Avec ce Mastère spécialisé 100% en ligne, vous comprendrez comment l'IA peut transformer l'analyse technique et fondamentale, en optimisant les décisions d'investissement avec une précision qui défie l'intuition humaine" 

L'utilisation de l'Intelligence Artificielle (IA) dans la finance s'est intensifiée avec le développement d'algorithmes avancés de Machine Learning, qui optimisent les stratégies d'investissement et l'analyse des risques. Les institutions financières adoptent l'IA pour automatiser les opérations, détecter les fraudes en temps réel et personnaliser les recommandations d'investissement pour leurs clients.

Ce Mastère spécialisé permettra d'acquérir une solide compréhension de l'application des techniques avancées d'Intelligence Artificielle à l'analyse technique des marchés. Ainsi, les professionnels seront en mesure d'utiliser des outils modernes pour la visualisation et l'automatisation des indicateurs techniques, ainsi que de mettre en œuvre des modèles sophistiqués, tels que les réseaux neuronaux convolutifs pour la reconnaissance des modèles financiers.

Les experts se familiariseront également avec les techniques de Machine Learning et de Deep Learning, ainsi qu'avec le Traitement du Langage Naturel (TLN) pour analyser les états financiers et autres documents pertinents. Les méthodologies d'évaluation du risque et du crédit, l'analyse de la durabilité ESG et la détection de la fraude financière seront également abordées.

Enfin, le traitement de grands volumes de données financières sera abordé, en traitant et en analysant les Big Data à l'aide d'outils avancés tels que Hadoop et Spark. En outre, l'intégration, le nettoyage et la visualisation des données, ainsi que la sécurité et la confidentialité dans le traitement des informations financières seront explorés. Parallèlement, les stratégies de trading algorithmique seront analysées, y compris la conception et l'optimisation des systèmes automatisés et la gestion des risques.

TECHa ainsi créé un programme universitaire détaillé, entièrement en ligne, qui permet aux diplômés d'accéder facilement au matériel pédagogique à partir de n'importe quel appareil électronique doté d'une connexion Internet. Il n'est donc plus nécessaire de se rendre dans un lieu physique et de s'adapter à un emploi du temps spécifique. En outre, il intègre la méthodologie révolutionnaire du Relearning, qui repose sur la répétition de concepts essentiels pour améliorer la compréhension du contenu.

Vous serez en mesure de traiter et d'analyser d'importants volumes de données financières, de concevoir des stratégies efficaces de trading algorithmique et d'aborder des questions éthiques et réglementaires complexes" 

Ce Mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans les Bourses et les Marchés Financiers sacontient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle avec un accent sur les Bourses et les Marchés Financiers
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder au contenu à partir de n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous vous plongerez dans des méthodes avancées telles que l'apprentissage par renforcement pour le trading algorithmique et la modélisation de séries temporelles avec LSTM, grâce à une vaste bibliothèque de ressources multimédias innovantes" 

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Vous aurez la capacité d'effectuer des analyses précises et efficaces dans un environnement de plus en plus complexe et dynamique sur les marchés financiers, grâce aux meilleurs supports pédagogiques, à la pointe de la technologie et de l'éducation"

Vous aborderez les questions liées à l’utilisation de l’IA dans la finance, en vous préparant à relever les défis du développement responsable des technologies dans le secteur financier"

Le programme dotera les professionnels des compétences nécessaires pour appliquer des techniques avancées de Machine Learning et de Deep Learning dans l'analyse technique et fondamentale, en optimisant les stratégies d'investissement et de trading. Il se concentrera également sur le développement de compétences pour gérer et traiter de grands volumes de données financières, concevoir et évaluer des systèmes de trading algorithmique, et aborder les questions éthiques et réglementaires liées à l'application de l'IA dans la finance. En ce sens, les experts seront préparés à relever les défis et à profiter des opportunités offertes par l'IA dans un environnement financier en constante évolution. 

L'objectif principal de ce Mastère spécialisé est de former des professionnels hautement qualifiés pour intégrer l'Intelligence Artificielle dans l'analyse et la gestion des marchés financiers. Qu'attendez-vous pour vous inscrire?" 

Objectifs généraux

• Comprendre les fondements théoriques de l'Intelligence Artificielle
• Étudier les différents types de données et comprendre le cycle de vie des données
• Évaluer le rôle crucial des données dans le développement et la mise en œuvre de solutions d'Intelligence Artificielle
• Approfondir la compréhension des algorithmes et de leur complexité pour résoudre des problèmes spécifiques
• Explorer les fondements théoriques des réseaux neuronaux pour le développement du Deep Learning
• Exploration de l'informatique bio-inspirée et de sa pertinence pour le développement de systèmes intelligents
• Développer des compétences pour appliquer des techniques avancées d'Intelligence Artificielle dans l'analyse technique et fondamentale des marchés financiers, y compris l'utilisation du Machine Learning, du
• Deep Learning et du NLP
• Permettre aux étudiants de concevoir, de mettre en œuvre et d'optimiser des stratégies de trading algorithmique, en utilisant des techniques d'apprentissage par renforcement et de Machine Learning pour améliorer l'efficacité et la rentabilité sur les marchés financiers
• Acquérir des compétences dans le traitement et l'analyse de grands volumes de données financières en utilisant des technologies Big Data telles que Hadoop et Spark
• Favoriser la capacité à créer et à appliquer des modèles d'Intelligence Artificielle explicables et transparents, en veillant à ce que les décisions financières basées sur l'Intelligence Artificielle soient compréhensibles et justifiables
• Développer une compréhension approfondie des défis éthiques et réglementaires associés à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle en finance
• Équiper les étudiants avec les outils et les connaissances nécessaires pour développer des solutions financières innovantes qui intègrent l'Intelligence Artificielle
• Créer des modèles prédictifs en utilisant des techniques de Machine Learning, telles que LSTM et des modèles de séries temporelles, pour anticiper les mouvements du marché et améliorer la prise de décision en matière d'investissement
• Développer des compétences en optimisation de portefeuille et en gestion des risques financiers en utilisant des algorithmes génétiques et d'autres techniques avancées d'Intelligence Artificielle pour maximiser les rendements et minimiser les risques d'investissement
• Fournir les outils et les techniques nécessaires pour mettre en œuvre et optimiser les stratégies de trading à haute fréquence, en utilisant des modèles de Machine Learning pour améliorer la vitesse et la précision de l'exécution des ordres
• Appliquer les technologies de l'IA dans la finance de manière éthique et responsable, en intégrant des considérations d'équité, de transparence et de respect de la vie privée dans leurs solutions

Objectifs spécifiques

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

• Analyser l'évolution historique de l'Intelligence Artificielle, de ses débuts à son état actuel, en identifiant les étapes et les développements clés
• Comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux et leur application dans les modèles d'apprentissage de l'Intelligence Artificielle
• Étudier les principes et les applications des algorithmes génétiques, en analysant leur utilité dans la résolution de problèmes complexes
• Analyser l'importance des thésaurus, vocabulaires et taxonomies dans la structuration et le traitement des données pour les systèmes d'IA

Module 2. Types et Cycle de Vie des données

• Comprendre les concepts fondamentaux de la statistique et leur application dans l'analyse des données
• Identifier et classer les différents types de données statistiques, allant des données quantitatives aux qualitatives
• Analyser le cycle de vie des données, de la génération à l'élimination, en identifiant les étapes clés
• Explorer les étapes initiales du cycle de vie des données, en soulignant l'importance de la planification et de la structure des données
• Étudier les processus de collecte des données, y compris la méthodologie, les outils et les canaux de collecte
• Explorer le concept Datawarehouse (Base de Données), en mettant l'accent sur ses éléments constitutifs et son design

Module 3. Les données en Intelligence Artificielle

• Maîtriser les bases de la science des données, en couvrant les outils, les types et les sources pour l'analyse de l'information
• Explorer le processus de transformation des données en informations à l'aide de techniques d'exploration et de visualisation des données
• Étudier la structure et les caractéristiques des datasets, en comprenant leur importance dans la préparation et l'utilisation des données pour les modèles d'Intelligence Artificielle
• Utiliser des outils spécifiques et des bonnes pratiques en matière de manipulation et de traitement des données, afin de garantir l'efficacité et la qualité de la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle

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

• Maîtriser les techniques d'inférence statistique pour comprendre et appliquer les méthodes statistiques dans l'exploration des données
• Effectuer une analyse exploratoire détaillée des ensembles de données afin d'identifier les modèles, les anomalies et les tendances pertinents
• Développer des compétences en matière de préparation des données, y compris le nettoyage, l'intégration et le formatage des données pour l'exploration des données
• Mettre en œuvre des stratégies efficaces pour traiter les valeurs manquantes dans les ensembles de données, en appliquant des méthodes d'imputation ou d'élimination en fonction du contexte
• Identifier et atténuer le bruit dans les données, en utilisant des techniques de filtrage et de lissage pour améliorer la qualité de l'ensemble de données
• Aborder le prétraitement des données dans les environnements Big Data

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle

• Introduire les stratégies de Design d'algorithmes, en fournissant une solide compréhension des approches fondamentales de la résolution de problèmes
• Analyser l'efficacité et la complexité des algorithmes, en appliquant des techniques d'analyse pour évaluer les performances en termes de temps et d'espace
• Étudier et appliquer des algorithmes de tri, comprendre leur fonctionnement et comparer leur efficacité dans différents contextes
• Explorer les algorithmes basés sur les arbres, comprendre leur structure et leurs applications
• Étudier les algorithmes avec Heaps, et analyser leur mise en œuvre et leur utilité dans le traitement efficace des données
• Analyser les algorithmes basés sur les graphes, et explorer leur application dans la représentation et la résolution de problèmes qui impliquent des relations complexes
• Étudier les algorithmes Greedy, pour comprendre leur logique et leurs applications dans la résolution de problèmes d'optimisation
• Étudier et appliquer la technique du backtracking pour la résolution systématique de problèmes, en analysant son efficacité dans différents scénarios

Module 6. Systèmes intelligents

• Explorer la théorie des agents, et comprendre les concepts fondamentaux de son fonctionnement et de son application à l'Intelligence Artificielle et au Génie Logiciel
• Étudier la représentation des connaissances, y compris l'analyse des ontologies et leur application dans l'organisation de l'information structurée
• Analyser le concept du web sémantique et son impact sur l'organisation et la recherche d'informations dans les environnements numériques
• Évaluer et comparer différentes représentations de la connaissance, en les intégrant pour améliorer l'efficacité et la précision des systèmes intelligents

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données

• Introduire les processus de découverte des connaissances et les concepts fondamentaux de la de l'apprentissage automatique
• Étudier les arbres de décision en tant que modèles d'apprentissage supervisé, et comprendre leur structure et leurs applications
• Évaluer les classificateurs à l'aide de techniques spécifiques pour mesurer leur performance et leur précision dans la classification des données
• Étudier les réseaux neuronaux, comprendre leur fonctionnement et leur architecture pour résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique
• Explorer les méthodes bayésiennes et leur application dans l'apprentissage automatique, y compris les réseaux bayésiens et les classificateurs bayésiens
• Analyser les modèles de régression et de réponse continue pour la prédiction de valeurs quantitatives à partir de données
• Étudier les techniques de clustering pour identifier des modèles et des structures dans des ensembles de données non étiquetées
• Explorer le text mining et le traitement du langage naturel (NLP), en comprenant comment les techniques d'apprentissage automatique sont appliquées pour analyser et comprendre les textes

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

• Maîtriser les fondamentaux de l'Apprentissage profonde, et comprendre son rôle essentiel dans le Deep Learning
• Explorer les opérations fondamentales dans les réseaux neuronaux et comprendre leur application dans la construction de modèles
• Analyser les différentes couches utilisées dans les réseaux neuronaux et apprendre à les sélectionner de manière appropriée
• Comprendre comment lier efficacement les couches et les opérations pour concevoir des architectures de réseaux neuronaux complexes et efficaces
• Utiliser des entraîneurs et des optimiseurs pour régler et améliorer les performances des réseaux neuronaux
• Explorer la connexion entre les neurones biologiques et artificiels pour une compréhension plus approfondie du Design des modèles

Module 9. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds

• Résoudre les problèmes liés aux gradients dans l'apprentissage des réseaux neuronaux profonds
• Explorer et appliquer différents optimiseurs pour améliorer l'efficacité et la convergence du modèle
• Programmer le taux d'apprentissage pour ajuster dynamiquement la vitesse de convergence du modèle
• Comprendre et traiter le surajuste par des stratégies spécifiques pendant l'apprentissage
• Appliquer des lignes directrices pratiques pour garantir une formation efficace des réseaux neuronaux profonds
• Mettre en œuvre le Transfer Learning en tant que technique avancée pour améliorer les performances du modèle sur des tâches spécifiques
• Explorer et appliquer les techniques de Data Augmentation pour enrichir les ensembles de données et améliorer la généralisation des modèles
• Développer des applications pratiques utilisant le Transfer Learning pour résoudre des problèmes du monde réel

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

• Maîtriser les fondamentaux de TensorFlow et son intégration avec NumPy pour un traitement efficace des données et des calculs
• Personnaliser les modèles et les algorithmes de formation en utilisant les capacités avancées de TensorFlow
• Explorer l'API tfdata pour gérer et manipuler efficacement les ensembles de données
• Implémenter le format TFRecord pour stocker et accéder à de grands ensembles de données dans TensorFlow
• Utiliser les couches de prétraitement Keras pour faciliter la construction de modèles personnalisés
• Explorer le projet TensorFlow Datasets pour accéder à des ensembles de données prédéfinis et améliorer l'efficacité du développement
• Développer une application de Deep Learning avec TensorFlow, en intégrant les connaissances acquises dans le module
• Appliquer de manière pratique tous les concepts appris dans la construction et l'entraînement de modèles personnalisés avec TensorFlow en situation réelle

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

• Comprendre l'architecture du cortex visuel et sa pertinence pour le Deep Computer Vision
• Explorer et appliquer les couches convolutives pour extraire des caractéristiques clés des images
• Mettre en œuvre des couches de clusterisation et leur utilisation dans les modèles de Deep Computer Vision avec Keras
• Analyser diverses architectures de Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) et leur applicabilité dans différents contextes
• Développer et mettre en œuvre un CNN ResNet en utilisant la bibliothèque Keras pour améliorer l'efficacité et la performance du modèle
• Utiliser des modèles Keras pré-entraînés pour tirer parti de l'apprentissage par transfert pour des tâches spécifiques
• Appliquer des techniques de classification et de localisation dans le domaine du Deep Computer Vision
• Explorer les stratégies de détection et de suivi d'objets à l'aide de Réseaux Neuronaux Convolutifs

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

• Développer des compétences en matière de génération de texte à l'aide de Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN)
• Appliquer les RNN à la classification des opinions pour l'analyse des sentiments dans les textes
• Comprendre et appliquer les mécanismes d'attention dans les modèles de traitement du langage naturel
• Analyser et utiliser les modèles Transformers dans des tâches spécifiques de NLP
• Explorer l'application des modèles Transformers dans le contexte du traitement de l'image et de la vision par ordinateur
• Se familiariser avec la bibliothèque Transformers de Hugging Face pour une mise en œuvre efficace des modèles avancés
• Comparer différentes bibliothèques de Transformers afin d'évaluer leur adéquation à des tâches spécifiques
• Développer une application NLP pratique qui intègre RNN et les mécanismes d'attention pour résoudre des problèmes du monde réel

Module 13. Autoencodeurs, GAN , et Modèles de Diffusion

• Développer des représentations efficaces des données à l'aide d'Autoencoders, GAN et Modèles de Diffusion
• Effectuer une PCA à l'aide d'un autoencodeur linéaire incomplet pour optimiser la représentation des données
• Mettre en œuvre et comprendre le fonctionnement des autoencodeurs empilés
• Explorer et appliquer les autoencodeurs convolutifs pour des représentations de données visuelles efficaces
• Analyser et appliquer les performances des encodeurs automatiques clairsemés dans la représentation des données
• Générer des images de tendance à partir de l'ensemble de données MNIST par Autoencoders
• Comprendre le concept des Réseaux Adversatifs Génératifs (GAN) et des Modèles de Diffusion
• Mettre en œuvre et comparer les performances des Modèles de Diffusion et des GAN dans la génération de données

Module 14. Informatique bio-inspirée

• Introduire les concepts fondamentaux de l'informatique bio-inspirée
• Analyser les stratégies d'exploration-exploitation de l'espace dans les algorithmes génétiques
• Examiner les modèles de calcul évolutif dans le contexte de l'optimisation
• Poursuivre l'analyse détaillée des modèles de calcul évolutif
• Application de la programmation évolutive à des problèmes d'apprentissage spécifiques
• Aborder la complexité des problèmes multi-objectifs dans le cadre de l'informatique bio-inspirée
• Explorer l'application des Réseaux Neuronaux dans l'informatique bio-inspirée
• Approfondir la mise en œuvre et l'utilité des réseaux neuronaux dans l'informatique bio-inspirée

Module 15. Intelligence Artificielle: stratégies et applications

• Élaborer des stratégies de mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle dans les services financiers
• Identifier et évaluer les risques liés à l'utilisation de l' IA dans le domaine de la santé
• Évaluer les risques potentiels liés à l'utilisation de l' IA dans l'industrie
• Appliquer les techniques d'Intelligence Artificielle dans l'industrie pour améliorer la productivité
• Concevoir des solutions d'Intelligence Artificielle pour optimiser les processus dans l'administration publique
• Évaluer la mise en œuvre des technologies d' IA dans le secteur de l'éducation
• Appliquer des techniques d'Intelligence Artificielle à la sylviculture et à l'agriculture pour améliorer la productivité
• Optimiser les processus de ressources humaines par l'utilisation stratégique de l'intelligence artificielle

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

• Développer la capacité à visualiser et à optimiser les indicateurs techniques à l'aide d'outils tels que Plotly, Dash et Scikit-learn, permettant une prise de décision plus éclairée dans l'analyse technique des marchés financiers
• Mettre en œuvre des Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNN) pour la reconnaissance des formes dans les données financières, améliorant ainsi la précision dans l'identification des opportunités de trading
• Acquérir des compétences dans la conception et l'optimisation de stratégies de trading algorithmiques en utilisant des techniques d'apprentissage par renforcement avec TensorFlow, axées sur la maximisation de la rentabilité

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

• Apprendre à modéliser et à prédire les performances financières des entreprises à l'aide de techniques de Machine Learning et de Deep Learning, facilitant ainsi les décisions d'investissement basées sur les données
• Appliquer des techniques de traitement du langage naturel (NLP), telles que ChatGPT, pour analyser et extraire des informations pertinentes des états financiers, améliorant ainsi l'évaluation de la santé financière des entreprises
• Développer des compétences en matière de détection des fraudes financières et d'évaluation des risques grâce à l'utilisation du Machine Learning, garantissant une plus grande sécurité et une plus grande précision dans les décisions financières

Module 18. Traitement des Données Financières à Grande Échelle

• Maîtriser l'utilisation des technologies Big Data, telles que Hadoop et Spark, pour le stockage et le traitement de grands volumes de données financières, en optimisant la capacité d'analyse et de prise de décision
• Mettre en œuvre des outils et des techniques pour le traitement en temps réel des données financières, permettant des réponses rapides et efficaces aux fluctuations du marché
• Appliquer les meilleures pratiques pour garantir la sécurité et la confidentialité des données financières, en veillant au respect des réglementations sectorielles

Module 19. Stratégies de Trading Algorithmique

• Acquérir les compétences nécessaires pour concevoir et développer des systèmes de trading automatisés, en intégrant des techniques Machine Learning pour améliorer l'efficacité et l'efficience des opérations
• Apprendre à évaluer et à optimiser les stratégies de trading en utilisant des techniques avancées telles que le backtesting et le Machine Learning, dans le but de maximiser les performances sur les marchés financiers
• Développer une compréhension approfondie des techniques de gestion des risques appliquées au trading algorithmique, en veillant à ce que les stratégies soient à la fois rentables et sûres

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