Com este Mestrado 100% online, compreenderá como a IA pode transformar a análise técnica e fundamental, otimizando as decisões de investimento com uma precisão que desafia a intuição humana” 

A utilização da Inteligência Artificial (IA) nas finanças intensificou-se com o desenvolvimento de algoritmos avançados de  Machine Learning, que otimizam as estratégias de investimento e a análise de risco. As instituições financeiras estão a adotar a IA para automatizar operações, detetar fraudes em tempo real e personalizar recomendações de investimento para os seus clientes.

Este Mestrado proporcionará uma sólida compreensão de como aplicar técnicas avançadas de Inteligência Artificial à análise técnica dos mercados. Assim, os profissionais serão capazes de utilizar ferramentas modernas para a visualização e automatização de indicadores técnicos, bem como implementar modelos sofisticados, como redes neurais convolucionais para o reconhecimento de padrões financeiros.

Além disso, os especialistas irão se familiarizar com técnicas de  Machine Learning e Deep Learning, bem como com o processamento de linguagem natural (PNL) para analisar demonstrações financeiras e outros documentos relevantes. Serão também abordadas metodologias para a avaliação do risco e do crédito, a análise da sustentabilidade ESG e a deteção de fraudes financeiras.

Por último, será abordado o processamento de grandes volumes de dados financeiros, tratando e analisando Big Data com ferramentas avançadas, como Hadoop e Spark. Além disso, serão exploradas a integração, a limpeza e a visualização de dados, bem como a segurança e a privacidade no tratamento de informações financeiras. Ao mesmo tempo, serão analisadas as estratégias de trading algorítmica, incluindo a concessão e otimização de sistemas automatizados e gestão de riscos.

Dessa forma, a TECH desenvolveu um detalhado Mestradoo totalmente online, que facilita aos graduados o acesso aos materiais educativos por meio de qualquer dispositivo eletrônico com conexão à Internet Isto elimina a necessidade de se deslocar a um local físico e de se adaptar a um horário específico. Além disso, integra a revolucionária metodologia Relearning, que se baseia na repetição de conceitos essenciais para melhorar a compreensão dos conteúdos.

Você será capaz de lidar e analisar grandes volumes de dados financeiros, conceber estratégias de negociação algorítmicas eficazes e lidar com questões éticas e regulamentares complexas" 

Este Mestrado em Inteligência Artificial nas Bolsas de Valores e nos Mercados Financeiros conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial centrados na Bolsa de Valores e nos Mercados Financeiros
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão
• Contém exercícios práticos em que o processo de auto-avaliação é realizado para melhorar o aprendizado
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, seja fixo ou móvel, com conexão à Internet

Você imergirá em métodos avançados, como a aprendizagem por reforço para a ,de séries temporais com LSTM, graças a uma extensa biblioteca de recursos multimídia inovadores” 

O corpo docente deste curso inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas de referência e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Você terá a capacidade de realizar análises precisas e eficientes em um ambiente de crescente complexidade e dinâmica nos mercados financeiros, através dos melhores materiais didáticos, na vanguarda da tecnologia e da educação"

Você abordará a ética e a regulamentação na utilização da IA nas finanças, preparando-o para enfrentar os desafios éticos e regulamentares, bem como para desenvolver tecnologias de forma responsável no setor financeiro"

O programa dotará os profissionais das competências necessárias para aplicar técnicas avançadas de Machine Learning e Deep Learning que são fundamentais para otimizar as estratégias de investimento e de trading. Também se concentrará no desenvolvimento de competências para lidar e processar grandes volumes de dados financeiros, conceber e avaliar sistemas de trading algorítmico e abordar questões éticas e regulamentares relacionadas a aplicação da IA nas finanças. Neste sentido, os profissionais estarão preparados para enfrentar os desafios e tirar partido das oportunidades oferecidas pela IA em um ambiente financeiro que apresenta constante mudança. 

O principal objetivo desteMestrado é formar profissionais altamente qualificados para integrar a Inteligência Artificial na análise e gestão dos mercados financeiros. O que você está esperando para se matricular?" 

Objetivos gerais

• Compreender os fundamentos teóricos da Inteligência Artificial
• Estudar os diferentes tipos de dados e entender o ciclo de vida dos dados
• Avaliar o papel crucial dos dados no desenvolvimento e na implementação de soluções de Inteligência Artificial
• Aprofundar conhecimentos sobre os algoritmos e a complexidade para resolver problemas específicos
• Explorar a base teórica das redes neurais para o desenvolvimento do Deep Learning
• Analisar a computação bioinspirada e sua relevância para o desenvolvimento de sistemas inteligentes
• Desenvolver competências para aplicar técnicas avançadas de Inteligência Artificial na análise técnica e fundamental dos mercados financeiros , incluindo a utilização de Machine Learning, Deep Learning e NLP
• Capacitar os estudantes para conceber, implementar e otimizar estratégias de negociação algorítmica, utilizando técnicas de Reinforcement Learning e Machine Learning para melhorar a eficiência e a rentabilidade nos mercados financeiros
• Adquirir competências no processamento e análise de grandes volumes de dados financeiros utilizando tecnologias de Big Data, de dados financeiros utilizando tecnologias de grandes volumes de dados, tais como Hadoop e Spark
• Desenvolver a capacidade de elaborar e aplicar modelos de Inteligência Artificial que sejam explicáveis e transparentes, garantindo que as decisões financeiras baseadas na IA sejam compreensíveis e justificáveis
• Desenvolver uma compreensão aprofundada dos desafios éticos e regulamentares associados à utilização da Inteligência Artificial nas finanças
• Dotar os alunos das ferramentas e dos conhecimentos necessários para desenvolver soluções financeiras inovadoras que integrem a Inteligência Artificial
• Desenvolver modelos preditivos utilizando técnicas de Machine Learning, tais como LSTM e modelos de séries temporais, para antecipar os movimentos do mercado e melhorar a tomada de decisões de investimento 
• Desenvolver competências na otimização de carteiras e na gestão de riscos financeiros utilizando algoritmos genéticos e outras técnicas avançadas de Inteligência Artificial para maximizar as decisões de investimento
• Fornecer as ferramentas e técnicas necessárias para implementar e otimizar estratégias de negociação de alta frequência, utilizando modelos de aprendizagem automática para melhorar a velocidade e a precisão da execução de ordens
• Aplicar tecnologias de IA nas finanças de forma ética e responsável, incorporando considerações de equidade, transparência e privacidade nas suas soluções

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial

• Analisar a evolução histórica da Inteligência Artificial, desde seus primórdios até o estado atual, identificando os principais marcos e desenvolvimentos
• Compreender o funcionamento das redes de neurônios e sua aplicação em modelos de aprendizado na Inteligência Artificial
• Estudar os princípios e as aplicações dos algoritmos genéticos, analisando sua utilidade na solução de problemas complexos
• Analisar a importância de tesauros, vocabulários e taxonomias na estruturação e no processamento de dados para sistemas de IA

Módulo 2. Tipos e Ciclo de Vida dos Dados

• Compreender os conceitos fundamentais de estatística e sua aplicação na análise de dados
• Identificar e classificar diferentes tipos de dados estatísticos, desde dados quantitativos até qualitativos
• Analisar o ciclo de vida dos dados, desde a geração até o descarte, identificando as principais etapas
• Explorar as fases iniciais do ciclo de vida dos dados, destacando a importância do planeamento e da estrutura dos dados
• Estudar os processos de coleta de dados, incluindo metodologia, ferramentas e canais de coleta
• Explorar o conceito de Datawarehouse (Data Datawarehouse), com ênfase em seus elementos constituintes e design

Módulo 3. Dados em Inteligência Artificial

• Dominar os fundamentos da ciência de dados, abrangendo ferramentas, tipos e fontes de análise de informações
• Explorar o processo de transformação de dados em informações usando técnicas de mineração e visualização de dados
• Estudar a estrutura e as características dos datasets, compreender sua importância na preparação e no uso de dados para modelos de Inteligência Artificial
• Usar ferramentas específicas e práticas recomendadas no manuseio e processamento de dados, garantindo eficiência e qualidade na implementação da Inteligência Artificial

Módulo 4. Mineração de Dados Seleção, Pré-Processamento e Transformação

• Dominar as técnicas de inferência estatística para entender e aplicar métodos estatísticos na mineração de dados
• Realizar análises exploratórias detalhadas de conjuntos de dados para identificar padrões, anomalias e tendências relevantes
• Desenvolver habilidades na preparação de dados, incluindo limpeza, integração e formatação de dados para uso em mineração de dados
• Implementar estratégias eficazes para lidar com valores perdidos em conjuntos de dados, aplicando métodos de imputação ou eliminação de acordo com o contexto
• Identificar e mitigar o ruído em dados, usando técnicas de filtragem e suavização para melhorar a qualidade do conjunto de dados
• Abordar o pré-processamento de dados em ambientes Big Data

Módulo 5. Algoritmo e Complexidade em Inteligência Artificial

• Introduzir estratégias de projeto de algoritmos, proporcionando uma sólida compreensão das abordagens fundamentais para a solução de problemas
• Analisar a eficiência e a complexidade dos algoritmos, aplicando técnicas de análise para avaliar o desempenho em termos de tempo e espaço
• Estudar e aplicar algoritmos de classificação, compreendendo como eles funcionam e comparando sua eficiência em diferentes contextos
• Explorar algoritmos baseados em árvores, compreender sua estrutura e aplicações
• Investigar algoritmos com Heaps, analisar sua implementação e utilidade na manipulação eficiente de dados
• Analisar algoritmos baseados em grafos, explorando a sua aplicação na representação e resolução de problemas que envolvam relações complexas
• Estudar os algoritmos  Greedy, compreendendo a sua lógica e aplicações na resolução de problemas de otimização
• Pesquisar e aplicar a técnica de backtracking para a solução sistemática de problemas, analisando sua eficácia em uma variedade de ambientes

Módulo 6. Sistemas Inteligentes

• Explorar a teoria dos agentes, compreendendo os conceitos fundamentais de como eles funcionam e sua aplicação em Inteligência Artificial e engenharia de software
• Estudar a representação do conhecimento, incluindo a análise de ontologias e sua aplicação na organização de informações estruturadas
• Analisar o conceito da Web semântica e seu impacto sobre a organização e a recuperação de informações em ambientes digitais
• Avaliar e comparar diferentes representações do conhecimento, integrando-as para melhorar a eficiência e a precisão dos sistemas inteligentes

Módulo 7: Machine Learning e Mineração de Dados

• Apresentar os processos de descoberta de conhecimento e os conceitos fundamentais de aprendizado de máquina
• Estudar árvores de decisão como modelos de aprendizagem supervisionada, compreendendo sua estrutura e aplicações
• Avaliar classificadores usando técnicas específicas para medir seu desempenho e precisão na classificação de dados
• Estudar redes neurais, compreendendo sua operação e arquitetura para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina
• Explorar os métodos bayesianos e sua aplicação no aprendizado de máquina, incluindo redes bayesianas e classificadores bayesianos
• Analisar modelos de regressão e de resposta contínua para prever valores numéricos a partir de dados
• Estudar técnicas de clustering para identificar padrões e estruturas em conjuntos de dados não rotulados
• Explorar a mineração de texto e o processamento de linguagem natural (NLP), compreendendo como as técnicas de aprendizado de máquina são aplicadas para analisar e compreender o texto

Módulo 8. Redes Neurais como Base do Deep Learning

• Dominar os fundamentos da Aprendizagem Profunda, compreendendo sua função essencial no Deep Learning
• Analisar as operações fundamentais das redes neurais e entender sua aplicação na criação de modelos
• Analisar as diferentes camadas usadas em redes neurais e aprender a selecioná-las adequadamente
• Compreender a união eficaz de camadas e operações para projetar arquiteturas de redes neurais complexas e eficientes
• Utilizar capacitadores e otimizadores para ajustar e melhorar o desempenho das redes neurais
• Explorar a ligação entre neurônios biológicos e artificiais para uma compreensão mais profunda da conceção de modelos

Módulo 9. Treinamento de Redes Neurais Profundas

• Resolver problemas relacionados ao gradiente no treinamento de redes neurais profundas
• Explorar e aplicar diferentes otimizadores para melhorar a eficiência e a convergência dos modelos
• Programar a taxa de aprendizagem para ajustar dinamicamente a velocidade de convergência do modelo
• Compreender e lidar com o superajuste por meio de estratégias específicas durante a capacitação
• Aplicar diretrizes práticas para garantir o treinamento eficiente e eficaz de redes neurais profundas
• Implementar Transfer Learning como uma técnica avançada para melhorar o desempenho do modelo em tarefas específicas
• Explorar e aplicar técnicas de Data Augmentation para enriquecer os conjuntos de dados e melhorar a generalização do modelo
• Desenvolver aplicações práticas utilizando Transfer Learning para resolver problemas do mundo real

Módulo 10. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow

• Dominar os fundamentos de TensorFlow e sua integração com o NumPy para o manuseio eficiente de dados e cálculos
• Personalizar modelos e algoritmos de treinamento usando os recursos avançados do TensorFlow
• Explorar a API tfdata para gerenciar e manipular conjuntos de dados com eficiência
• Implementar o formato TFRecord para armazenar e acessar grandes conjuntos de dados em TensorFlow
• Utilizar camadas de pré-processamento do Keras para facilitar a construção de modelos personalizados
• Explore o projeto TensorFlow Datasets para aceder a conjuntos de dados predefinidos e melhorar a eficiência do desenvolvimento
• Desenvolver um aplicativo de Deep Learning com TensorFlow, integrando o conhecimento adquirido no módulo
• Aplicar de forma prática todos os conceitos aprendidos na construção e treinamento de modelos personalizados usando TensorFlow em situações do mundo real

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais

• Compreender a arquitetura do córtex visual e sua importância para no Deep Computer Vision
• Explorar e aplicar camadas convolucionais para extrair os principais recursos das imagens
• Implementar camadas de agrupamento e seu uso em modelos de Deep Computer Vision com Keras
• Analisar várias arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e sua aplicabilidade em diferentes contextos
• Desenvolver e implementar uma CNN ResNet utilizando a biblioteca Keras para melhorar a eficiência e o desempenho do modelo
• Utilizar modelos Keras pré-treinados para aproveitar a aprendizagem por transferência para tarefas específicas
• Aplicar técnicas de classificação e rastreamento em um ambiente de Deep Computer Vision
• Explorar estratégias de detecção e rastreamento de objetos usando Redes Neurais Convolucionais

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

• Desenvolver competências na geração de texto utilizando Redes Neuronais Recorrentes (RNN)
• Aplicar RNN na classificação de opiniões para análise de sentimentos em textos
• Compreender e aplicar os mecanismos de atenção em modelos de processamento de linguagem natural
• Analisar e utilizar modelos Transformers em tarefas específicas de NPL
• Explorar a aplicação de modelos Transformers no contexto do processamento de imagens e da visão computacional
• Familiarize-se com o Transformers de Hugging Face para a implementação eficiente de modelos avançados
• Comparar diferentes bibliotecas de Transformers para avaliar sua adequação a tarefas específicas
• Desenvolver um aplicativo prático de NLP que integre RNN e mecanismos de atenção para resolver problemas do mundo real

Módulo 13. Autoencoders, GANs, e Modelos de Difusão

• Desenvolver representações de dados eficientes utilizando Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão
• Efetuar PCA utilizando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação dos dados
• Implementar e compreender a operação de codificadores automáticos empilhados
• Explorar e aplicar auto-codificadores convolucionais para representações eficientes de dados visuais
• Analisar e aplicar a eficácia de codificadores automáticos esparsos na representação de dados
• Gerar imagens de moda a partir do conjunto de dados MNIST usando Autoencoders
• Compreender o conceito de Redes Adversárias Generativas (GANs) e modelos de difusão
• Implementar e avaliar o desempenho dos modelos de difusão e GANs na geração de dados

Módulo 14. Computação Bioinspirada

• Apresentar os conceitos fundamentais da computação bioinspirada
• Analisar estratégias de exploração de espaço em algoritmos genéticos
• Examinar modelos de computação evolutiva no contexto da otimização
• Continuar a análise detalhada dos modelos de computação evolutiva
• Aplicar a programação evolutiva a problemas específicos de aprendizagem
• Abordar a complexidade de problemas com vários objetivos na estrutura da computação bioinspirada
• Explorar a aplicação de redes neurais no campo da computação bioinspirada
• Aprofundar a implementação e a utilidade das redes neurais na computação bioinspirada

Módulo 15. Inteligencia Artificial: Estratégias e Aplicações

• Desenvolver estratégias para a implementação de inteligência artificial em serviços financeiros
• Identificar e avaliar os riscos associados ao uso da IA no campo da saúde
• Avaliar os possíveis riscos associados ao uso da IA no setor
• Aplicar técnicas de inteligência artificial no setor para melhorar a produtividade
• Conceber soluções de Inteligência Artificial para otimizar os processos na administração pública
• Avaliar a implementação de tecnologias de IA no setor educacional
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na silvicultura e na agricultura para melhorar a produtividade
• Otimizar os processos de recursos humanos por meio do uso estratégico da inteligência artificial

Módulo 16. Análise Técnica dos Mercados Financeiros com IA

• Desenvolver a capacidade de visualizar e otimizar indicadores técnicos utilizando ferramentas como Plotly, Dash e Scikit-learn, permitindo uma tomada de decisões mais fundamentada na análise técnica dos mercados financeiros
• Implementar Redes Neuronais Convolucionais (CNN) para reconhecimento de padrões em dados financeiros, melhorando a precisão na identificação de oportunidades de  trading
• Adquirir competências na conceção e otimização de estratégias de negociação algorítmicas utilizando técnicas de  Reinforcement Learning com TensorFlow, centradas na maximização da rentabilidade

Módulo 17. Análise Fundamental dos Mercados Financeiros com IA

• Saiba como modelar e prever o desempenho financeiro das empresas utilizando técnicas de Machine Learning e Deep Learning, facilitando as decisões de investimento baseadas em dados
• Aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PNL), como o ChatGPT, para analisar e extrair informações relevantes das demonstrações financeiras, melhorando a avaliação da saúde econômica das empresas
• Desenvolver competências na detecção de fraudes financeiras e na avaliação de riscos através da utilização de Machine Learning, garantindo maior segurança e rigor nas decisões financeiras

Módulo 18. Processamento de Dados Financeiros em Grande Escala

• Dominar a utilização de tecnologias de  Big Data, como Hadoop e Spark, para o armazenamento e processamento de grandes volumes de dados financeiros, optimizando a capacidade de análise e tomada de decisões
• Implementar ferramentas e técnicas para o processamento em tempo real de dados financeiros, permitindo respostas rápidas e eficazes às flutuações do mercado
• Aplicar as melhores práticas para garantir a segurança e a privacidade dos dados financeiros, assegurando a conformidade com os regulamentos do setor

Módulo 19. Estrategias de Trading Algorítmico

• Adquirir as competências necessárias para conceber e desenvolver sistemas de negociação automatizados, integrando técnicas de Machine Learning para melhorar a eficiência e a eficácia da negociação
• Aprender a avaliar e otimizar estratégias de trading utilizando técnicas avançadas como o backtesting e Machine Learning, com o objetivo de maximizar o desempenho nos mercados financeiros
• Desenvolver um conhecimento profundo das técnicas de gestão do risco aplicadas à negociação algorítmica, garantindo que as estratégias são simultaneamente rentáveis e seguras

Módulo 20. Aspectos Éticos e Regulamentares da IA nas Finanças

• Explorar os desafios éticos associados à utilização da Inteligência Artificial nas finanças, incluindo a transparência, a explicabilidade e a equidade nos modelos financeiros
• Compreenda as regulamentações globais que afetam a utilização da IA nos mercados financeiros e saiba como desenvolver soluções que cumpram estes requisitos
• Promover uma cultura de desenvolvimento responsável, integrando práticas que garantam que as tecnologias de IA são utilizadas de forma ética, segura e em benefício do bem-estar econômico e social

Você desenvolverá habilidades para lidar e processar grandes volumes de dados financeiros, implementar sistemas de negociação algorítmica e abordar questões éticas e regulatórias associadas ao uso de IA”