Graças a esse programa 100% online, você aproveitará ao máximo o Big Data e analisará as tendências que influenciam o desempenho dos ativos financeiros” 

De acordo com um estudo realizado pela International Finance Association, 70% das entidades que implementaram soluções de Inteligência Artificial conseguiram melhorar a precisão de suas análises econômicas e otimizar a gestão de suas carteiras. Diante dessa realidade, cada vez mais empresas estão exigindo a incorporação de profissionais que possam lidar habilmente com ferramentas emergentes, como Big Data, Processamento de Linguagem Natural ou Redes Neurais Convolucionais, para tomar decisões estratégicas mais informadas e melhorar o gerenciamento de riscos financeiros. Para aproveitar essas oportunidades, Laborais, os Profissionais precisam adquirir uma vantagem competitiva que os diferencie de outros candidatos.

Com esse objetivo, a TECH está lançando um programa revolucionário em Inteligência Artificial no Departamento Financeiro. Desenvolvido por especialistas renomados da área, o caminho acadêmico fornecerá aos profissionais habilidades avançadas para lidar com ferramentas avançadas que vão desde a Mineração de Dados ou Deep Computer Vision até modelos de Redes Neurais Recorrentes. Assim, os graduados estarão altamente qualificados para usar modelos preditivos no gerenciamento de riscos financeiros, otimizar tarefas tediosas, como o gerenciamento de tesouraria, e até mesmo automatizar outros processos, como auditorias internas. Além disso, os materiais didáticos se aprofundarão nos métodos mais inovadores para otimizar vários portfólios de investimento.

Ademais, o programa de estudos oferecerá ferramentas avançadas para projetar visualizações complexas de dados econômicos usando o Google Data Studio.
Além disso, o curso é baseado na revolucionária metodologia Relearning promovida pela TECH. Esse é um sistema de aprendizado que consiste na reiteração progressiva de aspectos-chave, o que garante que os conceitos essenciais do programa de estudos permaneçam na memória dos formandos. Além disso, o programa de estudos pode ser planejado individualmente, já que não há horários fixos ou cronogramas de avaliação. Da mesma forma, o Campus Virtual estará disponível 24 horas por dia e permitirá que os profissionais façam o download dos materiais e os consultem sempre 
que desejarem.

Você alcançará todo o seu potencial no campo da Administração Financeira com a ajuda de recursos multimídia em formatos como resumos interativos, vídeos explicativos e leituras especializadas”

Este Mestrado em Inteligência Artificial no Departamento Financeiro 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
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático fornece informações completas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Exercícios práticos em que o processo de auto-avaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• 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, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Você alcançará todo o seu potencial no campo da Administração Financeira com a ajuda de recursos multimídia em formatos como resumos interativos, vídeos explicativos e leituras especializadas”

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 ser capacitará em modelos de Machine Learning com eficiência, o que lhe permitirá prever vários riscos financeiros em potencial"

Você terá acesso a um sistema de aprendizagem baseado na repetição, por meio de um ensino natural e progressivo ao longo de todo o programa"

Com esse Mestrado em Aprendizagem Permanente, os profissionais se destacarão por seu sólido conhecimento da implementação da Inteligência Artificial em procedimentos financeiros. Da mesma forma, os graduados adquirirão habilidades avançadas para executar modelos preditivos que permitem o gerenciamento proativo de riscos e um planejamento financeiro mais preciso. Além disso, os profissionais serão capazes de implementar soluções de automação de processos robóticos para otimizar tarefas repetitivas, como contabilidade, gestão de tesouraria e auditorias internas. Além disso, os alunos garantirão que essas ferramentas tecnológicas estejam em conformidade com as normas legais, protegendo assim a segurança dos dados financeiros.  

Você dominará a técnica emergente de Mineração de Dados e contribuirá para a tomada de decisões financeiras baseadas em evidências” 

Objetivos gerais

• Aplicar técnicas de Inteligência Artificial na tomada de decisões financeiras
• Desenvolver modelos preditivos para a gestão de riscos financeiros
• Otimizar a alocação de recursos financeiros por meio de algoritmos de IA
• Automatizar processos financeiros rotineiros utilizando aprendizado de máquina
• Implementar ferramentas de processamento de linguagem natural para a análise de dados financeiros
• Projetar sistemas de recomendação para o setor financeiro
• Analisar grandes volumes de dados financeiros utilizando técnicas de Big Data
• Avaliar o impacto da Inteligência Artificial na rentabilidade das empresas
• Melhorar a detecção de fraudes financeiras com o uso de IA
• Criar modelos de avaliação de ativos financeiros utilizando Inteligência Artificial
• Desenvolver ferramentas de simulação financeira baseadas em algoritmos de IA
• Aplicar técnicas de mineração de dados para identificar padrões financeiros
• Desenvolver modelos de otimização para o planejamento financeiro
• Utilizar redes neurais para melhorar a previsão de tendências do mercado
• Desenvolver soluções baseadas em IA para a personalização de produtos financeiros
• Implementar sistemas de IA para a tomada de decisões automatizadas em investimentos
• Desenvolver capacidades analíticas para interpretar os resultados de modelos financeiros de IA
• Investigar o uso da Inteligência Artificial na regulamentação e conformidade financeira
• Desenvolver soluções de IA que permitam reduzir custos em processos financeiros
• Identificar oportunidades de inovação no setor financeiro por meio da IA

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 neurais e sua aplicação em modelos de aprendizagem em 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
• Gerenciar soluções de automação por meio de Inteligência Artificial para otimizar a eficiência em tarefas-chave como o processamento de faturas, a conciliação bancária ou a gestão de estoques
• Utilizar ferramentas como TensorFlow e Scikit-Learn para apoiar a tomada de decisões estratégicas
• Desenvolver competências avançadas em análise exploratória de dados financeiros e criar visualizações utilizando ferramentas como Google Data Studio
• Liderar a transformação digital nas empresas financeiras para aumentar o desempenho operacional e melhorar a gestão de riscos, como a liquidez 

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
• Conhecer os estágios iniciais do ciclo de vida dos dados, destacando a importância do planejamento 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 gráficos, explorando sua aplicação na representação e solução de problemas que envolvem relações complexas
• Estudar algoritmos Greedy, entendendo sua lógica e aplicações na solução 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 de 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 treinadores e otimizadores para ajustar e melhorar o desempenho das redes neurais
• Explorar a conexão entre neurônios biológicos e artificiais para uma compreensão mais profunda do design 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 o treinamento
• 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 aplicativos práticos usando 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
• Explorar o projeto TensorFlow Datasets para acessar conjuntos de dados predefinidos e aumentar a eficiência no 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. Visão Computacional Profunda 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 usando 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 habilidades na geração de texto usando Redes Neurais Recorrentes (RNN)
• Aplicar RNN na classificação de opiniões para análise de sentimentos em textos
• Compreender e aplicar 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
• Familiarizar-se com a biblioteca de Transformers deHugging Face para a implementação eficiente de modelos avançados
• Comparar diferentes bibliotecas de Transformers para avaliar sua adequação atarefas 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 eficientes de dados por meio de Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão
• Realizar PCA usando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação de 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
• Definir soluções de inteligência artificial para otimizar 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. Automação de Processos no Departamento Financeiro com Inteligência Artificial 

• Domine a automatização de processos financeiros usando a Automação de Processos Robóticos para otimizar a precisão de tarefas como o processamento 
  de faturas.
• Aplicar técnicas de Deep Learning para melhorar a liquidez e o capital de giro.
• Desenvolva relatórios financeiros automatizados por meio do Power Bi, aumentando a velocidade da elaboração de relatórios financeiros.
• Implementar sistemas que minimizem o erro humano no processamento de dados econômicos, aumentando a confiabilidade das informações financeiras.  

Módulo 17. Planejamento estratégico e tomada de decisões com Inteligência Artificial

• Usando o modelo preditivo Scikit-Learn para planejamento estratégico e tomada de decisões financeiras orientadas por dados e tomada de decisões financeiras orientadas por dados
• Gerencie o TensorFlow para desenvolver estratégias de mercado baseadas em Inteligência Artificial, aumentando a competitividade e a adaptabilidade das empresas em um ambiente financeiro dinâmico

Módulo 18. Técnicas Avançadas de Otimização Financeira com o OR-Tools

• Dominar as técnicas de otimização de portfólio usando programação linear, não linear e estocástica para melhorar o portfólio financeiro
• Aplicar algoritmos genéticos na otimização financeira, explorando soluções inovadoras para problemas complexos

Módulo 19. Análise e Visualização de Dados Financeiros com Plotly e Google Data Studio

• Desenvolver habilidades avançadas para usar ferramentas como o Google Data Studio para desenvolver visualizações interativas que facilitem a comunicação de insights financeiras.
• Analisar com precisão séries temporais financeiras e detectar tendências históricas e padrões recorrentes

Módulo 20. Inteligência artificial para gerenciamento de riscos financeiros com TensorFlow e Scikit-learn

• Implemente modelos de risco de crédito, mercado e liquidez de última geração usando Machine Learning
• Executar técnicas de simulação para avaliar e gerenciar o impacto dos riscos financeiros em diferentes cenários

Uma experiência de capacitação única, fundamental e decisiva para impulsionar seu crescimento profissional"