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Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

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Aprende con los mejores

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TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

Análisis

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.   

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En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico” 

El programa incluirá una capacitación exhaustiva en la automatización de procesos financieros, lo que permite a los empresarios optimizar la gestión de tareas repetitivas y mejorar la eficiencia operativa. También abarcará modelos predictivos y técnicas avanzadas de análisis de datos para apoyar la toma de decisiones estratégicas y estrategias de optimización financiera con herramientas sofisticadas. Además, los empresarios podrán implementar soluciones de IA para la gestión de riesgos financieros y a utilizar plataformas de visualización de datos para interpretar la información financiera de manera eficaz. 

El contenido del Máster de Formación Permanente ha sido cuidadosamente diseñado para abordar las necesidades específicas de los empresarios que buscan transformar sus operaciones financieras mediante la tecnología” 

Plan de estudios

El plan de estudios de este Máster de Formación Permanente ha sido diseñado para ofrecer una capacitación integral en las últimas tecnologías y metodologías que están revolucionando el sector financiero. En un primer bloque, se abordará la automatización de procesos financieros mediante técnicas avanzadas de IA. Esto incluirá el aprendizaje de herramientas y sistemas que optimizan la gestión de tareas repetitivas, como el procesamiento de facturas y la conciliación bancaria, permitiendo a los profesionales mejorar la precisión y eficiencia en la administración financiera. 

Asimismo, el enfoque se centrará en la planificación estratégica y la toma de decisiones, capacitando a los empresarios para utilizar la IA en la creación de modelos predictivos y estrategias financieras avanzadas. Además, podrán aplicar técnicas de análisis y simulación para formular decisiones basadas en datos precisos, lo cual es crucial para adaptarse a un entorno económico dinámico y competitivo. También desarrollarán una visión estratégica más robusta y basada en información cuantitativa. 

Finalmente, se analizarán técnicas avanzadas de optimización financiera y análisis de datos, familiarizándose con herramientas como OR-Tools para la optimización de carteras, así como técnicas avanzadas para la visualización y análisis de datos financieros, con Plotly y Google Data Studio. A su vez, se abordarán métodos avanzados para la gestión de riesgos financieros a través de modelos de IA desarrollados con TensorFlow y Scikit-learn, garantizando que los expertos estén preparados para enfrentar los retos financieros modernos con soluciones innovadoras y basadas en datos. 

De este modo, TECH ha desarrollado un completo programa universitario en modalidad completamente online, permitiendo a los egresados acceder a los materiales didácticos desde cualquier dispositivo con conexión a Internet. Esto elimina la necesidad de desplazamientos a un centro físico y la adaptación a horarios fijos. Adicionalmente, incorpora la innovadora metodología Relearning, que se basa en la repetición de conceptos clave para asegurar una comprensión óptima del contenido.

Este Máster de Formación Permanente se desarrolla a lo largo de 12 meses y se divide en 20 módulos:

Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial
Módulo 2. Tipos y Ciclo de Vida del Dato
Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial
Módulo 4. Minería de Datos. Selección, preprocesamiento y transformación
Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial
Módulo 6. Sistemas inteligentes
Módulo 7. Aprendizaje automático y minería de datos
Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning
Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas
Módulo 10. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow
Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales
Módulo 12. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y Atención
Módulo 13. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión
Módulo 14. Computación bioinspirada
Módulo 15. Inteligencia Artificial: estrategias y aplicaciones
Módulo 16. Automatización de procesos del Departamento Financiero con Inteligencia Artificial
Módulo 17. Planificación estratégica y toma de decisiones con Inteligencia Artificial
Módulo 18. Técnicas avanzadas de optimización financiera con OR-Tools
Módulo 19. Análisis y visualización de datos financieros con Plotly y Google Data Studio
Módulo 20. Inteligencia Artificial para la gestión de riesgos financieros con TensorFlow y Scikit-learn 

¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar este Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial en Departamento Financierode manera totalmente online. Durante los 12 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio. 

Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial

1.1. Historia de la Inteligencia artificial

1.1.1. ¿Cuándo se empieza a hablar de inteligencia artificial?
1.1.2. Referentes en el cine
1.1.3. Importancia de la inteligencia artificial
1.1.4. Tecnologías que habilitan y dan soporte a la inteligencia artificial

1.2. La Inteligencia Artificial en juegos

1.2.1. Teoría de Juegos
1.2.2. Minimax y poda Alfa-Beta
1.2.3. Simulación: Monte Carlo

1.3. Redes de neuronas

1.3.1. Fundamentos biológicos
1.3.2. Modelo computacional
1.3.3. Redes de neuronas supervisadas y no supervisadas
1.3.4. Perceptrón simple
1.3.5. Perceptrón multicapa

1.4. Algoritmos genéticos

1.4.1. Historia
1.4.2. Base biológica
1.4.3. Codificación de problemas
1.4.4. Generación de la población inicial
1.4.5. Algoritmo principal y operadores genéticos
1.4.6. Evaluación de individuos: Fitness

1.5. Tesauros, vocabularios, taxonomías

1.5.1. Vocabularios
1.5.2. Taxonomías
1.5.3. Tesauros
1.5.4. Ontologías
1.5.5. Representación del conocimiento: web semántica

1.6. Web semántica

1.6.1. Especificaciones: RDF, RDFS y OWL
1.6.2. Inferencia/razonamiento
1.6.3. Linked Data

1.7. Sistemas expertos y DSS

1.7.1. Sistemas expertos
1.7.2. Sistemas de soporte a la decisión

1.8. Chatbots y Asistentes Virtuales

1.8.1. Tipos de asistentes: asistentes por voz y por texto
1.8.2. Partes fundamentales para el desarrollo de un asistente: Intents, entidades y flujo de diálogo
1.8.3. Integraciones: web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Herramientas de desarrollo de asistentes: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Estrategia de implantación de IA
1.10. Futuro de la inteligencia artificial

1.10.1. Entendemos cómo detectar emociones mediante algoritmos
1.10.2. Creación de una personalidad: lenguaje, expresiones y contenido
1.10.3. Tendencias de la inteligencia artificial
1.10.4. Reflexiones

Módulo 2. Tipos y Ciclo de Vida del Dato

2.1. La Estadística

2.1.1. Estadística: estadística descriptiva, estadística inferencias
2.1.2. Población, muestra, individuo
2.1.3. Variables: definición, escalas de medida

2.2. Tipos de datos estadísticos

2.2.1. Según tipo

2.2.1.1. Cuantitativos: datos continuos y datos discretos
2.2.1.2. Cualitativos: datos binomiales, datos nominales y datos ordinales

2.2.2. Según su forma

2.2.2.1. Numérico
2.2.2.2. Texto
2.2.2.3. Lógico

2.2.3. Según su fuente

2.2.3.1. Primarios
2.2.3.2. Secundarios

2.3. Ciclo de vida de los datos

2.3.1. Etapas del ciclo
2.3.2. Hitos del ciclo
2.3.3. Principios FAIR

2.4. Etapas iniciales del ciclo

2.4.1. Definición de metas
2.4.2. Determinación de recursos necesarios
2.4.3. Diagrama de Gantt
2.4.4. Estructura de los datos

2.5. Recolección de datos

2.5.1. Metodología de recolección
2.5.2. Herramientas de recolección
2.5.3. Canales de recolección

2.6. Limpieza del dato

2.6.1. Fases de la limpieza de datos
2.6.2. Calidad del dato
2.6.3. Manipulación de datos (con R)

2.7. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados

2.7.1. Medidas estadísticas
2.7.2. Índices de relación
2.7.3. Minería de datos

2.8. Almacén del dato (Datawarehouse)

2.8.1. Elementos que lo integran
2.8.2. Diseño
2.8.3. Aspectos a considerar

2.9. Disponibilidad del dato

2.9.1. Acceso
2.9.2. Utilidad
2.9.3. Seguridad

2.10. Aspectos Normativos

2.10.1. Ley de protección de datos
2.10.2. Buenas prácticas
2.10.3. Otros aspectos normativos

Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial

3.1. Ciencia de datos

3.1.1. La ciencia de datos
3.1.2. Herramientas avanzadas para el científico de datos

3.2. Datos, información y conocimiento

3.2.1. Datos, información y conocimiento
3.2.2. Tipos de datos
3.2.3. Fuentes de datos

3.3. De los datos a la información

3.3.1. Análisis de Datos
3.3.2. Tipos de análisis
3.3.3. Extracción de Información de un Dataset

3.4. Extracción de información mediante visualización

3.4.1. La visualización como herramienta de análisis
3.4.2. Métodos de visualización
3.4.3. Visualización de un conjunto de datos

3.5. Calidad de los datos

3.5.1. Datos de calidad
3.5.2. Limpieza de datos
3.5.3. Preprocesamiento básico de datos

3.6. Dataset

3.6.1. Enriquecimiento del Dataset
3.6.2. La maldición de la dimensionalidad
3.6.3. Modificación de nuestro conjunto de datos

3.7. Desbalanceo

3.7.1. Desbalanceo de clases
3.7.2. Técnicas de mitigación del desbalanceo
3.7.3. Balanceo de un Dataset

3.8. Modelos no supervisados

3.8.1. Modelo no supervisado
3.8.2. Métodos
3.8.3. Clasificación con modelos no supervisados

3.9. Modelos supervisados

3.9.1. Modelo supervisado
3.9.2. Métodos
3.9.3. Clasificación con modelos supervisados

3.10. Herramientas y buenas prácticas

3.10.1. Buenas prácticas para un científico de datos
3.10.2. El mejor modelo
3.10.3. Herramientas útiles

Módulo 4. Minería de Datos. Selección, preprocesamiento y transformación

4.1. La inferencia estadística

4.1.1. Estadística descriptiva vs Inferencia estadística
4.1.2. Procedimientos paramétricos
4.1.3. Procedimientos no paramétricos

4.2. Análisis exploratorio

4.2.1. Análisis descriptivo
4.2.2. Visualización
4.2.3. Preparación de datos

4.3. Preparación de datos

4.3.1. Integración y limpieza de datos
4.3.2. Normalización de datos
4.3.3. Transformando atributos

4.4. Los valores perdidos

4.4.1. Tratamiento de valores perdidos
4.4.2. Métodos de imputación de máxima verosimilitud
4.4.3. Imputación de valores perdidos usando aprendizaje automático

4.5. El ruido en los datos

4.5.1. Clases de ruido y atributos
4.5.2. Filtrado de ruido
4.5.3. El efecto del ruido

4.6. La maldición de la dimensionalidad

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Reducción de datos multidimensionales

4.7. De atributos continuos a discretos

4.7.1. Datos continuos versus discretos
4.7.2. Proceso de discretización

4.8. Los datos

4.8.1. Selección de datos
4.8.2. Perspectivas y criterios de selección
4.8.3. Métodos de selección

4.9. Selección de instancias

4.9.1. Métodos para la selección de instancias
4.9.2. Selección de prototipos
4.9.3. Métodos avanzados para la selección de instancias

4.10. Preprocesamiento de datos en entornos Big Data

Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial

5.1. Introducción a las estrategias de diseño de algoritmos

5.1.1. Recursividad
5.1.2. Divide y conquista
5.1.3. Otras estrategias

5.2. Eficiencia y análisis de los algoritmos

5.2.1. Medidas de eficiencia
5.2.2. Medir el tamaño de la entrada
5.2.3. Medir el tiempo de ejecución
5.2.4. Caso peor, mejor y medio
5.2.5. Notación asintónica
5.2.6. Criterios de Análisis matemático de algoritmos no recursivos
5.2.7. Análisis matemático de algoritmos recursivos
5.2.8. Análisis empírico de algoritmos

5.3. Algoritmos de ordenación

5.3.1. Concepto de ordenación
5.3.2. Ordenación de la burbuja
5.3.3. Ordenación por selección
5.3.4. Ordenación por inserción
5.3.5. Ordenación por mezcla (Merge_Sort)
5.3.6. Ordenación rápida (Quick_Sort)

5.4. Algoritmos con árboles

5.4.1. Concepto de árbol
5.4.2. Árboles binarios
5.4.3. Recorridos de árbol
5.4.4. Representar expresiones
5.4.5. Árboles binarios ordenados
5.4.6. Árboles binarios balanceados

5.5. Algoritmos con Heaps

5.5.1. Los Heaps
5.5.2. El algoritmo Heapsort
5.5.3. Las colas de prioridad

5.6. Algoritmos con grafos

5.6.1. Representación
5.6.2. Recorrido en anchura
5.6.3. Recorrido en profundidad
5.6.4. Ordenación topológica

5.7. Algoritmos Greedy

5.7.1. La estrategia Greedy
5.7.2. Elementos de la estrategia Greedy
5.7.3. Cambio de monedas
5.7.4. Problema del viajante
5.7.5. Problema de la mochila

5.8. Búsqueda de caminos mínimos

5.8.1. El problema del camino mínimo
5.8.2. Arcos negativos y ciclos
5.8.3. Algoritmo de Dijkstra

5.9. Algoritmos Greedy sobre grafos

5.9.1. El árbol de recubrimiento mínimo
5.9.2. El algoritmo de Prim
5.9.3. El algoritmo de Kruskal
5.9.4. Análisis de complejidad

5.10. Backtracking

5.10.1. El Backtracking
5.10.2. Técnicas alternativas

Módulo 6. Sistemas inteligentes

6.1. Teoría de agentes

6.1.1. Historia del concepto
6.1.2. Definición de agente
6.1.3. Agentes en Inteligencia Artificial
6.1.4. Agentes en ingeniería de Software

6.2. Arquitecturas de agentes

6.2.1. El proceso de razonamiento de un agente
6.2.2. Agentes reactivos
6.2.3. Agentes deductivos
6.2.4. Agentes híbridos
6.2.5. Comparativa

6.3. Información y conocimiento

6.3.1. Distinción entre datos, información y conocimiento
6.3.2. Evaluación de la calidad de los datos
6.3.3. Métodos de captura de datos
6.3.4. Métodos de adquisición de información
6.3.5. Métodos de adquisición de conocimiento

6.4. Representación del conocimiento

6.4.1. La importancia de la representación del conocimiento
6.4.2. Definición de representación del conocimiento a través de sus roles
6.4.3. Características de una representación del conocimiento

6.5. Ontologías

6.5.1. Introducción a los metadatos
6.5.2. Concepto filosófico de ontología
6.5.3. Concepto informático de ontología
6.5.4. Ontologías de dominio y ontologías de nivel superior
6.5.5. ¿Cómo construir una ontología?

6.6. Lenguajes para ontologías y Software para la creación de ontologías

6.6.1. Tripletas RDF, Turtle y N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introducción a las diferentes herramientas para la creación de ontologías
6.6.6. Instalación y uso de Protégé

6.7. La web semántica

6.7.1. El estado actual y futuro de la web semántica
6.7.2. Aplicaciones de la web semántica

6.8. Otros modelos de representación del conocimiento

6.8.1. Vocabularios
6.8.2. Visión global
6.8.3. Taxonomías
6.8.4. Tesauros
6.8.5. Folksonomías
6.8.6. Comparativa
6.8.7. Mapas mentales

6.9. Evaluación e integración de representaciones del conocimiento

6.9.1. Lógica de orden cero
6.9.2. Lógica de primer orden
6.9.3. Lógica descriptiva
6.9.4. Relación entre diferentes tipos de lógica
6.9.5. Prolog: programación basada en lógica de primer orden

6.10. Razonadores semánticos, sistemas basados en conocimiento y Sistemas Expertos

6.10.1. Concepto de razonador
6.10.2. Aplicaciones de un razonador
6.10.3. Sistemas basados en el conocimiento
6.10.4. MYCIN, historia de los Sistemas Expertos
6.10.5. Elementos y Arquitectura de Sistemas Expertos
6.10.6. Creación de Sistemas Expertos

Módulo 7. Aprendizaje automático y minería de datos

7.1. Introducción a los procesos de descubrimiento del conocimiento y conceptos básicos de aprendizaje automático

7.1.1. Conceptos clave de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.2. Perspectiva histórica de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.3. Etapas de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.4. Técnicas utilizadas en los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.5. Características de los buenos modelos de aprendizaje automático
7.1.6. Tipos de información de aprendizaje automático
7.1.7. Conceptos básicos de aprendizaje
7.1.8. Conceptos básicos de aprendizaje no supervisado

7.2. Exploración y preprocesamiento de datos

7.2.1. Tratamiento de datos
7.2.2. Tratamiento de datos en el flujo de análisis de datos
7.2.3. Tipos de datos
7.2.4. Transformaciones de datos
7.2.5. Visualización y exploración de variables continuas
7.2.6. Visualización y exploración de variables categóricas
7.2.7. Medidas de correlación
7.2.8. Representaciones gráficas más habituales
7.2.9. Introducción al análisis multivariante y a la reducción de dimensiones

7.3. Árboles de decisión

7.3.1. Algoritmo ID
7.3.2. Algoritmo C
7.3.3. Sobreentrenamiento y poda
7.3.4. Análisis de resultados

7.4. Evaluación de clasificadores

7.4.1. Matrices de confusión
7.4.2. Matrices de evaluación numérica
7.4.3. Estadístico de Kappa
7.4.4. La curva ROC

7.5. Reglas de clasificación

7.5.1. Medidas de evaluación de reglas
7.5.2. Introducción a la representación gráfica
7.5.3. Algoritmo de recubrimiento secuencial

7.6. Redes neuronales

7.6.1. Conceptos básicos
7.6.2. Redes de neuronas simples
7.6.3. Algoritmo de Backpropagation
7.6.4. Introducción a las redes neuronales recurrentes

7.7. Métodos bayesianos

7.7.1. Conceptos básicos de probabilidad
7.7.2. Teorema de Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introducción a las redes bayesianas

7.8. Modelos de regresión y de respuesta continua

7.8.1. Regresión lineal simple
7.8.2. Regresión lineal múltiple
7.8.3. Regresión logística
7.8.4. Árboles de regresión
7.8.5. Introducción a las máquinas de soporte vectorial (SVM)
7.8.6. Medidas de bondad de ajuste

7.9. Clustering

7.9.1. Conceptos básicos
7.9.2. Clustering jerárquico
7.9.3. Métodos probabilistas
7.9.4. Algoritmo EM
7.9.5. Método B-Cubed
7.9.6. Métodos implícitos

7.10. Minería de textos y procesamiento de lenguaje natural (NLP)

7.10.1. Conceptos básicos
7.10.2. Creación del corpus
7.10.3. Análisis descriptivo
7.10.4. Introducción al análisis de sentimientos

Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning

8.1. Aprendizaje Profundo

8.1.1. Tipos de aprendizaje profundo
8.1.2. Aplicaciones del aprendizaje profundo
8.1.3. Ventajas y desventajas del aprendizaje profundo

8.2. Operaciones

8.2.1. Suma
8.2.2. Producto
8.2.3. Traslado

8.3. Capas

8.3.1. Capa de entrada
8.3.2. Capa oculta
8.3.3. Capa de salida

8.4. Unión de Capas y Operaciones

8.4.1. Diseño de arquitecturas
8.4.2. Conexión entre capas
8.4.3. Propagación hacia adelante

8.5. Construcción de la primera red neuronal

8.5.1. Diseño de la red
8.5.2. Establecer los pesos
8.5.3. Entrenamiento de la red

8.6. Entrenador y Optimizador

8.6.1. Selección del optimizador
8.6.2. Establecimiento de una función de pérdida
8.6.3. Establecimiento de una métrica

8.7. Aplicación de los Principios de las Redes Neuronales

8.7.1. Funciones de activación
8.7.2. Propagación hacia atrás
8.7.3. Ajuste de los parámetros

8.8. De las neuronas biológicas a las artificiales

8.8.1. Funcionamiento de una neurona biológica
8.8.2. Transferencia de conocimiento a las neuronas artificiales
8.8.3. Establecer relaciones entre ambas

8.9. Implementación de MLP (Perceptrón multicapa) con Keras

8.9.1. Definición de la estructura de la red
8.9.2. Compilación del modelo
8.9.3. Entrenamiento del modelo

8.10. Hiperparámetros de Fine tuning de Redes Neuronales

8.10.1. Selección de la función de activación
8.10.2. Establecer el Learning rate
8.10.3. Ajuste de los pesos

Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas

9.1. Problemas de Gradientes

9.1.1. Técnicas de optimización de gradiente
9.1.2. Gradientes Estocásticos
9.1.3. Técnicas de inicialización de pesos

9.2. Reutilización de capas preentrenadas

9.2.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.2.2. Extracción de características
9.2.3. Aprendizaje profundo

9.3. Optimizadores

9.3.1. Optimizadores de descenso de gradiente estocástico
9.3.2. Optimizadores Adam y RMSprop
9.3.3. Optimizadores de momento

9.4. Programación de la tasa de aprendizaje

9.4.1. Control de tasa de aprendizaje automático
9.4.2. Ciclos de aprendizaje
9.4.3. Términos de suavizado

9.5. Sobreajuste

9.5.1. Validación cruzada
9.5.2. Regularización
9.5.3. Métricas de evaluación

9.6. Directrices Prácticas

9.6.1. Diseño de modelos
9.6.2. Selección de métricas y parámetros de evaluación
9.6.3. Pruebas de hipótesis

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.7.2. Extracción de características
9.7.3. Aprendizaje profundo

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Transformaciones de imagen
9.8.2. Generación de datos sintéticos
9.8.3. Transformación de texto

9.9. Aplicación Práctica de Transfer Learning

9.9.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.9.2. Extracción de características
9.9.3. Aprendizaje profundo

9.10. Regularización

9.10.1. L y L
9.10.2. Regularización por máxima entropía
9.10.3. Dropout

Módulo 10. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Uso de la biblioteca TensorFlow
10.1.2. Entrenamiento de modelos con TensorFlow
10.1.3. Operaciones con gráficos en TensorFlow

10.2. TensorFlow y NumPy

10.2.1. Entorno computacional NumPy para TensorFlow
10.2.2. Utilización de los arrays NumPy con TensorFlow
10.2.3. Operaciones NumPy para los gráficos de TensorFlow

10.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento

10.3.1. Construcción de modelos personalizados con TensorFlow
10.3.2. Gestión de parámetros de entrenamiento
10.3.3. Utilización de técnicas de optimización para el entrenamiento

10.4. Funciones y gráficos de TensorFlow

10.4.1. Funciones con TensorFlow
10.4.2. Utilización de gráficos para el entrenamiento de modelos
10.4.3. Optimización de gráficos con operaciones de TensorFlow

10.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow

10.5.1. Carga de conjuntos de datos con TensorFlow
10.5.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow
10.5.3. Utilización de herramientas de TensorFlow para la manipulación de datos

10.6. La API tfdata

10.6.1. Utilización de la API tfdata para el procesamiento de datos
10.6.2. Construcción de flujos de datos con tfdata
10.6.3. Uso de la API tfdata para el entrenamiento de modelos

10.7. El formato TFRecord

10.7.1. Utilización de la API TFRecord para la serialización de datos
10.7.2. Carga de archivos TFRecord con TensorFlow
10.7.3. Utilización de archivos TFRecord para el entrenamiento de modelos

10.8. Capas de preprocesamiento de Keras

10.8.1. Utilización de la API de preprocesamiento de Keras
10.8.2. Construcción de pipelined de preprocesamiento con Keras
10.8.3. Uso de la API de preprocesamiento de Keras para el entrenamiento de modelos

10.9. El proyecto TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilización de TensorFlow Datasets para la carga de datos
10.9.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow Datasets
10.9.3. Uso de TensorFlow Datasets para el entrenamiento de modelos

10.10. Construcción de una Aplicación de Deep Learning con TensorFlow

10.10.1. Aplicación Práctica
10.10.2. Construcción de una aplicación de Deep Learning con TensorFlow
10.10.3. Entrenamiento de un modelo con TensorFlow
10.10.4. Utilización de la aplicación para la predicción de resultados

Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

11.1. La Arquitectura Visual Cortex

11.1.1. Funciones de la corteza visual
11.1.2. Teorías de la visión computacional
11.1.3. Modelos de procesamiento de imágenes

11.2. Capas convolucionales

11.2.1. Reutilización de pesos en la convolución
11.2.2. Convolución D
11.2.3. Funciones de activación

11.3. Capas de agrupación e implementación de capas de agrupación con Keras

11.3.1. Pooling y Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Tipos de Pooling

11.4. Arquitecturas CNN

11.4.1. Arquitectura VGG
11.4.2. Arquitectura AlexNet
11.4.3. Arquitectura ResNet

11.5. Implementación de una CNN ResNet- usando Keras

11.5.1. Inicialización de pesos
11.5.2. Definición de la capa de entrada
11.5.3. Definición de la salida

11.6. Uso de modelos preentrenados de Keras

11.6.1. Características de los modelos preentrenados
11.6.2. Usos de los modelos preentrenados
11.6.3. Ventajas de los modelos preentrenados

11.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia

11.7.1. El Aprendizaje por transferencia
11.7.2. Proceso de aprendizaje por transferencia
11.7.3. Ventajas del aprendizaje por transferencia

11.8. Clasificación y Localización en Deep Computer Vision

11.8.1. Clasificación de imágenes
11.8.2. Localización de objetos en imágenes
11.8.3. Detección de objetos

11.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos

11.9.1. Métodos de detección de objetos
11.9.2. Algoritmos de seguimiento de objetos
11.9.3. Técnicas de rastreo y localización

11.10. Segmentación semántica

11.10.1. Aprendizaje profundo para segmentación semántica
11.10.2. Detección de bordes
11.10.3. Métodos de segmentación basados en reglas

Módulo 12. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y Atención

12.1. Generación de texto utilizando RNN

12.1.1. Entrenamiento de una RNN para generación de texto
12.1.2. Generación de lenguaje natural con RNN
12.1.3. Aplicaciones de generación de texto con RNN

12.2. Creación del conjunto de datos de entrenamiento

12.2.1. Preparación de los datos para el entrenamiento de una RNN
12.2.2. Almacenamiento del conjunto de datos de entrenamiento
12.2.3. Limpieza y transformación de los datos
12.2.4. Análisis de Sentimiento

12.3. Clasificación de opiniones con RNN

12.3.1. Detección de temas en los comentarios
12.3.2. Análisis de sentimiento con algoritmos de aprendizaje profundo

12.4. Red de codificador-decodificador para la traducción automática neuronal

12.4.1. Entrenamiento de una RNN para la traducción automática
12.4.2. Uso de una red encoder-decoder para la traducción automática
12.4.3. Mejora de la precisión de la traducción automática con RNN

12.5. Mecanismos de atención

12.5.1. Aplicación de mecanismos de atención en RNN
12.5.2. Uso de mecanismos de atención para mejorar la precisión de los modelos
12.5.3. Ventajas de los mecanismos de atención en las redes neuronales

12.6. Modelos Transformers

12.6.1. Uso de los modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural
12.6.2. Aplicación de los modelos Transformers para visión
12.6.3. Ventajas de los modelos Transformers

12.7. Transformers para visión

12.7.1. Uso de los modelos Transformers para visión
12.7.2. Preprocesamiento de los datos de imagen
12.7.3. Entrenamiento de un modelo Transformers para visión

12.8. Librería de Transformers de Hugging Face

12.8.1. Uso de la librería de Transformers de Hugging Face
12.8.2. Aplicación de la librería de Transformers de Hugging Face
12.8.3. Ventajas de la librería de Transformers de Hugging Face

12.9. Otras Librerías de Transformers. Comparativa

12.9.1. Comparación entre las distintas librerías de Transformers
12.9.2. Uso de las demás librerías de Transformers
12.9.3. Ventajas de las demás librerías de Transformers

12.10. Desarrollo de una Aplicación de NLP con RNN y Atención. Aplicación Práctica

12.10.1. Desarrollo de una aplicación de procesamiento de lenguaje natural con RNN y atención
12.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atención y modelos Transformers en la aplicación
12.10.3. Evaluación de la aplicación práctica

Módulo 13. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión

13.1. Representaciones de datos eficientes

13.1.1. Reducción de dimensionalidad
13.1.2. Aprendizaje profundo
13.1.3. Representaciones compactas

13.2. Realización de PCA con un codificador automático lineal incompleto

13.2.1. Proceso de entrenamiento
13.2.2. Implementación en Python
13.2.3. Utilización de datos de prueba

13.3. Codificadores automáticos apilados

13.3.1. Redes neuronales profundas
13.3.2. Construcción de arquitecturas de codificación
13.3.3. Uso de la regularización

13.4. Autocodificadores convolucionales

13.4.1. Diseño de modelos convolucionales
13.4.2. Entrenamiento de modelos convolucionales
13.4.3. Evaluación de los resultados

13.5. Eliminación de ruido de codificadores automáticos

13.5.1. Aplicación de filtros
13.5.2. Diseño de modelos de codificación
13.5.3. Uso de técnicas de regularización

13.6. Codificadores automáticos dispersos

13.6.1. Incrementar la eficiencia de la codificación
13.6.2. Minimizando el número de parámetros
13.6.3. Utilización de técnicas de regularización

13.7. Codificadores automáticos variacionales

13.7.1. Utilización de optimización variacional
13.7.2. Aprendizaje profundo no supervisado
13.7.3. Representaciones latentes profundas

13.8. Generación de imágenes MNIST de moda

13.8.1. Reconocimiento de patrones
13.8.2. Generación de imágenes
13.8.3. Entrenamiento de redes neuronales profundas

13.9. Redes adversarias generativas y modelos de difusión

13.9.1. Generación de contenido a partir de imágenes
13.9.2. Modelado de distribuciones de datos
13.9.3. Uso de redes adversarias

13.10. Implementación de los Modelos

13.10.1. Aplicación Práctica
13.10.2. Implementación de los modelos
13.10.3. Uso de datos reales
13.10.4. Evaluación de los resultados

Módulo 14. Computación bioinspirada

14.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.1.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.2. Algoritmos de adaptación social

14.2.1. Computación bioinspirada basada en colonia de hormigas
14.2.2. Variantes de los algoritmos de colonias de hormigas
14.2.3. Computación basada en nubes de partículas

14.3. Algoritmos genéticos

14.3.1. Estructura general
14.3.2. Implementaciones de los principales operadores

14.4. Estrategias de exploración-explotación del espacio para algoritmos genéticos

14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemas multimodales

14.5. Modelos de computación evolutiva (I)

14.5.1. Estrategias evolutivas
14.5.2. Programación evolutiva
14.5.3. Algoritmos basados en evolución diferencial

14.6. Modelos de computación evolutiva (II)

14.6.1. Modelos de evolución basados en estimación de distribuciones (EDA)
14.6.2. Programación genética

14.7. Programación evolutiva aplicada a problemas de aprendizaje

14.7.1. Aprendizaje basado en reglas
14.7.2. Métodos evolutivos en problemas de selección de instancias

14.8. Problemas multiobjetivo

14.8.1. Concepto de dominancia
14.8.2. Aplicación de algoritmos evolutivos a problemas multiobjetivo

14.9. Redes neuronales (I)

14.9.1. Introducción a las redes neuronales
14.9.2. Ejemplo práctico con redes neuronales

14.10. Redes neuronales (II)

14.10.1. Casos de uso de las redes neuronales en la investigación médica
14.10.2. Casos de uso de las redes neuronales en la economía
14.10.3. Casos de uso de las redes neuronales en la visión artificial

Módulo 15. Inteligencia Artificial: estrategias y aplicaciones

15.1. Servicios financieros

15.1.1. Las implicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) en los servicios financieros. Oportunidades y desafíos
15.1.2. Casos de uso
15.1.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.1.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

15.2. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en el servicio sanitario

15.2.1. Implicaciones de la IA en el sector sanitario. Oportunidades y desafíos
15.2.2. Casos de uso

15.3. Riesgos Relacionados con el uso de la IA en el servicio sanitario

15.3.1. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.3.2. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

15.4. Retail

15.4.1. Implicaciones de la IA en Retail. Oportunidades y desafíos
15.4.2. Casos de uso
15.4.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.4.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

15.5. Industria

15.5.1. Implicaciones de la IA en la Industria. Oportunidades y desafíos
15.5.2. Casos de uso

15.6. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA en la Industria

15.6.1. Casos de uso
15.6.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.6.3. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

15.7. Administración Pública

15.7.1. Implicaciones de la IA en la Administración Pública. Oportunidades y desafíos
15.7.2. Casos de uso
15.7.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.7.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

15.8. Educación

15.8.1. Implicaciones de la IA en la educación. Oportunidades y desafíos
15.8.2. Casos de uso
15.8.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.8.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

15.9. Silvicultura y agricultura

15.9.1. Implicaciones de la IA en la silvicultura y la agricultura. Oportunidades y desafíos
15.9.2. Casos de uso
15.9.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.9.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

15.10. Recursos Humanos

15.10.1. Implicaciones de la IA en los Recursos Humanos. Oportunidades y desafíos
15.10.2. Casos de uso
15.10.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.10.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

Módulo 16. Automatización de procesos del departamento financiero con Inteligencia Artificial

16.1. Automatización de Procesos Financieros con Ia y automatización robótica de procesos (RPA)

16.1.1. IA y RPA para automatización y robotización de procesos
16.1.2. Plataformas de RPA para procesos financieros: UiPath, Blue Prism, y Automation Anywhere
16.1.3. Evaluación de casos de uso de RPA en finanzas y ROI esperado

16.2. Procesamiento automático de facturas con IA con Kofax

16.2.1. Configuración de soluciones de IA para el procesamiento de facturas con Kofax
16.2.2. Aplicación de técnicas de Machine Learning para la clasificación de facturas
16.2.3. Automatización del ciclo de cuentas por pagar con tecnologías de IA

16.3. Automatización de pagos con plataformas de AI

16.3.1. Implementación de sistemas de pagos automáticos con Stripe Radar y AI
16.3.2. Uso de modelos predictivos de AI para la gestión eficiente de tesorería
16.3.3. Seguridad en los sistemas de pagos automáticos: Prevención de fraude con AI

16.4. Conciliación Bancaria con AI y Machine Learning

16.4.1. Automatización de la conciliación bancaria usando AI con plataformas como Xero
16.4.2. Implementación de algoritmos de Machine Learning para mejorar la precisión
16.4.3. Casos de estudio: Mejoras en eficiencia y reducción de errores

16.5. Gestión de flujos de caja con Deep Learning y TensorFlow

16.5.1. Modelado predictivo de flujos de caja con redes LSTM usando TensorFlow
16.5.2. Implementación de modelos LSTM en Python para predicciones financieras
16.5.3. Integración de modelos predictivos en herramientas de planificación financiera

16.6. Automatización del Inventario con Predictive Analytics

16.6.1. Uso de técnicas predictivas para optimizar la gestión de inventario
16.6.2. Aplicación de modelos predictivos con Microsoft Azure Machine Learning
16.6.3. Integración de sistemas de gestión de inventario con ERP

16.7. Creación de reportes financieros automatizados con Power BI

16.7.1. Automatización de la generación de reportes financieros utilizando Power BI
16.7.2. Desarrollo de dashboards dinámicos para análisis financiero en tiempo real
16.7.3. Casos prácticos de mejoras en la toma de decisiones financieras con reportes automatizados

16.8. Optimización de compras con IBM Watson

16.8.1. Análisis predictivo para optimización de la compra con IBM Watson
16.8.2. Modelos de AI para negociaciones y fijación de precios
16.8.3. Integración de recomendaciones de AI en plataformas de compras

16.9. Atención al cliente con chatbots financieros y Google DialogFlow

16.9.1. Implementación de chatbots financieros con Google Dialogflow
16.9.2. Integración de chatbots en plataformas CRM para soporte financiero
16.9.3. Mejora continua de chatbots basada en feedback de usuarios

16.10. Auditoría Financiera Asistida por AI

16.10.1. Aplicaciones de AI en auditorías internas: Análisis de transacciones
16.10.2. Implementación de AI para la auditoría de cumplimiento y detección de discrepancias
16.10.3. Mejoras en la eficiencia de auditorías con tecnologías de AI

Módulo 17. Planificación estratégica y toma de decisiones con Inteligencia Artificial

17.1. Modelado predictivo para planificación estratégica con Scikit-Learn

17.1.1. Construcción de modelos predictivos con Python y Scikit-Learn
17.1.2. Aplicación de análisis de regresión en la evaluación de proyectos
17.1.3. Validación de modelos predictivos utilizando técnicas de cross-validation en Python

17.2. Análisis de escenarios con simulaciones de Monte Carlo

17.2.1. Implementación de simulaciones de Monte Carlo con Python para análisis de riesgos
17.2.2. Uso de AI para la automatización y mejora de simulaciones de escenarios
17.2.3. Interpretación y aplicación de resultados para la toma de decisiones estratégicas

17.3. Valoración de inversiones usando AI

17.3.1. Técnicas de AI para la valoración de activos y empresas
17.3.2. Modelos de Machine Learning para la estimación de valor con Python
17.3.3. Análisis de caso: Uso de AI en la valoración de startups tecnológicas

17.4. Optimización de fusiones y adquisiciones con Machine Learning y TensorFlow

17.4.1. Modelado predictivo para evaluar sinergias de M&A con TensorFlow
17.4.2. Simulación de integraciones post-M&A con modelos de AI
17.4.3. Uso de NLP para análisis de diligencia debida automatizada

17.5. Gestión de portafolios con algoritmos genéticos

17.5.1. Uso de algoritmos genéticos para la optimización de portafolios
17.5.2. Implementación de estrategias de selección y asignación con Python
17.5.3. Análisis de la efectividad de portafolios optimizados por AI

17.6. Inteligencia Artificial para la planificación de sucesiones

17.6.1. Uso de AI para la identificación y desarrollo de talento
17.6.2. Modelos predictivos para la planificación de la sucesión utilizando Python
17.6.3. Mejoras en la gestión del cambio mediante la integración de AI

17.7. Desarrollo de estrategias de mercado con AI y TensorFlow

17.7.1. Aplicación de técnicas de Deep Learning para el análisis de mercados
17.7.2. Uso de TensorFlow y Keras para modelar tendencias de mercado
17.7.3. Desarrollo de estrategias de entrada al mercado basadas en insights de AI

17.8. Competitividad y análisis de la competencia con AI e IBM Watson

17.8.1. Monitorización de la competencia utilizando NLP y Machine Learning
17.8.2. Análisis competitivo automatizado con IBM Watson
17.8.3. Implementación de estrategias competitivas derivadas de análisis de AI

17.9. Negociaciones estratégicas asistidas por AI

17.9.1. Aplicación de modelos de AI en la preparación de negociaciones
17.9.2. Uso de simuladores de negociación basados en AI para entrenamiento
17.9.3. Evaluación del impacto de AI en resultados de negociaciones

17.10. Implementación de proyectos de AI en estrategia financiera

17.10.1. Planificación y gestión de proyectos de AI
17.10.2. Uso de herramientas de gestión de proyectos como Microsoft Project
17.10.3. Presentación de casos de estudio y análisis de éxito y aprendizaje

Módulo 18. Técnicas avanzadas de optimización financiera con OR-Tools

18.1. Introducción a la optimización financiera

18.1.1. Conceptos básicos de optimización
18.1.2. Herramientas y técnicas de optimización en finanzas
18.1.3. Aplicaciones de optimización en el ámbito financiero

18.2. Optimización de carteras de inversión

18.2.1. Modelos de Markowitz para optimización de carteras
18.2.3. Optimización de carteras con restricciones
18.2.4. Implementación de modelos de optimización con OR-Tools en Python

18.3. Algoritmos genéticos en finanzas

18.3.1. Introducción a los algoritmos genéticos
18.3.2. Aplicación de algoritmos genéticos en la optimización financiera
18.3.3. Ejemplos prácticos y casos de estudio

18.4. Programación lineal y no lineal en finanzas

18.4.1. Fundamentos de programación lineal y no lineal
18.4.2. Aplicaciones en la gestión de carteras y optimización de recurso
18.4.3. Herramientas para resolver problemas de programación lineal

18.5. Optimización estocástica en finanzas

18.5.1. Conceptos de optimización estocástica
18.5.2. Aplicaciones en la gestión de riesgos y derivados financieros
18.5.3. Modelos y técnicas de optimización estocástica

18.6. Optimización robusta y su aplicación en finanzas

18.6.1. Fundamentos de la optimización robusta
18.6.2. Aplicaciones en entornos financieros inciertos
18.6.3. Casos prácticos y ejemplos de optimización robusta

18.7. Optimización multiobjetivo en finanzas

18.7.1. Introducción a la optimización multiobjetivo
18.7.2. Aplicaciones en la diversificación y asignación de activos
18.7.3. Técnicas y herramientas para la optimización multiobjetivo

18.8. Machine Learning para la optimización financiera

18.1.1. Aplicación de técnicas de Machine Learning en la optimización
18.1.2. Algoritmos de optimización basados en Machine Learning
18.1.3. Implementación y casos de estudio

18.9. Herramientas de optimización en Python y OR-Tools

18.9.1. Bibliotecas y herramientas de optimización en Python (SciPy, OR-Tools)
18.9.2. Implementación práctica de problemas de optimización
18.9.3. Ejemplos de aplicaciones financieras

18.10. Proyectos y aplicaciones prácticas de optimización financiera

18.10.1. Desarrollo de proyectos de optimización financiera
18.10.2. Implementación de soluciones de optimización en el sector financiero
18.10.3. Evaluación y presentación de resultados de proyectos

Módulo 19. Análisis y visualización de datos financieros con Plotly y Google Data Studio

19.1. Fundamentos del análisis de datos financieros

19.1.1. Introducción al análisis de datos
19.1.2. Herramientas y técnicas para el análisis de datos financieros
19.1.3. Importancia del análisis de datos en finanzas

19.2. Técnicas de análisis exploratorio de datos financieros

19.2.1. Análisis descriptivo de datos financieros
19.2.2. Visualización de datos financieros con Python y R
19.2.3. Identificación de patrones y tendencias en datos financieros

19.3. Análisis de series temporales financieras

19.3.1. Fundamentos de series temporales
19.3.2. Modelos de series temporales para datos financieros
19.3.3. Análisis y predicción de series temporales

19.4. Análisis de correlación y causalidad en finanzas

19.4.1. Métodos de análisis de correlación
19.4.2. Técnicas para identificar relaciones causales
19.4.3. Aplicaciones en el análisis financiero

19.5. Visualización avanzada de datos financieros

19.5.1. Técnicas avanzadas de visualización de datos
19.5.2. Herramientas para la visualización interactiva (Plotly, Dash)
19.5.3. Casos de uso y ejemplos prácticos

19.6. Análisis de clúster en datos financieros

19.6.1. Introducción al análisis de clúster
19.6.2. Aplicaciones en la segmentación de mercados y clientes
19.6.3. Herramientas y técnicas para el análisis de clúster

19.7. Análisis de redes y grafos en finanzas

19.7.1. Fundamentos de análisis de redes
19.7.2. Aplicaciones del análisis de grafos en finanzas
19.7.3. Herramientas para el análisis de redes (NetworkX, Gephi)

19.8. Análisis de texto y sentimiento en finanzas

19.8.1. Procesamiento de lenguaje natural (NLP) en finanzas
19.8.2. Análisis de sentimiento en noticias y redes sociales
19.8.3. Herramientas y técnicas para el análisis de texto

19.9. Herramientas de análisis y visualización de datos financieros con IA

19.9.1. Bibliotecas de análisis de datos en Python (Pandas, NumPy)
19.9.2. Herramientas de visualización en R (ggplot2, Shiny)
19.9.3. Implementación práctica de análisis y visualización

19.10. Proyectos y aplicaciones prácticas de análisis y visualización

10.10.1. Desarrollo de proyectos de análisis de datos financieros
19.10.2. Implementación de soluciones de visualización interactiva
19.10.3. Evaluación y presentación de resultados de proyectos

Módulo 20. Inteligencia Artificial para la gestión de riesgos financieros con TensorFlow y Scikit-learn

20.1. Fundamentos de la gestión de riesgos financieros

20.1.1. Conceptos básicos de gestión de riesgos
20.1.2. Tipos de riesgos financieros
20.1.3. Importancia de la gestión de riesgos en finanzas

20.2. Modelos de riesgo de crédito con IA

20.2.1. Técnicas de machine learning para evaluación de riesgo de crédito
20.2.2. Modelos de scoring crediticio (scikit-learn)
20.2.3. Implementación de modelos de riesgo de crédito con Python

20.3. Modelos de riesgo de mercado con IA

20.3.1. Análisis y gestión del riesgo de mercado
20.3.2. Aplicación de modelos predictivos para el riesgo de mercado
20.3.3. Implementación de modelos de riesgo de mercado

20.4. Riesgo operacional y su gestión con IA

20.4.1. Conceptos y tipos de riesgo operacional
20.4.2. Aplicación de técnicas de IA para la gestión del riesgo operacional
20.4.3. Herramientas y ejemplos prácticos

20.5. Modelos de riesgo de liquidez con IA

20.5.1. Fundamentos del riesgo de liquidez
20.5.2. Técnicas de Machine Learning para el análisis de riesgo de liquidez
20.5.3. Implementación práctica de modelos de riesgo de liquidez

20.6. Análisis de riesgo sistémico con IA

20.6.1. Conceptos de riesgo sistémico
20.6.2. Aplicaciones de IA en la evaluación del riesgo sistémico
20.6.3. Casos de estudio y ejemplos prácticos

20.7. Optimización de portafolios con consideraciones de riesgo

20.7.1. Técnicas de optimización de portafolio
20.7.2. Incorporación de medidas de riesgo en la optimización
20.7.3. Herramientas para la optimización de portafolios

20.8. Simulación de riesgos financieros

208.1. Métodos de simulación para la gestión de riesgos
20.8.2. Aplicación de simulaciones Monte Carlo en finanzas
20.8.3. Implementación de simulaciones con Python

20.9. Evaluación y monitoreo continuo del riesgo

20.9.1. Técnicas de evaluación continua del riesgo
20.9.2. Herramientas para el monitoreo y reporte de riesgos
20.9.3. Implementación de sistemas de monitoreo continuo

20.10. Proyectos y aplicaciones prácticas en gestión de riesgos

20.10.1. Desarrollo de proyectos de gestión de riesgos financieros
20.10.2. Implementación de soluciones de IA para la gestión de riesgos
20.10.3. Evaluación y presentación de resultados de proyectos

Este enfoque integral proporcionará a los líderes empresariales las herramientas y conocimientos necesarios para innovar y mantener una ventaja competitiva en el mercado financiero actual”