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Vous appliquerez des outils de visualisation de données et des techniques de Machine Learning pour optimiser vos décisions d'investissement, en gérant des aspects critiques tels que la sécurité et la confidentialité des données” 

Plan d’études

Le programme d'études offrira une formation complète à l'analyse technique et fondamentale des marchés financiers, en utilisant l'Intelligence Artificielle pour améliorer la visualisation des indicateurs, la reconnaissance des formes et l'automatisation du trading. Les entrepreneurs seront en mesure de mettre en œuvre des techniques avancées, telles que les réseaux neuronaux convolutifs, pour identifier les opportunités d'investissement et utiliser le Reinforcement Learning pour développer des stratégies de trading algorithmiques efficaces. 

Les aspects cruciaux de l'analyse fondamentale et du traitement des données financières à grande échelle seront également couverts, en utilisant des outils Big Data, tels que Hadoop et Spark pour traiter de grands volumes d'informations de manière efficace et sécurisée. Les techniques de Machine Learning et de NLP pour la modélisation des performances financières, la détection des fraudes et les évaluations précises seront également examinées. Il se concentrera également sur la conception de stratégies de trading algorithmique et sur la gestion des risques associés. 

TECH a ainsi mis au point un programme universitaire complet dans un format entièrement en ligne, qui permet aux diplômés d'accéder au matériel pédagogique à partir de n'importe quel appareil doté d'une connexion internet. Il n'est donc plus nécessaire de se déplacer dans un lieu physique et d'adhérer à des horaires fixes. En outre, il utilise la méthodologie révolutionnaire Relearning, qui se concentre sur la répétition des concepts fondamentaux pour assurer une compréhension approfondie du contenu. 

Ce programme se déroule sur une période de 12 mois et se divise en 20 modules:

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle
Module 2. Types de données et cycle de vie des données
Module 3. Les données de l’Intelligence Artificielle
Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation
Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle
Module 6. Systèmes intelligents
Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données
Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning
Module 9. Entraînement de réseaux neuronaux profonds
Module 10. Personnaliser les Modèles et l’entraînement avec TensorFlow
Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs
Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention
Module 13. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion
Module 14. Informatique bio-inspirée
Module 15. Intelligence Artificielle: stratégies et applications
Module 16. Analyse Technique des Marchés Financiers avec l'IA
Module 17. Analyse Fondamentale des Marchés Financiers avec l'IA
Module 18. Traitement des Données Financières à Grande Échelle
Module 19. Stratégies de Trading Algorithmique
Module 20. Aspects Éthiques et Réglementaires de l'IA en Finance

Où, quand et comment cela se déroule?

TECH offre la possibilité d’étudier ce programme d’Executive Mastère en Intelligence Artificielle dans les Bourses et les Marchés Financiers entièrement en ligne. Pendant les 12 mois de la spécialisation, les étudiants pourront accéder à tous les contenus de ce programme à tout moment, ce qui leur permettra d'auto gérer leur temps d'étude. 

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

1.1. Histoire de l'Intelligence artificielle

1.1.1. Quand avons-nous commencé à parler d'intelligence artificielle?
1.1.2. Références dans le cinéma
1.1.3. Importance de l'intelligence artificielle
1.1.4. Technologies habilitantes et de soutien pour l'intelligence artificielle

1.2. L'Intelligence Artificielle dans les jeux

1.2.1. La théorie des Jeux
1.2.2. Minimax et Alpha-Beta
1.2.3. Simulation: Monte Carlo

1.3. Réseaux neuronaux

1.3.1. Fondements biologiques
1.3.2. Modèle informatique
1.3.3. Réseaux neuronaux supervisés et non supervisés
1.3.4. Perceptron simple
1.3.5. Perceptron multicouche

1.4. Algorithmes génétiques

1.4.1. Histoire
1.4.2. Base biologique
1.4.3. Codification des problèmes
1.4.4. Génération de la population initiale
1.4.5. Algorithme principal et opérateurs génétiques
1.4.6. Évaluation des individus: Fitness

1.5. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies

1.5.1. Vocabulaires
1.5.2. Taxonomies
1.5.3. Thésaurus
1.5.4. Ontologies
1.5.5. Représentation des connaissances: web sémantique

1.6. Web sémantique

1.6.1. Spécifications: RDF, RDFS et OWL
1.6.2. Inférence/raisonnement
1.6.3. Linked Data

1.7. Systèmes experts et DSS

1.7.1. Systèmes experts
1.7.1. Systèmes d'aide à la décision

1.8. Chatbots et Assistants Virtuels

1.8.1. Types d'assistants: assistants vocaux et textuels
1.8.2. Éléments fondamentaux pour le développement d'un assistant: Intents, entités et flux de dialogue
1.8.3. Intégrations: web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Outils d'aide au développementd’un assistant: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Stratégie de mise en œuvre de l'IA
1.10. L'avenir de l'intelligence artificielle

1.10.1. Nous comprenons comment détecter les émotions grâce aux algorithmes
1.10.2. Créer une personnalité: langage, expressions et contenu
1.10.3. Tendances en matière d'intelligence artificielle
1.10.4. Réflexion

Module 2. Types de données et cycle de vie des données

2.1. Statistiques

2.1.1. Statistiques: statistiques descriptives, inférences statistiques
2.1.2. Population, échantillon, individu
2.1.3. Variables: définition, échelles de mesure

2.2. Types de données statistiques

2.2.1. Selon le type

2.2.1.1. Quantitatif: données continues et données discrètes
2.2.1.2. Qualitatif: données binomiales, données nominales et données ordinales

2.2.2. Selon la forme

2.2.2.1. Numérique
2.2.2.2. Texte
2.2.2.3. Logique

2.2.3. Selon la source

2.2.3.1. Primaire
2.2.3.2. Secondaire

2.3. Cycle de vie des données

2.3.1. Étape de cycle
2.3.2. Les étapes du cycle
2.3.2. Les principes du FAIR

2.4. Les premières étapes du cycle

2.4.1. Définition des objectifs
2.4.2. Détermination des besoins en ressources
2.4.3. Diagramme de Gantt
2.4.4. Structure des données

2.5. Collecte des données

2.5.1. Méthodologie de collecte
2.5.2. Outils de collecte
2.5.3. Canaux de collecte

2.6. Nettoyage des données

2.6.1. Phases du nettoyage des données
2.6.2. Qualité des données
2.6.3. Manipulation des données (avec R)

2.7. Analyse des données, interprétation et et l'évaluation des résultats

2.7.1. Mesures statistiques
2.7.2. Indices de ratios
2.7.3. Extraction de données

2.8. Entrepôt de données (Datawarehouse)

2.8.1. Les éléments qui le composent
2.8.2. Conception
2.8.3. Aspects à prendre en compte

2.9. Disponibilité des données

2.9.1. Utilité
2.9.2. Sécurité

2.10. Aspects Réglementaires

2.10.1. Loi de protection des données 
2.10.2. Bonnes pratiques 
2.10.3. Autres aspects réglementaires

Module 3. Les données de l’Intelligence Artificielle

3.1. Science des données

3.1.1. La science des données
3.1.2. Outils avancés pour le scientifique des données

3.2. Données, informations et connaissances

3.2.1. Données, informations et connaissances
3.2.2. Types de données
3.2.3. Sources des données

3.3. Des données aux informations

3.3.1. Analyse des données
3.3.2. Types d’analyse
3.3.3. Extraction d'informations d'un dataset

3.4. Extraction d'informations par la visualisation

3.4.1. La visualisation comme outils d’analyse
3.4.2. Méthodes de visualisation
3.4.3. Visualisation d'un ensemble de données

3.5. Qualité des données

3.5.1. Données de qualités
3.5.2. Nettoyage des données
3.5.3. Prétraitement de base des données

3.6. Dataset

3.6.1. Enrichissement du Dataset
3.6.2. La malédiction de la dimensionnalité
3.6.3. Modification d'un ensemble de données

3.7. Déséquilibre

3.7.1. Déséquilibre des classes
3.7.2. Techniques d'atténuation du déséquilibre
3.7.3. Équilibrer un Dataset

3.8. Modèles non supervisé

3.8.1. Modèles non supervisé
3.8.2. Méthodes
3.8.3. Classifications avec modèles non supervisé

3.9. Modèles supervisés

3.9.1. Modèles supervisé
3.9.2. Méthodes
3.9.3. Classifications avec modèles supervisés

3.10. Outils et bonnes pratiques

3.10.1. Bonnes pratiques pour un scientifique des données
3.10.2. Le meilleur modèle
3.10.3. Outils utiles

Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation

4.1. Inférence statistique

4.1.1. Statistiques descriptives Inférence statistique
4.1.2. Procédures paramétriques
4.1.3. Procédures non paramétriques

4.2. Analyse exploratoire

4.2.1. Analyse descriptive
4.2.2. Visualisation
4.2.3. Préparations des données

4.3. Préparations des données

4.3.1. Intégration et nettoyage des données
4.3.2. Normalisation des données
4.3.3. Transformer les attributs

4.4. Valeurs manquantes

4.4.1. Traitement des valeurs manquantes
4.4.2. Méthodes d'imputation par maximum de vraisemblance
4.4.3. Imputation des valeurs manquantes à l'aide de l'apprentissage automatique

4.5. Bruit dans les données

4.5.1. Classes et attributs de bruit
4.5.2. Filtrage du bruit
4.5.3. L’effet du bruit

4.6. La malédiction de la dimensionnalité

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Réduction des données multidimensionnelles

4.7. Des attributs continus aux attributs discrets

4.7.1. Données continues ou discrètes
4.7.2. Processus de discrétisation

4.8. Les données

4.8.1. Sélection des données 
4.8.2. Perspectives et critères de sélections 
4.8.3. Méthodes de sélection

4.9. Sélection des instances

4.9.1. Méthodes de sélection des instances 
4.9.2. Sélection des prototypes 
4.9.3. Méthodes avancées de sélection des instances 

4.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle

5.1. Introduction aux stratégies de conception d'algorithmes

5.1.1. Récursion 
5.1.2. Diviser pour mieux régner 
5.1.3. Autres stratégies 

5.2. Efficacité et analyse des algorithmes

5.2.1. Mesures d'efficacité 
5.2.2. Taille de l'entrée de mesure 
5.2.3. Mesure du temps d'exécution 
5.2.4. Pire, meilleur et moyen cas 
5.2.5. Notation asymptotique 
5.2.6. Critères d'Analyse mathématique des algorithmes non récursifs 
5.2.7. Analyse mathématique des algorithmes récursifs 
5.2.8. Analyse empirique des algorithmes 

5.3. Algorithmes de tri

5.3.1. Concept de tri 
5.3.2. Triage des bulles 
5.3.3. Tri par sélection 
5.3.4. Triage par insertion 
5.3.5. Tri fusion (Merge_Sort) 
5.3.6. Tri rapide (Quick_Sort) 

5.4. Algorithmes avec arbres

5.4.1. Concept d'arbre 
5.4.2. Arbres binaires 
5.4.3. Allées d'arbres 
5.4.4. Représentation des expressions 
5.4.5. Arbres binaires ordonnés 
5.4.6. Arbres binaires équilibrés 

5.5. Algorithmes avec Heaps

5.5.1. Les Heaps 
5.5.2. L'algorithme Heapsort 
5.5.3. Files d'attente prioritaires 

5.6. Algorithmes graphiques

5.6.1. Représentation 
5.6.2. Voyage en largeur 
5.6.3. Profondeur de déplacement 
5.6.4. Disposition topologique 

5.7. Algorithmes Greedy

5.7.1. La stratégie Greedy 
5.7.2. Éléments de la stratégie Greedy 
5.7.3. Change de devises 
5.7.4. Le problème du voyageur 
5.7.5. Problème de sac à dos 

5.8. Recherche de chemins minimaux

5.8.1. Le problème du chemin minimal 
5.8.2. Arcs et cycles négatifs 
5.8.3. Algorithme de Dijkstra 

5.9. Algorithmes Greedy sur les graphes

5.9.1. L'arbre à chevauchement minimal 
5.9.2. L'algorithme de Prim 
5.9.3. L'algorithme de Kruskal 
5.9.4. Analyse de la complexité 

5.10. Backtracking

5.10.1 Le Backtracking 
5.10.2. Techniques alternatives 

Module 6. Systèmes intelligents

6.1. Théorie des agents 

6.1.1. Histoire du concept 
6.1.2. Définition de l’agent 
6.1.3. Les agents en Intelligence Artificielle 
6.1.4. Agents en ingénierie de Software 

6.2. Architectures des agents 

6.2.1. Le processus de raisonnement d'un agent 
6.2.2. Agents réactifs 
6.2.3. Agents déductifs 
6.2.4. Agents hybrides 
6.2.5. Comparaison 

6.3. Information et connaissance 

6.3.1. Distinction entre données, informations et connaissances 
6.3.2. Évaluation de la qualité des données 
6.3.3. Méthodes de capture des données 
6.3.4. Méthodes d'acquisition de l’information 
6.3.5. Méthodes d'acquisition des connaissances 

6.4. Représentation de la connaissance 

6.4.1. L'importance de la représentation de la connaissance 
6.4.2. Définition de la représentation de la connaissance à travers ses rôles 
6.4.3. Caractéristiques de la représentation de la connaissance 

6.5. Ontologies 

6.5.1. Introduction aux métadonnées 
6.5.2. Concept philosophique d'ontologie 
6.5.3. Concept informatique d'ontologie 
6.5.4. Ontologies de domaine et ontologies de niveau supérieur 
6.5.5. Comment construire une ontologie? 

6.6. Langages d'ontologie et Software pour la création d'ontologies 

6.6.1. Triplés RDF, Turtle et N 
6.6.2. RDF Schema 
6.6.3. OWL 
6.6.4. SPARQL 
6.6.5. Introduction aux différents outils de création d'ontologies 
6.6.6. Installation et utilisation de Protégé 

6.7. Le web sémantique 

6.7.1. L'état actuel et futur du web sémantique 
6.7.2. Applications du web sémantique 

6.8. Autres modèles de représentation de la connaissance 

6.8.1. Vocabulaires 
6.8.2. Vision globale 
6.8.3. Taxonomies 
6.8.4. Thésaurus 
6.8.5. Folksonomies 
6.8.6. Comparaison 
6.8.7. Cartes mentales 

6.9. Évaluation et intégration des représentations de la connaissance 

6.9.1. Logique d'ordre zéro 
6.9.2. Logique de premier ordre 
6.9.3. Logique descriptive 
6.9.4. Relations entre les différents types de logique 
6.9.5. Prolog: programmation basée sur la logique du premier ordre 

6.10. Raisonneurs sémantiques, systèmes à base de connaissances et systèmes experts 

6.10.1. Concept de raisonneur 
6.10.2. Application d’un raisonneur 
6.10.3. Systèmes basés sur la connaissance 
6.10.4. MYCIN, histoire des Systèmes Experts 
6.10.5. Éléments et Architecture des Systèmes Experts 
6.10.6. Création de Systèmes Experts 

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données

7.1. Introduction à les processus de découverte des connaissances et les concepts de base de l'apprentissage automatique 

7.1.1. Concepts clés du processus de découverte de connaissances 
7.1.2. Perspective historique du processus de découverte de connaissances 
7.1.3. Étapes du processus de découverte de connaissances 
7.1.4. Techniques utilisées dans les processus de découverte de connaissances 
7.1.5. Caractéristiques des bons modèles d'apprentissage automatique 
7.1.6. Types d'informations sur l'apprentissage automatique 
7.1.7. Concepts de base de l'apprentissage 
7.1.8. Concepts de base de l'apprentissage non supervisé 

7.2. Exploration et prétraitement des données 

7.2.1. Traitement des données 
7.2.2. Traitement des données dans le flux d'analyse des données 
7.2.3. Types de données 
7.2.4. Transformations de données 
7.2.5. Affichage et exploration des variables continues 
7.2.6. Affichage et exploration des variables catégorielles 
7.2.7. Mesures de corrélation 
7.2.8. Représentations graphiques les plus courantes 
7.2.9. Introduction à l'analyse multivariée et à la réduction des dimensions 

7.3. Arbres de décision 

7.3.1. Algorithme ID 
7.3.2. Algorithme C 
7.3.3. Surentraînement et taillage 
7.3.4. Analyse des résultats

7.4. Évaluation des classificateurs 

7.4.1. Matrices de confusion 
7.4.2. Matrices d'évaluation numérique 
7.4.3. Statistique de Kappa 
7.4.4. La courbe ROC

7.5. Règles de classification 

7.5.1. Mesures d'évaluation des règles 
7.5.2. Introduction à la représentation graphique 
7.5.3. Algorithme de superposition séquentielle 

7.6. Réseaux neuronaux 

7.6.1. Concepts de base 
7.6.2. Réseaux neuronaux simples 
7.6.3. Algorithme de Backpropagation 
7.6.4. Introduction aux réseaux neuronaux récurrents 

7.7. Méthodes bayésiennes 

7.7.1. Concepts de base des probabilités 
7.7.2. Théorème de Bayes 
7.7.3. Naive Bayes 
7.7.4. Introduction aux réseaux bayésiens 

7.8. Modèles de régression et de réponse continue 

7.8.1. Régression linéaire simple 
7.8.2. Régression linéaire multiple 
7.8.3. Régression logistique 
7.8.4. Arbres de régression 
7.8.5. Introduction aux machines à vecteurs de support (SVM) 
7.8.6. Mesures de qualité de l'ajustement 

7.9. Clustering 

7.9.1. Concepts de base 
7.9.2. Clustering hiérarché 
7.9.3. Méthodes probabilistes 
7.9.4. Algorithme EM 
7.9.5. Méthode B-Cubed 
7.9.6. Méthodes implicites 

7.10 Exploration de textes et traitement du langage naturel (NLP) 

7.10.1. Concepts de base 
7.10.2. Création du corpus 
7.10.3. Analyse descriptive 
7.10.4. Introduction à l'analyse des sentiments 

Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning

8.1. Apprentissage profond 

8.1.1. Types d'apprentissage profond 
8.1.2. Applications de l'apprentissage profond 
8.1.3. Avantages et Inconvénients de l'apprentissage profond 

8.2. Opérations 

8.2.1. Somme 
8.2.2. Produit 
8.2.3. Transfert 

8.3. Couches 

8.3.1. Couche d'entrée 
8.3.2. Couche cachée 
8.3.3. Couche de sortie 

8.4. Liaison des couches et opérations 

8.4.1. Conception des architectures 
8.4.2. Connexion entre les couches 
8.4.3. Propagation vers l'avant 

8.5. Construction du premier réseau neuronal 

8.5.1. Conception du réseau 
8.5.2. Établissement des poids 
8.5.3. Entraînement du réseau 

8.6. Entraîneur et optimiseur 

8.6.1. Sélection de l'optimiseur 
8.6.2. Établissement d'une fonction de perte 
8.6.3. Établissement d'une métrique 

8.7. Application des principes des réseaux neuronaux 

8.7.1. Fonctions d'Activation 
8.7.2. Propagation à rebours 
8.7.3. Paramétrage 

8.8. Des neurones biologiques aux neurones artificiels 

8.8.1. Fonctionnement d'un neurone biologique 
8.8.2. Transfert de connaissances aux neurones artificiels 
8.8.3. Établissement de relations entre les deux 

8.9. Mise en œuvre du MLP (Perceptron Multicouche) avec Keras 

8.9.1. Définition de la structure du réseau 
8.9.2. Compilation du modèle 
8.9.3. Formation au modèle 

8.10. Hyperparamètres de Fine tuning des Réseaux Neuronaux 

8.10.1. Sélection de la fonction d'activation 
8.10.2. Réglage du Learning rate 
8.10.3. Réglage des poids 

Module 9. Entraînement de réseaux neuronaux profonds

9.1. Problèmes de gradient 

9.1.1. Techniques d'optimisation du gradient 
9.1.2. Gradients Stochastiques 
9.1.3. Techniques d'initialisation des poids

9.2. Réutilisation des couches pré-entraînées 

9.2.1. Entraînement par transfert d'apprentissage 
9.2.2. Extraction de caractéristiques 
9.2.3. Apprentissage profond 

9.3. Optimiseurs 

9.3.1. Optimiseurs à descente de gradient stochastique 
9.3.2. Optimiseurs Adam et RMSprop 
9.3.3. Optimiseurs de moment 

9.4. Programmation du taux d'apprentissage 

9.4.1. Contrôle automatique du taux d'apprentissage 
9.4.2. Cycles d'apprentissage 
9.4.3. Termes de lissage 

9.5. Surajustement 

9.5.1. Validation croisée 
9.5.2. Régularisation 
9.5.3. Mesures d'évaluation 

9.6. Lignes directrices pratiques

9.6.1. Conception de modèles 
9.6.2. Sélection des métriques et des paramètres d'évaluation 
9.6.3. Tests d'hypothèses 

9.7. Transfer Learning 

9.7.1. Entraînement par transfert d'apprentissage 
9.7.2. Extraction de caractéristiques 
9.7.3. Apprentissage profond 

9.8. Data Augmentation 

9.8.1. Transformations d’image 
9.8.2. Génération de données synthétiques 
9.8.3. Transformation de texte 

9.9. Application pratique du Transfer Learning 

9.9.1. Entraînement par transfert d'apprentissage 
9.9.2. Extraction de caractéristiques 
9.9.3. Apprentissage profond 

9.10. Régularisation 

9.10.1. L et L 
9.10.2. Régularisation par entropie maximale 
9.10.3. Dropout 

Module 10. Personnaliser les Modèles et l’apprentissage avec TensorFlow

10.1. TensorFlow 

10.1.1. Utilisation de la bibliothèque TensorFlow 
10.1.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow 
10.1.3. Opérations avec les graphes dans TensorFlow 

10.2. TensorFlow et NumPy 

10.2.1. Environnement de calcul NumPy pour TensorFlow 
10.2.2. Utilisation des tableaux NumPy avec TensorFlow 
10.2.3. Opérations NumPy pour les graphes TensorFlow 

10.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage 

10.3.1. Construire des modèles personnalisés avec TensorFlow 
10.3.2. Gestion des paramètres d'entraînement 
10.3.3. Utilisation de techniques d'optimisation pour l'entraînement 

10.4. Fonctions et graphiques TensorFlow 

10.4.1. Fonctions avec TensorFlow 
10.4.2. Utilisation des graphiques pour l'entraînement des modèles 
10.4.3. Optimisation des graphes avec les opérations de TensorFlow 

10.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow 

10.5.1. Chargement des données d'ensembles avec TensorFlow 
10.5.2. Prétraitement des données avec TensorFlow 
10.5.3. Utilisation des outils TensorFlow pour la manipulation des données 

10.6. L'API tfdata 

10.6.1. Utilisation de l'API tfdata pour le traitement des données 
10.6.2. Construction des flux de données avec tfdata 
10.6.3. Utilisation de l'API tfdata pour l’entrainement des modèles 

10.7. Le format TFRecord 

10.7.1. Utilisation de l'API TFRecord pour la sérialisation des données 
10.7.2. Chargement des fichiers TFRecord avec TensorFlow 
10.7.3. Utilisation des fichiers TFRecord pour l'entraînement des modèles 

10.8. Couches de prétraitement de Keras 

10.8.1. Utilisation de l'API de prétraitement Keras 
10.8.2. Construire un prétraitement en pipeline avec Keras 
10.8.3. Utilisation de l'API de prétraitement de Keras pour l’entrainement des modèles 

10.9. Le projet TensorFlow Datasets 

10.9.1. Utilisation de TensorFlow Datasets pour le chargement des données 
10.9.2. Prétraitement des données avec TensorFlow Datasets 
10.9.3. Utilisation de TensorFlow Datasets pour l’entrainement des modèles 

10.10. Construire une Application de Deep Learning avec TensorFlow 

10.10.1. Application Pratique 
10.10.2. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow 
10.10.3. Entraîner un modèle avec TensorFlow 
10.10.4. Utilisation de l'application pour la prédiction des résultats

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

11.1. L’Architecture Visual Cortex 

11.1.1. Fonctions du cortex visuel 
11.1.2. Théories de la vision informatique 
11.1.3. Modèles de traitement des images 

11.2. Couches convolutives 

11.2.1 Réutilisation des poids dans la convolution 
11.2.2. Convolution D 
11.2.3. Fonctions d'Activation 

11.3. Couches de regroupement et implémentation des couches de regroupement avec Keras 

11.3.1. Pooling et Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Types de Pooling 

11.4. Architecture du CNN 

11.4.1. Architecture du VGG 
11.4.2. Architecture AlexNet 
11.4.3. Architecture ResNet 

11.5. Mise en œuvre d'un CNN ResNet à l'aide de Keras 

11.5.1. Initialisation des poids 
11.5.2. Définition de la couche d'entrée 
11.5.3. Définition de la sortie 

11.6. Utilisation de modèles pré-entraînés de Keras 

11.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés 
11.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés 
11.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés 

11.7. Modèles pré-entraînés pour l'apprentissage par transfert 

11.7.1. L’Apprentissage par transfert 
11.7.2. Processus d'apprentissage par transfert 
11.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert 

11.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision 

11.8.1. Classification des images 
11.8.2. Localisation d'objets dans les images 
11.8.3 Détection d'objets 

11.9. Détection et suivi d'objets 

11.9.1. Méthodes de détection d'objets 
11.9.2. Algorithmes de suivi d'objets 
11.9.3. Techniques de suivi et de localisation 

11.10. Segmentation sémantique 

11.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique 
11.10.1. Détection des bords 
11.10.1. Méthodes de segmentation basées sur des règles 

Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention

12.1. Génération de texte à l'aide de RRN 

12.1.1. Formation d'un RRN pour la génération de texte 
12.1.2. Génération de langage naturel avec RRN 
12.1.3. Applications de génération de texte avec RRN 

12.2. Création d'ensembles de données d'entraînement 

12.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RRN 
12.2.2. Stockage de l'ensemble de données de formation 
12.2.3. Nettoyage et transformation des données 
12.2.4. Analyse des Sentiments 

12.3. Classement des opinions avec RRN 

12.3.1. Détection des problèmes dans les commentaires 
12.3.2. Analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond 

12.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale 

12.4.1. Formation d'un RRN pour la traduction automatique 
12.4.2. Utilisation d'un réseau encoder-decoder pour la traduction automatique 
12.4.3. Améliorer la précision de la traduction automatique avec les RRN 

12.5. Mécanismes d’attention 

12.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RRN 
12.5.2. Utilisation de mécanismes d'attention pour améliorer la précision des modèles 
12.5.3. Avantages des mécanismes d'attention dans les réseaux neuronaux 

12.6. Modèles Transformers 

12.6.1. Utilisation des modèles Transformers pour le traitement du langage naturel 
12.6.2. Application des modèles Transformers pour la vision 
12.6.3. Avantages des modèles Transformers 

12.7. Transformers pour la vision 

12.7.1. Utilisation des modèles Transformers pour la vision 
12.7.2. Prétraitement des données d'imagerie 
12.7.3. Entrainement de modèle Transformers pour la vision 

12.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face 

12.8.1. Utilisation de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 
12.8.2. Application de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 
12.8.3. Avantages de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 

12.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison 

12.9.1. Comparaison entre les bibliothèques de Transformers 
12.9.2. Utilisation de bibliothèques de Transformers 
12.9.3. Avantages des bibliothèque de Transformers 

12.10. Développement d'une Application NLP avec RRN et Atención Application Pratique 

12.10.1. Développer une application du traitement du langage naturel à l'aide de RRN et de l'attention 
12.10.2. Utilisation des RNN, des mécanismes de soins et des modèles Transformers dans l'application 
12.10.3. Évaluation de l'application pratique

Module 13. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion

13.1. Représentation des données efficaces 

13.1.1. Réduction de la dimensionnalité 
13.1.2. Apprentissage profond 
13.1.3. Représentations compactes 

13.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet 

13.2.1. Processus d'apprentissage 
13.2.2. Implémentation Python 
13.2.3. Utilisation des données de test 

13.3. Codeurs automatiques empilés 

13.3.1. Réseaux neuronaux profonds 
13.3.2. Construction d'architectures de codage 
13.3.3. Utilisation de la régularisation 

13.4. Auto-encodeurs convolutifs 

13.4.1. Conception du modèle convolutionnels 
13.4.2. Entrainement de modèles convolutionnels 
13.4.3. Évaluation des résultats 

13.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques 

13.5.1. Application de filtres 
13.5.2. Conception de modèles de codage 
13.5.3. Utilisation de techniques de régularisation 

13.6. Codeurs automatiques dispersés 

13.6.1. Augmentation de l'efficacité du codage 
13.6.2. Minimiser le nombre de paramètres 
13.6.3. Utiliser des techniques de régularisation 

13.7. Codeurs automatiques variationnels 

13.7.1. Utilisation de l'optimisation variationnelle 
13.7.2. Apprentissage profond non supervisé 
13.7.3. Représentations latentes profondes 

13.8. Génération d'images MNIST à la mode 

13.8.1. Reconnaissance des formes 
13.8.2. Génération d'images 
13.8.3. Entraînement de réseaux neuronaux profonds 

13.9. Réseaux adversaires génératifs et modèles de diffusion 

13.9.1.  Génération de contenu à partir d'images 
13.9.2.  Modélisation des distributions de données 
13.9.3.  Utilisation de réseaux contradictoires 

13.10 Application des Modèles 

13.10.1. Application Pratique 
13.10.2. Implémentation des modèles 
13.10.3. Utilisation de données réelles 
13.10.4. Évaluation des résultats 

Module 14. Informatique bio-inspirée 

14.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée 

14.1.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée 

14.2. Algorithmes d'adaptation sociale 

14.2.1.Computación basé sur des colonies de fourmis bio-inspirées 
14.2.2. Variantes des algorithmes de colonies de fourmis 
14.2.3. Informatique en nuage de particules 

14.3. Algorithmes génétiques 

14.3.1. Structure générale 
14.3.2. Implantations des principaux opérateurs 

14.4. Stratégies d'exploration-exploitation de l'espace pour les algorithmes génétiques 

14.4.1. Algorithme CHC 
14.4.2. Problèmes multimodaux 

14.5. Modèles informatiques évolutifs (I) 

14.5.1. Stratégies évolutives 
14.5.2. Programmation évolutive 
14.5.3. Algorithmes basés sur l'évolution différentielle 

14.6. Modèles informatiques évolutifs (II) 

14.6.1. Modèles d'évolution basés sur l'estimation des distributions (EDA) 
14.6.2. Programmation génétique 

14.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage 

14.7.1. Apprentissage basé sur des règles 
14.7.2. Méthodes évolutionnaires dans les problèmes de sélection d'instances 

14.8. Problèmes multi-objectifs 

14.8.1. Concept de dominance 
14.8.2. Application des algorithmes évolutionnaires aux problèmes multi-objectifs 

14.9. Réseaux neuronaux (I) 

14.9.1. Introduction aux réseaux neuronaux 
14.9.2. Exemple pratique avec les réseaux neuronaux 

14.10. Réseaux neuronaux (II) 

14.10.1. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux dans la recherche médicale 
14.10.2. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en économie 
14.10.3. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en vision artificielle 

Module 15. Intelligence Artificielle: stratégies et applications 

15.1. Services financiers 

15.1.1. Les implications de l'intelligence artificielle (IA) dans les services financiers. Opportunités et défis 
15.1.2. Cas d'utilisation 
15.1.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.1.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.2. Implications de l'intelligence artificielle dans les services de santé 

15.2.1. Implications de l'IA dans le secteur de la santé. Opportunités et défis 
15.2.2. Cas d'utilisation 

15.3. Risques liés à l'utilisation de l'IA dans les services de santé 

15.3.1. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.3.2. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.4. Retail 

15.4.1. Implications de l'IA en Retail. Opportunités et défis 
15.4.2. Cas d'utilisation 
15.4.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.4.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.5. Industrie  

15.5.1. Implications de l'IA dans l'Industrie. Opportunités et défis 
15.5.2. Cas d'utilisation 

15.6. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA dans l'Industrie  

15.6.1. Cas d'utilisation 
15.6.2. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.6.3. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.7. Administration publique 

15.7.1. Implications de l'IA dans l'Administration Publique. Opportunités et défis 
15.7.2. Cas d'utilisation 
15.7.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.7.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.8. Éducation 

15.8.1. Implications de l'IA dans l'éducation. Opportunités et défis 
15.8.2. Cas d'utilisation 
15.8.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.8.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.9. Sylviculture et agriculture 

15.9.1. Implications de l'IA pour la foresterie et l'agriculture. Opportunités et défis 
15.9.2. Cas d'utilisation 
15.9.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.9.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.10. Ressources Humaines 

15.10.1. Implications de l'IA pour les ressources humaines. Opportunités et défis 
15.10.2. Cas d'utilisation 
15.10.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.10.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

Module 16. Analyse Technique des Marchés Financiers avec l'IA

16.1. Analyse et visualisation des indicateurs techniques avec Plotly et Dash 

16.1.1. Mise en place de graphiques interactifs avec Plotly 
16.1.2. Visualisation avancée de séries temporelles avec Matplotlib 
16.1.3. Création de tableaux de bord dynamiques en temps réel avec Dash 

16.2. Optimisation et automatisation des indicateurs techniques avec Scikit-learn 

16.2.1. Automatisation des indicateurs avec Scikit-learn 
16.2.2. Optimisation des indicateurs techniques 
16.2.3. Créer des indicateurs personnalisés avec Keras 

16.3. Reconnaissance de modèles financiers avec CNN 

16.3.1. Utilisation de CNN dans TensorFlow pour identifier des modèles graphiques 
16.3.2. Améliorer les modèles de reconnaissance avec des techniques de Transfer Learning 
16.3.3. Validation des modèles de reconnaissance sur les marchés en temps réel 

16.4. Stratégies de trading quantitatif avec QuantConnect 

16.4.1. Construction de systèmes de trading algorithmique avec QuantConnect 
16.4.2. Backtesting de stratégies avec QuantConnect 
16.4.3. Intégrer le Machine Learning dans les stratégies de trading avec QuantConnect 

16.5. Trading algorithmique avec le Reinforcement Learning en utilisant TensorFlow 

16.5.1. Apprentissage par renforcement pour le trading 
16.5.2. Création d'agents de trading avec TensorFlow Reinforcement Learning 
16.5.3. Simulation et réglage des agents dans OpenAI Gym 

16.6. Modélisation de séries chronologiques avec LSTM dans Keras pour la prévision des cotations 

16.6.1. Application de LSTM à la prévision des prix 
16.6.2. Mise en œuvre de modèles LSTM dans Keras pour les séries chronologiques financières 
16.6.3. Optimisation et réglage des paramètres dans les modèles de séries chronologiques 

16.7. Application de l'Intelligence Artificielle Explicable (XAI) en finance 

16.7.1. Application de la XAI en finance 
16.7.2. Application de LIME pour les modèles de trading 
16.7.3. Utilisation de SHAP pour l'analyse de la contribution des caractéristiques dans les décisions d'IA 

16.8. High-Frequency Trading (HFT) optimisé par des modèles de Machine Learning 

16.8.1. Développement de modèles de ML pour le HFT 
16.8.2. Mise en œuvre de stratégies HFT avec TensorFlow 
16.8.3. Simulation et évaluation du HFT dans des environnements contrôlés 

16.9. Analyse de la volatilité à l'aide de Machine Learning 

16.9.1. Application de modèles intelligents pour prédire la volatilité 
16.9.2. Mise en œuvre de modèles de volatilité à l'aide de PyTorch 
16.9.3. Intégration de l'analyse de la volatilité dans la gestion du risque de portefeuille 

16.10. Optimisation de portefeuille à l'aide d'algorithmes génétiques 

16.10.1. Principes fondamentaux des algorithmes génétiques pour l'optimisation des investissements sur les marchés 
16.10.2. Mise en œuvre d'algorithmes génétiques pour la sélection de portefeuilles 
16.10.3. Évaluation des stratégies d'optimisation de portefeuilles

Module 17. Analyse Fondamentale des Marchés Financiers avec l'IA

17.1. Modélisation prédictive de la performance financière avec Scikit-Learn 

17.1.1. Régression linéaire et logistique pour les prévisions financières avec Scikit-Learn 
17.1.2. Utilisation de réseaux neuronaux avec TensorFlow pour la prévision des revenus et des bénéfices 
17.1.3. Validation des modèles prédictifs par validation croisée avec Scikit-Learn 

17.2. Évaluation des Entreprises avec Deep Learning 

17.2.1. Automatisation du modèle d'Actualisation des Flux de Trésorerie (DCF) avec TensorFlow 
17.2.2. Modèles d'évaluation avancés avec PyTorch 
17.2.3. Intégration et analyse de plusieurs modèles d'évaluation avec Pandas 

17.3. Analyse des états financiers avec NLP en utilisant ChatGPT 

17.3.1. Extraire les informations clés des rapports annuels avec ChatGPT 
17.3.2. Analyse du sentiment des rapports d'analystes et des nouvelles financières avec ChatGPT 
17.3.3. Implémentation de modèles NLP avec ChatGPT pour l'interprétation de textes financiers 

17.4. Analyse du risque et du crédit avec Machine Learning 

17.4.1. Modèles de scoring de crédit utilisant des SVM et des arbres de décision dans Scikit-Learn 
17.4.2. Analyse du risque de crédit des entreprises et des obligations avec TensorFlow 
17.4.3. Visualisation des données de risque avec Tableau 

17.5. Analyse du crédit avec Scikit-Learn 

17.5.1. Mise en œuvre des modèles de Scoring de crédit 
17.5.2. Analyse du risque de crédit avec RandomForest dans Scikit-Learn 
17.5.3. Visualisation avancée des scores de crédit avec Tableau 

17.6. Évaluation de la durabilité ESG avec des techniques de Data Mining 

17.6.1. Méthodes d'extraction des données GSE 
17.6.2. Modélisation de l'impact GSE à l'aide de techniques de régression 
17.6.3. Applications de l'analyse GSE dans les décisions d'investissement 

17.7. Benchmarking sectoriel avec l'Intelligence Artificielle en utilisant TensorFlow et Power BI 

17.7.1. Analyse comparative des entreprises à l'aide de l'IA 
17.7.2. Modélisation prédictive des performances sectorielles avec TensorFlow 
17.7.3. Mise en place de dashboards sectoriels avec Power BI 

17.8. Gestion de portefeuilles avec optimisation de l'IA 

17.8.1. Optimisation de portefeuilles 
17.8.2. Utilisation de techniques de Machine Learning pour l'optimisation de portefeuille avec Scikit-Optimize 
17.8.3. Mise en œuvre et évaluation de l'efficacité des algorithmes dans la gestion de portefeuilles 

17.9. Détection de la fraude financière avec l'IA en utilisant TensorFlow et Keras 

17.9.1. Concepts et techniques de base de la détection de la fraude avec l'IA 
17.9.2. Construction de modèles de détection avec des réseaux neuronaux dans TensorFlow 
17.9.3. Mise en œuvre pratique de systèmes de détection de fraude pour les transactions financières 

17.10. Analyse et modélisation dans les fusions et acquisitions avec l'IA 

17.10.1. Utilisation de modèles prédictifs d'IA pour évaluer les fusions et acquisitions 
17.10.2. Simulation de scénarios post-fusion à l'aide de techniques de Machine Learning 
17.10.3. Évaluer l'impact financier des fusions et acquisitions à l'aide de modèles intelligents 

Module 18. Traitement des Données Financières à Grande Échelle

18.1. Big Data dans le contexte financier 

18.1.1. Caractéristiques clés du Big Data en finance 
18.1.2. Importance des 5 V (Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur) dans les données financières 
18.1.3. Cas d'utilisation du Big Data dans l'analyse des risques et de la conformité 

18.2. Technologies de stockage et de gestion des données massives financières 

18.2.1. Systèmes de bases de données NoSQL pour le stockage financier 
18.2.2. Utilisation de Data Warehouses et Data Lakes dans le secteur financier 
18.2.3. Comparaison entre les solutions on-premise et les solutions basées sur le cloud 

18.3. Outils de traitement en temps réel des données financières 

18.3.1. ntroduction à des outils tels que Apache Kafka et Apache Storm 
18.3.2. Applications de traitement en temps réel pour la détection des fraudes 
18.3.3. Avantages du traitement en temps réel dans le trading algorithmique 

18.4. Intégration et nettoyage des données en finance 

18.4.1. Méthodes et outils d'intégration de données provenant de sources multiples 
18.4.2. Techniques de nettoyage des données pour garantir la qualité et l'exactitude 
18.4.3. Les défis de la normalisation des données financières 

18.5. Techniques d'exploration de données appliquées aux marchés financiers 

18.5.1. Algorithmes de classification et de prédiction sur les données de marché 
18.5.2. Analyse des sentiments dans les réseaux sociaux pour prédire les mouvements du marché 
18.5.3. Exploration de données pour identifier les modèles de trading et le comportement des investisseurs 

18.6. Visualisation avancée des données pour l'analyse financière 

18.6.1. Outils et logiciels de visualisation des données financières 
18.6.2. Conception de dashboards interactifs pour le suivi du marché 
18.6.3. Le rôle de la visualisation dans la communication sur l'analyse des risques 

18.7. Utilisation de Hadoop et des écosystèmes associés dans la finance 

18.7.1. Composants clés de l'écosystème Hadoop et son application en finance 
18.7.2. Cas d'utilisation d'Hadoop pour l'analyse de grands volumes de transactions 
18.7.3. Avantages et défis de l'intégration de Hadoop dans les infrastructures financières existantes 

18.8. Applications de Spark dans l'analyse financière 

18.8.1. Spark pour l'analyse de données en temps réel et par lots 
18.8.2. Construire des modèles prédictifs avec Spark MLlib 
18.8.3. Intégrer Spark avec d'autres outils Big Data en finance 

18.9. Sécurité et confidentialité des données dans le secteur financier 

18.9.1. Règles et réglementations en matière de protection des données (GDPR, CCPA) 
18.9.2. Stratégies de cryptage et de gestion de l'accès aux données sensibles 
18.9.3. Impact des violations de données dans les institutions financières 

18.10. Impact de l'informatique en nuage sur l'analyse financière à grande échelle 

18.10.1. Avantages de l'informatique dématérialisée pour l'évolutivité et l'efficacité de l'analyse financière 
18.10.2. Comparaison des fournisseurs d'informatique en nuage et de leurs services spécifiques pour la finance 
18.10.3. Études de cas sur la migration vers le cloud dans de grandes institutions financières 

Module 19. Stratégies de Trading Algorithmique

19.1. Principes fondamentaux du trading algorithmique 

19.1.1. Stratégies de trading algorithmique 
19.1.2. Technologies et plateformes clés pour le développement d'algorithmes de trading 
19.1.3. Avantages et défis de la négociation automatisée par rapport trading manuel 

19.2. Conception de systèmes de trading automatisé 

19.2.1. Structure et composantes d'un système de trading automatisé 
19.2.2. Programmation d'algorithmes: de l'idée à la mise en œuvre 
19.2.3. Latence et considérations matérielles dans les systèmes de trading 

19.3. Backtesting et évaluation des stratégies de trading 

19.3.1. Méthodologies pour un backtesting efficace des stratégies algorithmiques 
19.3.2. Importance de la qualité des données historiques dans le backtesting 
19.3.3. Indicateurs clés de performance pour l'évaluation des stratégies de trading 

19.4. Optimiser les stratégies grâce au Machine Learning 

19.4.1. Application des techniques d'apprentissage supervisé à l'amélioration des stratégies 
19.4.2. Utilisation de l'optimisation par essaims de particules et d'algorithmes génétiques 
19.4.3. Défis de l'overfitting dans l'optimisation des stratégies de trading 

19.5. Trading à Haute Fréquence (HFT) 

19.5.1. Principes et technologies à la base du HFT 
19.5.2. Impact du HFT sur la liquidité et la volatilité des marchés 
19.5.3. Stratégies courantes de HFT et leur efficacité 

19.6. Algorithmes d'exécution des ordres 

19.6.1. Types d'algorithmes d'exécution et leur application pratique 
19.6.2. Algorithmes permettant de minimiser l'impact sur le marché 
19.6.3. Utilisation de simulations pour améliorer l'exécution des ordres 

19.7. Stratégies d'arbitrage sur les marchés financiers 

19.7.1. Arbitrage statistique et prix des fusions sur les marchés 
19.7.2. Arbitrage d'indices et d'ETF 
19.7.3. Défis techniques et juridiques de l'arbitrage dans le trading moderne 

19.8. Gestion des risques dans le trading algorithmique 

19.8.1. Mesures du risque pour le trading algorithmique 
19.8.2. Intégration des limites de risque et des stop-loss dans les algorithmes 
19.8.3. Risques spécifiques au trading algorithmique et moyens de les atténuer 

19.9. Aspects réglementaires et conformité dans le cadre du trading algorithmique 

19.9.1. Réglementations mondiales ayant une incidence sur le trading algorithmique 
19.9.2. Conformité réglementaire et rapports dans un environnement automatisé 
19.9.3. Implications éthiques du trading automatisé 

19.10. Avenir du trading algorithmique et tendances émergentes 

19.10.1. L'impact de l'Intelligence Artificielle sur le développement futur du trading algorithmique 
19.10.2. Les nouvelles technologies Blockchain et leur application dans le trading algorythmique 
19.10.3. Les tendances en matière d'adaptabilité et de personnalisation des algorithmes de trading 

Module 20. Module 20. Aspects Éthiques et Réglementaires de l'IA en Finance 

20.1. Éthique de l'Intelligence Artificielle appliquée à la finance 

20.1.1. Principes éthiques fondamentaux pour le développement et l'utilisation de l'IA en finance 
20.1.2. Études de cas sur les dilemmes éthiques dans les applications financières de l'IA 
20.1.3. Élaboration de codes de conduite éthiques pour les professionnels des technologies financières 

20.2. Réglementations mondiales concernant l'utilisation de l'IA sur les marchés financiers 

20.2.1. Aperçu des principales réglementations internationales en matière d'IA financière 
20.2.2. Comparaison des politiques réglementaires en matière d'IA entre les juridictions 
20.2.3. Implications de la réglementation de l'IA sur l'innovation financière 

20.3. Transparence et explicabilité des modèles d'IA dans la finance 

20.3.1. Importance de la transparence des algorithmes d'IA pour la confiance des utilisateurs 
20.3.2. Techniques et outils pour améliorer l'explicabilité des modèles d'IA 
20.3.3. Défis liés à la mise en œuvre de modèles interprétables dans des environnements financiers complexes 

20.4. Gestion des risques et respect de l'éthique dans l'utilisation de l'IA 

20.4.1. Stratégies d'atténuation des risques associées au déploiement de l'IA dans la finance 
20.4.2. Respect de l'éthique dans le développement et l'application des technologies de l'IA 
20.4.3. Surveillance et audits éthiques des systèmes d'IA dans les opérations financières 

20.5. Impact social et économique de l'IA sur les marchés financiers 

20.5.1. Effets de l'IA sur la stabilité et l'efficacité des marchés financiers 
20.5.2. L'IA et son impact sur l'emploi et les compétences professionnelles dans la finance 
20.5.3. Avantages et risques sociaux de l'automatisation financière à grande échelle 

20.6. Confidentialité et protection des données dans les applications financières de l'IA 

20.6.1. Réglementations relatives à la confidentialité des données applicables aux technologies d'IA dans la finance 
20.6.2. Techniques de protection des données personnelles dans les systèmes financiers basés sur l'IA 
20.6.3. Défis liés à la gestion des données sensibles dans la modélisation prédictive et analytique 

20.7. Biais algorithmique et équité dans les modèles financiers d'IA 

20.7.1. Identifier et atténuer les biais dans les algorithmes d'IA financière 
20.7.2. Stratégies visant à garantir l'équité dans les modèles de prise de décision automatique 
20.7.3. Impact des biais algorithmiques sur l'inclusion et l'équité financières 

20.8. Défis de la surveillance réglementaire de l'IA financière 

20.8.1. Défis liés à la supervision et au contrôle des technologies d'IA avancées 
20.8.2. Rôle des autorités financières dans la surveillance continue de l'IA 
20.8.3. La nécessité d'adapter la réglementation face aux progrès de la technologie de l'IA 

20.9. Stratégies pour un développement responsable des technologies de l'IA dans la finance 

20.9.1. Bonnes pratiques pour le développement durable et responsable de l'IA dans la finance 
20.9.2. Initiatives et frameworks pour l'évaluation éthique des projets d'IA dans la finance 
20.9.3. Collaboration entre les régulateurs et les entreprises pour promouvoir des pratiques responsables 

20.10. Avenir de la réglementation de l'IA dans le secteur financier 

20.10.1. Tendances émergentes et défis futurs de la réglementation de l'IA dans la finance 
20.10.2. Préparer des cadres juridiques pour les innovations de rupture dans le domaine des technologies financières 
20.10.3. Dialogue et coopération internationaux pour une réglementation efficace et unifiée de l'IA dans la finance

Vous aborderez la modélisation des séries chronologiques et l'application de l'Intelligence Artificielle explicable, facilitant une prise de décision informée et précise dans des environnements financiers dynamiques”