2. O melhor modelo
3.10.3. Ferramentas úteis

Módulo 4. Mineração de dados Seleção, pré-processamento e transformação

4.1. Inferência estatística

4.1.1. Estatística descritiva vs inferência estatística
4.1.2. Procedimentos paramétricos
4.1.3. Procedimentos paramétricos

4.2. Análise exploratória

4.2.1. Análise descritiva
4.2.2. Visualização
4.2.3. Preparação dos dados

4.3. Preparação dos dados

4.3.1. Integração e limpeza de dados
4.3.2. Normalização de dados
4.3.3. Transformando atributos

4.4. Os Valores Perdidos

4.4.1. Tratamento de valores perdidos
4.4.2. Métodos de imputação de máxima verosimilhança
4.4.3. Imputação de valores perdidos utilizando a aprendizado de máquinas

4.5. O ruído nos dados

4.5.1. Classes de ruído e seus atributos
4.5.2. Filtragem de ruídos
4.5.3. O efeito do ruído

4.6. A maldição da dimensionalidade

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Redução de dados multidimensionais

4.7. De atributos contínuos a discretos

4.7.1. Dados contínuos versus discretos
4.7.2. Processo de discretização

4.8. Os dados

4.8.1. Seleção de dados  
4.8.2. Perspectivas e critérios de seleção 
4.8.3. Métodos de seleção

4.9. Seleção de Instâncias

4.9.1. Métodos para seleção de instâncias 
4.9.2. Seleção de protótipos 
4.9.3. Métodos avançados para seleção de instâncias 

4.10. Pré-processamento de dados em ambientes Big Data

Módulo 5. Algoritmo e complexidade em Inteligência Artificial

5.1. Introdução às Estratégias de design de algoritmos

5.1.1. Recursividade 
5.1.2. Divisão e conquista 
5.1.3. Outras estratégias 

5.2. Eficiência e análise de algoritmos

5.2.1. Medidas de eficiência 
5.2.2. Como medir o tamanho da entrada 
5.2.3. Como medir o tempo de execução 
5.2.4. Melhor, pior e médio caso 
5.2.5. Notação assintótica 
5.2.6. Critérios de análise matemática para algoritmos não recursivos 
5.2.7. Análise matemática de algoritmos recursivos 
5.2.8. Análise empírica de algoritmos 

5.3. Algoritmos de ordenação

5.3.1. Conceito de ordenação 
5.3.2. Ordenação bolha (Bubble sort) 
5.3.3. Ordenação por seleção (Selection sort) 
5.3.4. Ordenação por inserção (Insertion Sort) 
5.3.5. Ordenação por mistura (merge_sort) 
5.3.6. Classificação rápida (quick_sort) 

5.4. Algoritmos com árvores

5.4.1. Conceito de árvore 
5.4.2. Árvores binárias 
5.4.3. Caminhos de árvores 
5.4.4. Representar expressões 
5.4.5. Árvores binárias ordenadas 
5.4.6. Árvores binárias balanceadas 

5.5. Algoritmos com Heaps

5.5.1. Os Heaps 
5.5.2. O algoritmo Heapsort 
5.5.3. As filas de prioridade 

5.6. Algoritmos com grafos

5.6.1. Representação 
5.6.2. Caminho em largura 
5.6.3. Caminho em profundidade 
5.6.4. Ordenação topológica 

5.7. Algoritmos Greedy

5.7.1. A estratégia Greedy 
5.7.2. Elementos da estratégia Greedy 
5.7.3. Conversor de moedas 
5.7.4. Problema do Caixeiro Viajante 
5.7.5. Problema da mochila 

5.8. Busca do caminho mínimo

5.8.1. O problema do caminho mínimo 
5.8.2. Arco e ciclos negativos 
5.8.3. Algoritmo de Dijkstra 

5.9. Algoritmos Greedy sobre Grafos

5.9.1. A árvore de extensão mínima 
5.9.2. O algoritmo de Prim (algoritmo guloso) 
5.9.3. O algoritmo de Kruskal 
5.9.4. Análise de complexidade 

5.10. Backtracking

5.10.1 O Backtracking 
5.10.2. Técnicas alternativas 

Módulo 6. Sistemas inteligentes

6.1. Teoria de Agentes 

6.1.1. História do conceito 
6.1.2. Definição de agente 
6.1.3. Agentes em Inteligência Artificial 
6.1.4. Agentes em Engenharia de Software 

6.2. Arquiteturas de agentes 

6.2.1. O processo de raciocínio de um agente 
6.2.2. Agentes reativos 
6.2.3. Agentes dedutivos 
6.2.4. Agentes híbridos 
6.2.5. Comparativa 

6.3. Informação e conhecimento 

6.3.1. Distinção entre dados, informações e conhecimentos 
6.3.2. Avaliação da qualidade dos dados 
6.3.3. Métodos de captura de dados 
6.3.4. Métodos de aquisição de informações 
6.3.5. Métodos de aquisição de conhecimentos 

6.4. Representação do conhecimento 

6.4.1. A importância da representação do conhecimento 
6.4.2. Definição da representação do conhecimento através de suas funções 
6.4.3. Características de uma representação do conhecimento 

6.5. Ontologias 

6.5.1. Introdução aos metadados 
6.5.2. Conceito filosófico de ontologia 
6.5.3. Conceito informático de ontologia 
6.5.4. Ontologias de domínio e ontologias de nível superior 
6.5.5. Como construir uma ontologia? 

6.6. Linguagens para ontologias e software para criação de ontologias 

6.6.1. Tríade RDF, Turtle e N 
6.6.2. RDF Schema 
6.6.3. OWL 
6.6.4. SPARQL 
6.6.5. Introdução às diferentes ferramentas para a criação de ontologias 
6.6.6. Instalação e uso do Protégé 

6.7. Web Semântica 

6.7.1. O estado atual e futuro da segurança ad web semântica 
6.7.2. Aplicações da web semântica 

6.8. Outros modelos de representação do conhecimento 

6.8.1. Vocabulários 
6.8.2. Visão global 
6.8.3. Taxonomias 
6.8.4. Tesauros 
6.8.5. Folksonomias 
6.8.6. Comparativa 
6.8.7. Mapas mentais 

6.9. Avaliação e integração das representações do conhecimento 

6.9.1. Lógica de ordem zero 
6.9.2. Lógica de primeira ordem 
6.9.3. Lógica descritiva 
6.9.4. Relação entre diferentes tipos de lógica 
6.9.5. Prolog: programação baseada em lógica de primeira ordem 

6.10. Raciocinadores Semânticos, Sistemas Baseados no Conhecimento e Sistemas Especialistas 

6.10.1. Conceito de raciocinador 
6.10.2. Aplicações de um raciocinador 
6.10.3. Sistemas baseados no conhecimento 
6.10.4. MYCIN, história dos Sistemas Especialistas 
6.10.5. Elementos e Arquitetura de Sistemas Especialistas 
6.10.6. Criação de Sistemas Especialistas 

Módulo 7. Machine learning e mineração de dados

7.1. Introdução aos processos de descoberta de conhecimento e conceitos básicos de machine learning 

7.1.1. Conceitos-chave dos processos de descoberta do conhecimento 
7.1.2. Perspectiva histórica dos processos de descoberta do conhecimento 
7.1.3. Fases dos processos de descoberta do conhecimento 
7.1.4. Técnicas utilizadas nos processos de descoberta do conhecimento 
7.1.5. Características dos bons modelos de machine learning 
7.1.6. Tipos de informações de machine learning 
7.1.7. Noções básicas de aprendizagem 
7.1.8. Noções básicas de aprendizagem não supervisionada 

7.2. Exploração e pré-processamento de dados 

7.2.1. Processamento de dados 
7.2.2. Tratamento de dados no fluxo de análise de dados 
7.2.3. Tipos de dados 
7.2.4. Transformações de dados 
7.2.5. Visualização e exploração de variáveis contínuas 
7.2.6. Visualização e exploração de variáveis categóricas 
7.2.7. Medidas de correlação 
7.2.8. Representações gráficas mais comuns 
7.2.9. Introdução à análise multivariada e redução da dimensionalidade 

7.3. Árvore de decisão 

7.3.1. Algoritmo ID 
7.3.2. Algoritmo C 
7.3.3. Overtraining e poda 
7.3.4. Análise de resultados

7.4. Avaliação de classificadores 

7.4.1. Matrizes de confusão 
7.4.2. Matrizes de avaliação numérica 
7.4.3. Estatístico de Kappa 
7.4.4. Curvas Roc

7.5. Regras de classificação 

7.5.1. Medidas de avaliação de regras 
7.5.2. Introdução à representação gráfica 
7.5.3. Algoritmo de sobreposição sequencial 

7.6. Redes Neurais 

7.6.1. Conceitos básicos 
7.6.2. Redes de neurônios simples 
7.6.3. Algoritmo de backpropagation 
7.6.4. Introdução às redes neurais recorrentes 

7.7. Métodos bayesianos 

7.7.1. Conceitos básicas de probabilidade 
7.7.2. Teorema de Bayes 
7.7.3. Naive Bayes 
7.7.4. Introdução às redes bayesianas 

7.8. Modelos de regressão e de resposta contínua 

7.8.1. Regressão linear simples 
7.8.2. Regressão Linear Múltipla 
7.8.3. Regressão logística 
7.8.4. Árvores de regressão 
7.8.5. Introdução às Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) 
7.8.6. Medidas de bondade do ajuste 

7.9. Clustering 

7.9.1. Conceitos básicos 
7.9.2. Clustering hierárquico 
7.9.3. Métodos probabilísticos 
7.9.4. Algoritmo EM 
7.9.5. Método B-Cubed 
7.9.6. Métodos implícitos 

7.10 Mineração de texto e processamento de linguagem natural (NLP) 

7.10.1. Conceitos básicos 
7.10.2. Criação do corpus 
7.10.3. Análise descritiva 
7.10.4. Introdução à análise de sentimentos 

Módulo 8. Redes neurais como base do Deep Learning

8.1. Aprendizagem profunda  

8.1.1. Tipos de aprendizagem profunda 
8.1.2. Aplicativos de aprendizagem profunda 
8.1.3. Vantagens e desvantagens da aprendizagem profunda 

8.2. Operações  

8.2.1. Soma 
8.2.2. Produtos 
8.2.3. Transferência 

8.3. Camadas  

8.3.1. Camada de entrada 
8.3.2. Camada oculta 
8.3.3. Camada de saída 

8.4. União de Camadas e Operações  

8.4.1. Design de arquiteturas 
8.4.2. Conexão entre camadas 
8.4.3. Propagação para frente 

8.5. Construção da primeira rede neural 

8.5.1. Design da rede 
8.5.2. Definição dos pesos 
8.5.3. Treinamento da rede 

8.6. Treinador e Otimizador 

8.6.1. Seleção do otimizador 
8.6.2. Definição de uma função de perda 
8.6.3. Definição de uma métrica 

8.7. Aplicação dos princípios das redes neurais 

8.7.1. Funções de ativação 
8.7.2. Retropropagação 
8.7.3. Ajuste dos parâmetros 

8.8 Dos neurônios biológicos para os artificiais 

8.8.1. Funcionamento de um neurônio biológico 
8.8.2. Transferência de conhecimento para os neurônios artificiais 
8.8.3. Estabelecimento de relações entre ambos 

8.9. Implementação de MLP (Perceptron multicamadas) com Keras 

8.9.1. Definição da estrutura da rede 
8.9.2. Compilação do modelo 
8.9.3. Treinamento do modelo 

8.10. Hiperparâmetros de Fine tuning de Redes Neurais 

8.10.1. Seleção da função de ativação 
8.10.2. Estabelecer o learning rate 
8.10. 3. Ajuste dos pesos 

Módulo 9. Treinamento de redes neurais profundas

9.1. Problemas de Gradientes 

9.1.1. Técnicas de otimização de gradiente 
9.1.2. Gradientes Estocásticos 
9.1.3. Técnicas de inicialização de pesos
 

9.2. Reutilização de camadas pré-treinadas 

9.2.1. Treinamento de transferência de aprendizagem 
9.2.2. Extração de características 
9.2.3. Aprendizado profundo 

9.3. Otimizadores 

9.3.1. Otimizadores de descida de gradiente estocástico 
9.3.2. Otimizadores Adam e RMSprop 
9.3.3. Otimizadores de momento 

9.4. Programação da taxa de aprendizagem 

9.4.1. Controle de taxa de aprendizagem automática 
9.4.2. Ciclos de aprendizagem 
9.4.3. Termos de suavização 

9.5. Sobreajuste 

9.5.1. Validação cruzada 
9.5.2. Regularização 
9.5.3. Métricas de avaliação 

9.6. Diretrizes práticas

9.6.1. Design de modelos 
9.6.2. Seleção de métricas e parâmetros de avaliação 
9.6.3. Testes de hipóteses 

9.7. Transfer Learning 

9.7.1. Treinamento de transferência de aprendizagem 
9.7.2. Extração de características 
9.7.3. Aprendizado profundo 

9.8. Data Augmentation 

9.8.1. Transformações de imagem 
9.8.2. Geração de dados sintéticos 
9.8.3. Transformação de texto 

9.9. Aplicação prática de Transfer Learning 

9.9.1. Treinamento de transferência de aprendizagem 
9.9.2. Extração de características 
9.9.3. Aprendizado profundo 

9.10. Regularização 

9.10.1. L e L 
9.10.2. Regularização por máxima entropia 
9.10.3. Dropout 

Módulo 10. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow

10.1. TensorFlow 

10.1.1. Uso da biblioteca TensorFlow 
10.1.2. Treinamento de modelos com TensorFlow 
10.1.3. Operações com gráficos no TensorFlow 

10.2. TensorFlow e NumPy 

10.2.1. Ambiente computacional NumPy para TensorFlow 
10.2.2. Utilização de arrays NumPy com TensorFlow 
10.2.3. Operações NumPy para gráficos do TensorFlow 

10.3. Personalização de modelos e algoritmos de treinamento 

10.3.1. Construção de modelos personalizados com TensorFlow 
10.3.2. Gestão de parâmetros de treinamento 
10.3.3. Utilização de técnicas de otimização para treinamento 

10.4. Funções e gráficos do TensorFlow 

10.4.1. Funções com TensorFlow 
10.4.2. Utilização de gráficos para treinamento de modelos 
10.4.3. Otimização de gráficos com operações do TensorFlow 

10.5. Carregamento e pré-processamento de dados com TensorFlow 

10.5.1. Carregamento de conjuntos de dados com TensorFlow 
10.5.2. Pré-processamento de dados com TensorFlow 
10.5.3. Utilização de ferramentas do TensorFlow para manipulação de dados 

10.6. A API tfdata 

10.6.1. Utilização da API tfdata para processamento de dados 
10.6.2. Construção de fluxos de dados com tfdata 
10.6.3. Uso da API tfdata para treinamento de modelos 

10.7. Formato TFRecord 

10.7.1. Utilização da API TFRecord para serialização de dados 
10.7.2. Carregamento de arquivos TFRecord com TensorFlow 
10.7.3. Utilização de arquivos TFRecord para treinamento de modelos 

10.8. Camadas de pré-processamento do Keras 

10.8.1. Utilização da API de pré-processamento do Keras 
10.8.2. Construção de pipelines de pré-processamento com Keras 
10.8.3. Uso da API de pré-processamento do Keras para treinamento de modelos 

10.9. Projeto TensorFlow Datasets 

10.9.1. Utilização do TensorFlow Datasets para carregamento de dados 
10.9.2. Pré-processamento de dados com o TensorFlow Datasets 
10.9.3. Uso do TensorFlow Datasets para treinamento de modelos 

10.10. Construção de uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow 

10.10.1. Aplicação Prática 
10.10.2. Construção de uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow 
10.10.3. Treinamento de um modelo com TensorFlow 
10.10.4. Utilização da aplicação para previsão de resultados

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais

11.1. A Arquitetura do Visual Cortex 

11.1.1. Funções do córtex visual 
11.1.2. Teorias da visão computacional 
11.1.3. Modelos de processamento de imagens 

11.2. Camadas convolucionais 

11.2. 1 Reutilização de pesos na convolução 
11.2.2. Convolução D 
11.2.3. Funções de ativação 

11.3. Camadas de agrupamento e implementação de camadas de agrupamento com o Keras 

11.3.1. Agrupamento e Deslocamento 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Tipos de Pooling 

11.4. Arquiteturas CNN 

11.4.1.  Arquitetura VGG 
11.4.2.  Arquitetura AlexNet 
11.4.3.  Arquitetura ResNet 

11.5. Implementação de uma CNN ResNet - usando o Keras 

11.5.1. Inicialização de pesos 
11.5.2. Definição da camada de entrada 
11.5.3. Definição da saída 

11.6. Uso de modelos pré-treinados do Keras 

11.6.1. Características dos modelos pré-treinados 
11.6.2. Usos dos modelos pré-treinados 
11.6.3. Vantagens dos modelos pré-treinados 

11.7. Modelos pré-treinados para aprendizado por transferência 

11.7.1. Aprendizagem por transferência 
11.7.2. Processo de aprendizagem por transferência 
11.7.3. Vantagens do aprendizagem por transferência 

11.8. Classificação e localização em Deep Computer Vision 

11.8.1. Classificação de imagens 
11.8.2. Localização de objetos em imagens 
11.8.3 Detecção de Objetivo 

11.9. Detecção e rastreamento de objetos 

11.9.1. Métodos de detecção de objetos 
11.9.2. Algoritmos de rastreamento de objetos 
11.9.3. Técnicas de rastreamento e localização 

11.10. Segmentação semântica 

11.10.1. Aprendizagem profunda para segmentação semântica 
11.10.1. Detecção de bordas 
11.10.1. Métodos de segmentação baseados em regras 

Módulo 12. Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção

12.1. Geração de texto usando RNN 

12.1.1. Treinamento de uma RNN para geração de texto 
12.1.2. Geração de linguagem natural com RNN 
12.1.3. Aplicações de geração de texto com RNN 

12.2. Criação do conjunto de dados de treinamento 

12.2.1. Preparação dos dados para treinamento de uma RNN 
12.2.2. Armazenamento do conjunto de dados de treinamento 
12.2.3. Limpeza e transformação dos dados 
12.2.4. Análise de sentimento 

12.3. Classificação de opiniões com RNN 

12.3.1. Detecção de temas nos comentários 
12.3.2. Análise de sentimento com algoritmos de aprendizagem profunda 

12.4. Rede codificador-decodificador para tradução automática neural 

12.4.1. Treinamento de uma RNN para tradução automática 
12.4.2. Uso de uma rede encoder-decoder  para tradução automática 
12.4.3. Aumento da precisão da tradução automática com RNN 

12.5. Mecanismos de atenção 

12.5.1. Aplicação de mecanismos de atenção em RNN 
12.5.2. Uso de mecanismos de atenção para melhorar a precisão dos modelos 
12.5.3. Vantagens dos mecanismos de atenção em redes neurais 

12.6. Modelos Transformers 

12.6.1. Uso de modelos  Transformers  para processamento de linguagem natural 
12.6.2. Aplicação de modelos Transformers para visão 
12.6.3. Vantagens dos modelos Transformers 

12.7. Transformers para visão 

12.7.1. Uso de modelos Transformers para visão 
12.7.2. Processamento de dados Imagem 
12.7.3. Treinamento de modelos Transformers para visão 

12.8. Biblioteca Transformers de Hugging Face 

12.8.1. Uso da Biblioteca Transformers de Hugging Face 
12.8.2. Aplicação da Biblioteca Transformers de Hugging Face 
12.8.3. Vantagens da Biblioteca Transformers de Hugging Face 

12.9. Outras bibliotecas Transformers. Comparativa 

12.9.1. Comparação entre as diferentes bibliotecas Transformers 
12.9.2. Uso das diferentes bibliotecas Transformers 
12.9.3. Vantagens das diferentes bibliotecas Transformers 

12.10. Desenvolvimento de um aplicativo de PLN com RNN e atenção. Aplicação Prática 

12.10.1. Desenvolvimento de um aplicativo de processamento de linguagem natural com RNN e atenção 
12.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atenção e modelos Transformers no aplicativo 
12.10.3. Avaliação da aplicação prática

Módulo 13. Autoencoders, GANs , e Modelos de Difusão

13.1. Representação de dados eficientes 

13.1.1. Redução da dimensionalidade 
13.1.2. Aprendizado profundo 
13.1.3. Representações compactas 

13.2. Realização de PCA com um codificador automático linear incompleto 

13.2.1. Processo de treinamento 
13.2.2. Implementação em Python 
13.2.3. Utilização de dados de teste 

13.3. Codificadores automáticos empilhados 

13.3.1. Redes neurais profundas 
13.3.2. Construção de arquiteturas de codificação 
13.3.3. Uso da regularização 

13.4. Autoencoders convolucionais 

13.4.1. Design de modelos convolucionais 
13.4.2. Treinamento de modelos convolucionais 
13.4.3. Avaliação de resultados 

13.5. Eliminação de ruído de codificadores automáticos 

13.5.1. Aplicação de filtros 
13.5.2. Design de modelos de codificação 
13.5.3. Uso de técnicas de regularização 

13.6. Codificadores automáticos dispersos 

13.6.1. Aumentando a eficiência da codificação 
13.6.2. Minimizando o número de parâmetros 
13.6.3. Utilização de técnicas de regularização 

13.7. Codificadores automáticos variacionais 

13.7.1. Utilização de otimização variacional 
13.7.2. Aprendizagem profunda não supervisionada 
13.7.3. Representações latentes profundas 

13.8. Geração de imagens MNIST de moda 

13.8.1. Reconhecimento de padrões 
13.8.2. Geração de imagens 
13.8.3. Treinamento de redes neurais profundas 

13.9. Redes adversárias generativas e modelos de difusão 

13.9.1.  Geração de conteúdo a partir de imagens 
13.9.2.  Modelagem de distribuições de dados 
13.9.3.  Uso de redes adversárias 

13.10 Implementação dos Modelos 

13.10.1. Aplicação Prática 
13.10.2. Implementação dos modelos 
13.10.3. Uso de dados reais 
13.10.4. Avaliação de resultados 

Módulo 14. Computação bioinspirada 

14.1. Introdução à computação bioinspirada 

14.1.1. Introdução à computação bioinspirada 

14.2. Algoritmos de adaptação social 

14.2.1.Computación bioinspirada baseada em colônias de formigas 
14.2.2. Variantes dos algoritmos das colônias de formigas 
14.2.3. Computação baseada em nuvens de partículas 

14.3. Algoritmos genéticos 

14.3.1. Estrutura geral 
14.3.2. Implementações dos principais operadores 

14.4. Estratégias de exploração do espaço para algoritmos genéticos 

14.4.1. Algoritmo CHC 
14.4.2. Problemas multimodais 

14.5. Modelos de computação evolutiva (I) 

14.5.1. Estratégias evolutivas 
14.5.2. Programação evolutiva 
14.5.3. Algoritmos baseados na evolução diferencial 

14.6. Modelos de computação evolutiva (II) 

14.6.1. Modelos de evolução baseados em estimativas de distribuições (EDA) 
14.6.2. Programação genética 

14.7. Programação evolutiva aplicada a dificuldades de aprendizagem 

14.7.1. Aprendizagem baseada em regras 
14.7.2. Métodos evolutivos em problemas de seleção de instâncias 

14.8. Problemas multiobjetivo 

14.8.1. Conceito de dominância 
14.8.2. Aplicação de algoritmos evolutivos a problema multiobjetivo 

14.9. Redes neurais (I) 

14.9.1. Introdução às redes neurais 
14.9.2. Exemplo prático com redes neurais 

14.10. Redes neurais (II) 

14.10.1. Casos de uso de redes neurais na pesquisa médica 
14.10.2. Casos de uso de redes neurais em economia 
14.10.3. Casos de uso de redes neurais em visão artificial 

Módulo 15. Inteligência Artificial: estratégias e aplicativos 

15.1. Serviços financeiros 

15.1.1. As implicações da Inteligência Artificial (IA) nos serviços financeiros  Oportunidades e desafios  
15.1.2. Casos de uso  
15.1.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA 
15.1.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA 

15.2. Implicações da Inteligência Artificial na área de saúde  

15.2.1. Implicações da IA no setor da saúde Oportunidades e desafios  
15.2.2. Casos de uso 

15.3. Riscos relacionados ao uso de IA na área de saúde 

15.3.1. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA 
15.3.2. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA  

15.4. Retail  

15.4.1. Participação da IA no Varejo Oportunidades e desafios  
15.4.2. Casos de uso  
15.4.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA  
15.4.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA 

15.5. Indústria   

15.5.1. Participação da IA na Indústria. Oportunidades e desafios 
15.5.2. Casos de uso 

15.6. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA na indústria   

15.6.1. Casos de uso 
15.6.2. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA 
15.6.3. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA  

15.7. Administração pública  

15.7.1. Implicações da IA na administração pública. Oportunidades e desafios 
15.7.2. Casos de uso  
15.7.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA  
15.7.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA  

15.8. Educação  

15.8.1. Implicações da IA na educação. Oportunidades e desafios 
15.8.2. Casos de uso  
15.8.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA  
15.8.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA 

15.9. Silvicultura e agricultura  

15.9.1. Participação da IA na silvicultura e na agricultura Oportunidades e desafios  
15.9.2. Casos de uso 
15.9.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA 
15.9.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA  

15.10 Recursos Humanos  

15.10.1. Participação da IA nos Recursos Humanos Oportunidades e desafios 
15.10.2. Casos de uso  
15.10.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA  
15.10.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA 

Módulo 16. Análise técnica de mercados financeiros com IA

16.1. Análise e visualização de indicadores técnicos com o Plotly e o Dash 

16.1.1. Implementação de gráficos interativos com o Plotly 
16.1.2. Visualização avançada de séries temporais com o Matplotlib 
16.1.3. Criação de dashboards dinâmicos em tempo real com o Dash 

16.2. Otimização e automação de indicadores técnicos com o Scikit-learn 

16.2.1. Automação de indicadores com o Scikit-learn 
16.2.2. Otimização de indicadores técnicos 
16.2.3. Criação de indicadores personalizados com o Keras 

16.3. Reconhecimento de padrões financeiros com a CNN 

16.3.1. Uso da CNN no TensorFlow para identificar padrões em gráficos 
16.3.2. Aprimoramento dos modelos de reconhecimento com técnicas de Transfer Learning 
16.3.3. Validação de modelos de reconhecimento em mercados em tempo real 

16.4. Estratégias de trading quantitativas com o QuantConnect 

16.4.1. Criação de sistemas de trading algorítmico com o QuantConnect 
16.4.2. Backtesting de estratégias com o QuantConnect 
16.4.3. Integração de Machine Learning em estratégias de trading com QuantConnect 

16.5. Trading algorítmico com Reinforcement Learning usando TensorFlow  

16.5.1. Aprendizagem por reforço para trading 
16.5.2. Criação de agentes de trading com TensorFlow Reinforcement Learning 
16.5.3. Simulação e ajuste de agentes no OpenAI Gym 

16.6. Modelagem de séries temporais com LSTM em Keras para previsão de preços 

16.6.1. Aplicação do LSTM para previsão de preços 
16.6.2. Implementação de modelos LSTM para séries temporais financeiras no Keras 
16.6.3. Otimização e ajuste de parâmetros em modelos de séries temporais 

16.7. Aplicação da Inteligência Artificial Explicável (XAI) em finanças 

16.7.1. Aplicação da XAI em finanças 
16.7.2. Aplicação do LIME a modelos de trading 
16.7.3. Uso do SHAP para análise de contribuição de recursos em decisões de IA 

16.8. High-Frequency Trading (HFT) otimizado com modelos de Machine Learning 

16.8.1. Desenvolvimento de modelos de ML para HFT 
16.8.2. Implementação de estratégias de HFT com o TensorFlow 
16.8.3. Simulação e avaliação de HFT em ambientes controlados 

16.9. Análise de volatilidade usando Machine Learning 

16.9.1. Aplicação de modelos inteligentes para prever a volatilidade 
16.9.2. Implementação de modelos de volatilidade com o PyTorch 
16.9.3. Integração da análise de volatilidade ao gerenciamento de risco de portfólio 

16.10. Otimização de portfólio com algoritmos genéticos 

16.10.1. Fundamentos de algoritmos genéticos para otimização de investimentos em mercados 
16.10.2. Implementação de algoritmos genéticos para seleção de portfólio 
16.10.3. Avaliação de estratégias de otimização de portfólio

Módulo 17. Análise fundamental dos mercados financeiros com IA

17.1. Modelagem preditiva de desempenho financeiro com o Scikit-Learn 

17.1.1. Regressão linear e logística para previsão financeira com o Scikit-Learn 
17.1.2. Uso de redes neurais com o TensorFlow para prever receitas e lucros 
17.1.3. Validação de modelos preditivos com validação cruzada usando o Scikit-Learn 

17.2. Avaliação de empresas com Deep Learning 

17.2.1. Automatizando o modelo de fluxo de caixa descontado (DCF) com o TensorFlow 
17.2.2. Modelos avançados de avaliação usando o PyTorch 
17.2.3. Integração e análise de modelos de avaliação múltipla com o Pandas 

17.3. Análise de demonstrações financeiras com PNL via ChatGPT 

17.3.1. Extração de informações importantes de relatórios anuais com o ChatGPT 
17.3.2. Análise de sentimento de relatórios de analistas e notícias financeiras com o ChatGPT 
17.3.3. Implementação de modelos de NLP com o Chat GPT para interpretação de textos financeiros 

17.4. Análise de risco e crédito com Machine Learning 

17.4.1. Modelos de scoring de crédito usando SVM e árvores de decisão no Scikit-Learn 
17.4.2. Análise de risco de crédito de empresas e títulos com o TensorFlow 
17.4.3. Visualizando dados de risco com o Tableau 

17.5. Análise de crédito com o Scikit-Learn 

17.5.1. Implementação de modelo de Scoring de créditos 
17.5.2. Análise de risco de crédito com o RandomForest no Scikit-Learn 
17.5.3. Visualização avançada de pontuações de crédito com o Tableau 

17.6. Avaliação de sustentabilidade ESG com técnicas de mineração de dados 

17.6.1. Métodos de mineração de dados ESG 
17.6.2. Modelagem de impacto de ESG com técnicas de regressão 
17.6.3. Aplicações da análise ESG nas decisões de investimento 

17.7. Benchmarking setorial com Inteligência Artificial usando o TensorFlow e o Power BI 

17.7.1. Benchmarking de empresas que usam AI 
17.7.2. Modelagem preditiva do desempenho setorial com o TensorFlow 
17.7.3. Implementação de dashboards setoriais com o Power BI 

17.8. Gerenciamento de portfólio com otimização de IA 

17.8.1. Otimização de portfólio 
17.8.2. Uso de técnicas de Machine Learning para otimização de portfólio com o Scikit-Optimize 
17.8.3 Implementação e avaliação da eficácia dos algoritmos no gerenciamento de portfólio 

17.9. Detecção de fraudes financeiras com IA usando TensorFlow e Keras 

17.9.1. Conceitos básicos e técnicas de detecção de fraudes com IA 
17.9.2. Criação de modelos de detecção com redes neurais no TensorFlow 
17.9.3. Implementação prática de sistemas de detecção de fraude para transações financeiras 

17.10. Análise e modelagem em fusões e aquisições com IA 

17.10.1. Uso de modelos preditivos de IA para avaliar fusões e aquisições 
17.10.2. Simulação de cenários pós-fusão usando Machine Learning 
17.10.3. Avaliação do impacto financeiro de fusões e aquisições com modelos inteligentes 

Módulo 18. Processamento de dados financeiros em grande escala

18.1. Big Data no contexto financeiro 

18.1.1. Principais recursos do Big Data em finanças 
18.1.2. Importância dos 5 Vs (Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade, Valor) nos dados financeiros 
18.1.3. Casos de uso de Big Data em análise de riscos e conformidade 

18.2. Tecnologias de armazenamento e gerenciamento de Big Data financeiro 

18.2.1. Sistemas de banco de dados NoSQL para armazenamento financeiro 
18.2.2. Uso de Data Warehouses e Data Lakes no setor financeiro 
18.2.3. Comparação de soluções on-premise e com base na nuvem 

18.3. Ferramentas de processamento em tempo real para dados financeiros 

18.3.1. Introdução a ferramentas como o Apache Kafka e o Apache Storm 
18.3.2. Aplicativos de processamento em tempo real para detecção de fraudes 
18.3.3. Benefícios do processamento em tempo real em trading algorítmico 

18.4. Integração e limpeza de dados em finanças 

18.4.1. Métodos e ferramentas para a integração de dados de várias fontes 
18.4.2. Técnicas de limpeza de dados para garantir a qualidade e a precisão 
18.4.3. Desafios na padronização de dados financeiros 

18.5. Técnicas de mineração de dados aplicadas aos mercados financeiros 

18.5.1. Algoritmos de classificação e previsão em dados de mercado 
18.5.2. Análise de sentimento de mídia social para prever movimentos de mercado 
18.5.3. Mineração de dados para identificar padrões de trading e comportamento do investidor 

18.6. Visualização avançada de dados para análise financeira 

18.6.1. Ferramentas de visualização e software para dados financeiros 
18.6.2. Projeto de dashboards interativo monitoramento do mercado 
18.6.3. O papel da visualização na comunicação da análise de risco 

18.7. Uso do Hadoop e de ecossistemas relacionados em finanças 

18.7.1. Principais componentes do ecossistema do Hadoop e sua aplicação em finanças 
18.7.2. Casos de uso do Hadoop para análise de transações de alto volume 
18.7.3. Benefícios e desafios da integração do Hadoop às infraestruturas financeiras existentes 

18.8. Aplicativos Spark em análise financeira 

18.8.1. Spark para análise de dados em tempo real e batch 
18.8.2. Criação de modelos preditivos usando o Spark MLlib 
18.8.3. Integração do Spark com outras ferramentas de Big Data em finanças 

18.9. Segurança e privacidade de dados no setor financeiro 

18.9.1. Regras e regulamentos de proteção de dados (GDPR, CCPA) 
18.9.2. Estratégias de criptografia e gerenciamento de acesso para dados confidenciais 
18.9.3. Impacto das violações de dados nas instituições financeiras 

18.10. O impacto da computação em nuvem na análise financeira em larga escala 

18.10.1. Vantagens da nuvem para escalabilidade e eficiência na análise financeira 
18.10.2. Comparação de provedores de nuvem e seus serviços específicos de finanças 
18.10.3. Estudos de caso sobre migração para a nuvem em grandes instituições financeiras 

Módulo 19. Estratégias de Trading Algorítmico

19.1. Fundamentos do trading algorítmico 

19.1.1. Estratégias de Trading Algorítmico 
19.1.2. Principais tecnologias e plataformas para o desenvolvimento de trading 
19.1.3. Vantagens e desafios do trading automatizado em comparação com o  trading manual 

19.2. Projeto de sistemas de trading automatizado 

19.2.1. Estrutura e componentes de um sistema de negociação automatizado 
19.2.2. Programação de algoritmos: da ideia à implementação 
19.2.3. Considerações sobre latência e hardware em trading 

19.3. Backtesting e avaliação de estratégias de trading 

19.3.1. Metodologias para o backtesting eficaz de estratégias algorítmicas 
19.3.2. A importância dos dados históricos de qualidade no backtesting 
19.3.3. Indicadores-chave de desempenho para avaliar estratégias de trading 

19.4. Otimização de estratégias com Machine Learning 

19.4.1. Aplicação de técnicas de aprendizado supervisionado no aprimoramento de estratégias 
19.4.2. Uso de otimização por enxame de partículas e algoritmos genéticos 
19.4.3. Desafios do ajuste excessivo na otimização de estratégias de trading 

19.5. Trading de alta frequência (HFT) 

19.5.1. Princípios e tecnologias por trás do HFT 
19.5.2. Impacto da HFT na liquidez e volatilidade do mercado 
19.5.3. Estratégias comuns de HFT e sua eficácia 

19.6. Algoritmos de execução de ordens 

19.6.1. Tipos de algoritmos de execução e sua aplicação prática 
19.6.2. Algoritmos para minimizar o impacto no mercado 
19.6.3. Uso de simulações para melhorar a execução de ordens 

19.7. Estratégias de arbitragem nos mercados financeiros 

19.7.1. Arbitragem estatística e precificação de fusões nos mercados 
19.7.2. Arbitragem de índices e ETFs 
19.7.3. Desafios técnicos e jurídicos para a arbitragem no trading moderno 

19.8. Gestão de riscos em trading algorítmico 

19.8.1. Medidas de risco para trading algorítmico 
19.8.2. Integração dos limites de risco e stop-loss em algoritmos 
19.8.3. Riscos específicos do trading algorítmicos e como mitigá-los 

19.9. Aspectos regulatórios e de conformidade em negociações algorítmicas 

19.9.1. Regulamentações globais que afetam o trading algorítmico 
19.9.2. Conformidade regulatória e relatórios em um ambiente automatizado 
19.9.3. Implicações éticas do trading automatizado 

19.10. Futuro do trading algorítmico e tendências emergentes 

19.10.1. O impacto da Inteligência Artificial no desenvolvimento futuro do trading algorítmico 
19.10.2. Novas tecnologias Blockchain e sua aplicação em trading algorítmico 
19.10.3. Tendências na adaptabilidade e personalização de algoritmos de trading 

Módulo 20. Módulo 20. Aspectos éticos e regulatórios da IA em finanças 

20.1. Ética em Inteligência Artificial aplicada a finanças 

20.1.1. Princípios éticos fundamentais para o desenvolvimento e o uso de IA em finanças 
20.1.2. Estudos de caso sobre dilemas éticos em aplicativos de IA financeira 
20.1.3. Desenvolvimento de códigos de conduta ética para profissionais de tecnologia financeira 

20.2. Regulamentações globais que afetam o uso de IA nos mercados financeiros 

20.2.1. Visão geral das principais regulamentações financeiras internacionais sobre IA 
20.2.2. Comparação de políticas regulatórias de IA entre jurisdições 
20.2.3. Implicações da regulamentação de IA para a inovação financeira 

20.3. Transparência e explicabilidade dos modelos de IA em finanças 

20.3.1. Importância da transparência nos algoritmos de IA para a confiança do usuário 
20.3.2. Técnicas e ferramentas para melhorar a explicabilidade dos modelos de IA 
20.3.3. Desafios da implementação de modelos interpretáveis em ambientes financeiros complexos 

20.4. Gerenciamento de riscos e conformidade ética no uso de IA 

20.4.1. Estratégias de mitigação de riscos associadas à implantação de IA em finanças 
20.4.2. Conformidade ética no desenvolvimento e na aplicação de tecnologias de IA 
20.4.3. Supervisão e auditorias éticas de sistemas de IA em operações financeiras 

20.5. Impacto social e econômico da IA nos mercados financeiros 

20.5.1. Efeitos da IA na estabilidade e na eficiência dos mercados financeiros 
20.5.2. IA e seu impacto no emprego e nas habilidades profissionais em finanças 
20.5.3. Benefícios sociais e riscos da automação financeira em larga escala 

20.6. Privacidade e proteção de dados em aplicativos de IA financeira 

20.6.1. Regulamentações de privacidade de dados aplicáveis às tecnologias de IA em finanças 
20.6.2. Técnicas de proteção de dados pessoais em sistemas financeiros baseados em IA 
20.6.3. Desafios no gerenciamento de dados confidenciais em modelos preditivos e analíticos 

20.7. Viés algorítmico e imparcialidade em modelos financeiros de IA 

20.7.1. Identificação e atenuação de vieses em algoritmos de IA financeira 
20.7.2. Estratégias para garantir a equidade em modelos automáticos de tomada de decisão 
20.7.3. O impacto do viés algorítmico na inclusão financeira e na equidade 

20.8. Desafios da supervisão regulatória em IA financeira 

20.8.1. Dificuldades no monitoramento e controle de tecnologias avançadas de IA 
20.8.2. Papel das autoridades financeiras na supervisão contínua da IA 
20.8.3. Necessidade de adaptação regulatória em face do avanço da tecnologia de IA 

20.9. Estratégias para o desenvolvimento responsável de tecnologias de IA em finanças 

20.9.1. Práticas recomendadas para o desenvolvimento sustentável e responsável da IA no setor financeiro 
20.9.2. Iniciativas e frameworks para a avaliação ética de projetos de IA em finanças 
20.9.3. Colaboração entre reguladores e empresas para promover práticas responsáveis 

20.10. Futuro da regulamentação de IA no setor financeiro 

20.10.1. Tendências emergentes e desafios futuros na regulamentação da IA em finanças 
20.10.2. Preparação de estruturas jurídicas para inovações disruptivas em tecnologia financeira 
20.10.3. Diálogo e cooperação internacional para uma regulamentação eficaz e unificada da IA em finanças

Você abordará a modelagem de séries temporais e a aplicação de Inteligência Artificial explicável, facilitando a tomada de decisões informadas e precisas em ambientes financeiros dinâmicos”