通过这个专科文凭的帮助，提高药品营销战略的盈利能力" 

 为什么在TECH学习？

TECH是世界上最大的100%在线商业学校。它是一所精英商学院，具有最大的学术需求模式。一个国际高绩效和管理技能强化培训的中心。   

TECH是一所站在技术前沿的大学，它将所有资源交给学生支配，以帮助他们取得商业成功"

TECH

创新

该大学提供一种在线学习模式，将最新的教育科技与最大的教学严谨性相结合。一种具有最高国际认可度的独特方法，将为学生提供在不断变化的世界中发展的钥匙，在这个世界上，创新必须是所有企业家的基本承诺。

“由于在节目中加入了创新的互动式多视频系统，被评为 "微软欧洲成功案例"。 

最高要求

TECH的录取标准不是经济方面的。在这所大学学习没有必要进行大量投资。然而，为了从TECH毕业，学生的智力和能力的极限将受到考验。该机构的学术标准非常高。  

95%TECH学院的学生成功完成学业。

联网

来自世界各地的专业人员参加TECH，因此，学生将能够建立一个庞大的联系网络，对他们的未来很有帮助。  

+100,000每年培训的管理人员,+200不同国籍的人。 

赋权

学生将与最好的公司和具有巨大声望和影响力的专业人士携手成长。TECH已经与7大洲的主要经济参与者建立了战略联盟和宝贵的联系网络。  

+500与最佳公司的合作协议。

人才

该计划是一个独特的建议，旨在发挥学生在商业领域的才能。这是一个机会，你可以利用它来表达你的关切和商业愿景。 

TECH帮助学生在这个课程结束后向世界展示他们的才华。 

多文化背景

通过在TECH学习，学生将享受到独特的体验。你将在一个多文化背景下学习。在一个具有全球视野的项目中，由于该项目，你将能够了解世界不同地区的工作方式，收集最适合你的商业理念的创新信息。 

TECH的学生来自200多个国家。    

向最好的人学习

TECH教学团队在课堂上解释了导致他们在其公司取得成功的原因，在一个真实，活泼和动态的环境中工作。全力以赴提供优质专业的教师，使学生在事业上有所发展，在商业世界中脱颖而出。

来自20个不同国籍的教师。 

TECH追求卓越，为此，有一系列的特点，使其成为一所独特的大学:   

分析报告

TECH探索学生批判性的一面，他们质疑事物的能力，他们解决问题的能力和他们的人际交往能力。  

优秀的学术成果

TECH为学生提供最好的在线学习方法。大学将 再学习  方法（国际公认的研究生学习方法） 与哈佛大学商学院的案例研究相结合。传统和前卫在一个艰难的平衡中，在最苛刻的学术行程中。   

规模经济

TECH是世界上最大的网上大学。它拥有超过10,000个大学研究生课程的组合。而在新经济中， 数量+技术=颠覆性价格.这确保了学习费用不像在其他大学那样昂贵。   

在TECH，你将有机会接触到学术界最严格和最新的案例研究"

利用人工智能进行高级财务管理专科文凭是一个以舒适的100% 在线模式教授的课程，让您有机会在全职发展您的专业工作的同时进行该课程。在 6 个月的课程中，毕业生将准备好通过实施机器学习等先进技术来克服任何经济风险。

您将应用基于机器学习的预测模型来预测市场趋势并预测投资组合中的风险”

教学大纲

通过该利用人工智能进行高级财务管理专科文凭，专业人士将引领公司的数字化转型，并实施算法来优化战略决策。

该大纲参考了人工智能在金融领域的应用而设计，将深入研究最复杂的技术，以自动执行发票处理或经济欺诈检测等复杂任务。

学生将获得设计和实施准确管理现金流的深度学习模型的技能。此外，他们还将使用Tensor Flow来预测资产价格波动和股市走势。

该利用人工智能进行高级财务管理专科文凭超过6个月，分为 3 个模块：

模块1. 利用人工智能实现财务部门流程自动化
模块2. 利用人工智能进行策略规划和决策
模块3. 使用OR-Tools的高级财务优化技术

何时,何地,如何授课？

TECH 提供了完全在线培养这个利用人工智能进行高级财务管理专科文凭的可能性。在培训持续的6个月中，学生将能够访问这个课程的所有内容，这将使你能够自我管理你的学习时间。

模块 1.利用人工智能实现财务部门流程自动化

1.1. 通过人工智能和机器人流程自动化 (RPA) 实现财务流程自动化

1.1.1. 用于流程自动化和机器人化的 AI和RPA
1.1.2 适用于财务流程的 RPA 平台：UiPath, Blue Prism, 和Automation Anywhere
1.1.3. 评估财务领域的RPA使用案例和预期投资回报率

1.2. 使用Kofax进行自动AI发票处理

1.2.1. 使用Kofax设置用于发票处理的 AI解决方案
1.2.2. 机器学习技术在发票分类中的应用
1.2.3. 利用人工智能技术实现应付账款周期自动化

1.3. 人工智能平台的支付自动化

1.3.1. 使用 Stripe 雷达和人工智能实施自动支付系统
1.3.2. 使用预测人工智能模型进行高效的财务管理
1.3.3. 自动支付系统的安全性：利用人工智能预防欺诈

1.4. 利用人工智能和机器学习进行银行对账

1.4.1. 通过Xero等平台使用AI实现银行对账自动化
1.4.2. 实施机器学习算法以提高准确性
1.4.3. 案例研究：提高效率并减少错误

1.5. 使用Deep Learning和TensorFlow进行现金流管理

1.5.1. 使用TensorFlow通过LSTM网络进行预测现金流建模
1.5.2. 使用Python实现LSTM模型进行金融预测
1.5.3. 将预测模型集成到财务规划工具中

1.6. 具有预测分析的库存自动化

1.6.1. 使用预测技术优化库存管理
1.6.2. 通过Microsoft Azure机器学习应用预测模型
1.6.3. 库存管理系统与ERP的集成

1.7. 使用Power BI创建自动化财务报告

1.7.1. 使用Power BI自动生成财务报告
1.7.2. 开发用于实时财务分析的动态仪表板
1.7.3. 通过自动化报告改进财务决策的实际案例

1.8. 使用IBM Watson优化采购

1.8.1. 使用IBM Watson进行采购优化的预测分析
1.8.2. 用于谈判和定价的人工智能模型
1.8.3. 将人工智能推荐融入购物平台

1.9. 使用金融聊天机器人和Google DialogFlow提供客户服务

1.9.1. 使用Google Dialogflow实施金融聊天机器人
1.9.2. 将聊天机器人集成到 CRM 平台中以提供财务支持
1.9.3.根据用户反馈持续改进聊天机器人

1.10. 人工智能辅助财务审计

1.10.1.人工智能在内部审计中的应用：交易分析
1.10.2.实施人工智能进行合规审计和差异检测
1.10.3.人工智能技术提高审计效率

模块 2.利用人工智能进行策略规划和决策

2.1. 使用Scikit-Learn进行策划的预测建模

2.1.1. 使用Python和Scikit-Learn建立预测模型
2.1.2. 回归分析在项目评估中的应用
2.1.3. 使用Python中的交叉验证技术验证预测模型

2.2. 使用蒙特卡罗模拟进行场景分析

2.2.1. 用Python实现蒙特卡洛模拟进行风险分析
2.2.2. 使用人工智能自动化和改进场景模拟
2.2.3. 策略决策结果的解释和应用

2.3. 使用人工智能进行投资评估

2.3.1. 用于资产和公司估值的人工智能技术
2.3.2. 使用Python进行价值评估的机器学习模型
2.3.3. 案例分析：人工智能在科技初创企业估值中的应用

2.4. 使用机器学习和TensorFlow 优化并购

2.4.1. 使用TensorFlow评估并购协同效应的预测建模
2.4.2. 使用人工智能模型模拟并购后整合
2.4.3. 使用NLP进行自动尽职调查分析

2.5. 使用遗传算法进行投资组合管理

2.5.1. 使用遗传算法进行投资组合优化
2.5.2. 用Python实现选择和分配策略
2.5.3. 人工智能优化投资组合的有效性分析

2.6. 人工智能用于继任计划

2.6.1. 利用人工智能进行人才识别和发展
2.6.2. 使用Python进行继任计划的预测模型
2.6.3. 通过人工智能的集成改进变革管理

2.7. 利用AI和TensorFlow制定市场策略

2.7.1. Deep Learning技术在市场分析中的应用
2.7.2. 使用TensorFlow和Keras建模市场趋势
2.7.3. 基于人工智能洞察制定市场进入策略

2.8. 利用AI和IBM Watson进行竞争力和竞争对手分析

2.8.1. 使用NLP和机器学习进行比赛监控
2.8.2. 使用IBM Watson进行自动竞争分析
2.8.3. 实施基于人工智能分析的竞争策略

2.9. 人工智能辅助战略谈判

2.9.1. 人工智能模型在谈判准备中的应用
2.9.2. 使用基于人工智能的谈判模拟器进行训练
2.9.3. 评估人工智能对谈判结果的影响

2.10. 人工智能项目在财务战略中的实施

2.10.1. 人工智能项目的规划和管理
2.10.2. 使用Microsoft Project等项目管理工具
2.10.3. 案例研究的展示以及成功和学习的分析

模块 3.使用OR-Tools的高级财务优化技术

3.1. 财务优化简介

3.1.1. 优化基础知识
3.1.2. 财务领域的优化工具和技术
3.1.3. 财务领域优化应用

3.2. 投资组合优化

3.2.1. 用于投资组合优化的马科维茨模型
3.2.3. 受限投资组合优化
3.2.4. 在Python中使用OR-Tools实现优化模型

3.3. 财务中的遗传算法

3.3.1. 遗传算法简介
3.3.2. 遗传算法在财务优化中的应用
3.3.3. 实际例子和案例研究

3.4. 财务中的线性和非线性规划

3.4.1. 线性和非线性规划基础知识
3.4.2. 在投资组合管理和资源优化中的应用
3.4.3. 解决线性规划问题的工具

3.5. 财务中的随机优化

3.5.1. 随机优化概念
3.5.2. 在风险管理和金融衍生品中的应用
3.5.3. 随机优化模型和技术

3.6. 鲁棒优化及其在金融中的应用

3.6.1. 稳健优化的基础知识
3.6.2. 不确定金融环境中的应用
3.6.3. 稳健优化案例研究和示例

3.7. 金融领域的多目标优化

3.7.1. 多目标优化简介
3.7.2. 在多元化和资产配置中的应用
3.7.3. 多目标优化的技术和工具

3.8. 用于财务优化的机器学习

3.8.1. 机器学习技术在优化中的应用
3.8.2. 基于机器学习的优化算法
3.8.3. 实施和案例研究

3.9. Python和OR-Tools中的优化工具

3.9.1. Python中的库和优化工具（SciPy，OR-Tools）
3.9.2. 最优化问题的实际实现
3.9.3. 财务应用示例

3.10. 财务优化的项目和实际应用

3.10.1. 财务优化项目的开发
3.10.2. 财务领域优化解决方案的实施
3.10.3. 项目成果的评估和展示

灵活的学习计划，没有固定的时间表，24小时提供教材。还在等什么呢？"