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Le programme comprendra une formation approfondie à l'automatisation des processus financiers, permettant aux entrepreneurs d'optimiser la gestion des tâches répétitives et d'améliorer l'efficacité opérationnelle. Il couvrira également la modélisation prédictive et les techniques d'analyse de données avancées pour soutenir la prise de décision stratégique et les stratégies d'optimisation financière à l'aide d'outils sophistiqués. En outre, les entrepreneurs seront en mesure de mettre en œuvre des solutions d'IA pour la gestion des risques financiers et d'utiliser des plateformes de visualisation de données pour interpréter efficacement les informations financières. 

Le contenu du Mastère spécialisé a été soigneusement conçu pour répondre aux besoins spécifiques des entrepreneurs qui cherchent à transformer leurs opérations financières grâce à la technologie” 

Plan d’études

Le programme de cet Mastère spécialisé a été conçu pour offrir une formation complète aux dernières technologies et méthodologies qui révolutionnent le secteur financier. Dans un premier bloc, il abordera l'automatisation des processus financiers grâce à des techniques d'IA avancées. Il s'agira notamment d'apprendre à connaître les outils et les systèmes qui optimisent la gestion des tâches répétitives, telles que le traitement des factures et le rapprochement bancaire, permettant aux professionnels d'améliorer la précision et l'efficacité de l'administration financière. 

L'accent sera également mis sur la planification stratégique et la prise de décision, permettant aux entrepreneurs d'utiliser l'IA pour créer des modèles prédictifs et des stratégies financières avancées. En outre, ils seront en mesure d'appliquer des techniques d'analyse et de simulation pour formuler des décisions basées sur des données précises, ce qui est crucial pour s'adapter à un environnement économique dynamique et concurrentiel. Ils développeront également une vision stratégique plus robuste basée sur des informations quantitatives. 

Enfin, les techniques avancées d'optimisation financière et d'analyse de données seront analysées, en se familiarisant avec des outils tels que OR-Tools pour l'optimisation de portefeuille, ainsi qu'avec des techniques avancées de visualisation et d'analyse de données financières, avec Plotly et Google Data Studio. Dans le même temps, des méthodes avancées de gestion des risques financiers seront abordées par le biais de modèles d'IA développés avec TensorFlow et Scikit-learn, afin de s'assurer que les experts sont préparés à faire face aux défis financiers modernes avec des solutions innovantes et basées sur les données. 

TECH a ainsi développé un programme universitaire complet en mode entièrement en ligne, permettant aux diplômés d'accéder au matériel d'apprentissage à partir de n'importe quel appareil doté d'une connexion internet. Cela élimine la nécessité de se rendre dans un centre physique et de s'adapter à des horaires fixes. En outre, il intègre la méthodologie innovante Relearning, qui repose sur la répétition de concepts clés afin de garantir une compréhension optimale 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. Automatisation des processus du Département Financier grâce à l'Intelligence Artificielle
Module 17. Planification stratégique et prise de décision avec l'Intelligence Artificielle
Module 18. Techniques avancées d'optimisation financière avec OR-Tools
Module 19. Analyse et visualisation de données financières avec Plotly et Google Data Studio
Module 20. Intelligence Artificielle pour la gestion des risques financiers avec TensorFlow et Scikit-learn

Où, quand et comment cela se déroule?

TECH offre la possibilité d’étudier ce programme d’Executive Mastère en Intelligence Artificielle dans le Département des Finances 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. Accès
2.9.2. Utilité
2.9.3. 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. Automatisation des processus du département financier grâce à l'Intelligence Artificielle

16.1. Automatisation des Processus Financiers avec l’IA et automatisation robotisée des processus (RPA)

16.1.1. IA et RPA pour l'automatisation et la robotisation des processus
16.1.2. Plateformes RPA pour les processus financiers: UiPath, Blue Prism et Automation Anywhere
16.1.3. Évaluation des cas d'utilisation de la RPA dans la finance et ROI attendu

16.2. Traitement automatisé des factures grâce à l'IA avec Kofax

16.2.1. Configuration des solutions d'IA pour le traitement des factures avec Kofax
16.2.2. Application de techniques de Machine Learning pour la classification des factures
16.2.3. Automatiser le cycle des comptes fournisseurs grâce aux technologies de l'IA

16.3. Automatisation des paiements avec les plateformes d'IA

16.3.1. Mise en œuvre de systèmes de paiement automatisés avec Stripe Radar et l'IA
16.3.2. Utilisation de modèles prédictifs d'IA pour une gestion efficace de la trésorerie
16.3.3. Sécurité des systèmes de paiement automatisés: Prévention de la fraude avec l'IA

16.4. Conciliation bancaire avec l'IA et Machine Learning

16.4.1. Automatisation de la conciliation bancaire à l'aide de l'IA avec des plateformes telles que Xero
16.4.2. Mise en œuvre d'algorithmes de Machine Learning pour améliorer la précision
16.4.3. Étude de cas: Amélioration de l'efficacité et réduction des erreurs

16.5. Gestion des flux de trésorerie avec Deep Learning et TensorFlow

16.5.1. Modélisation prédictive des flux de trésorerie avec des réseaux LSTM utilisant TensorFlow
16.5.2. Mise en œuvre de modèles LSTM en Python pour les prédictions financières
16.5.3. Intégration de modèles prédictifs dans les outils de planification financière

16.6. Automatisation des Stocks grâce à Predictive Analytics

16.6.1. Utiliser des techniques prédictives pour optimiser la gestion des stocks
16.6.2. Application de modèles prédictifs avec Microsoft Azure Machine Learning
16.6.3. Intégration des systèmes de gestion des stocks avec l'ERP

16.7. Création de rapports financiers automatisés avec Power BI

16.7.1. Automatisation de la génération de rapports financiers à l'aide de Power BI
16.7.2. Développement de dashboards dynamiques pour l'analyse financière en temps réel
16.7.3. Études de cas sur l'amélioration de la prise de décision financière grâce au reporting automatisé

16.8. Optimisation des achats avec IBM Watson

16.8.1. Analyse prédictive pour l'optimisation des achats avec IBM Watson
16.8.2. Modèles d'IA pour les négociations et la fixation des prix
16.8.3. Intégration des recommandations de l'IA dans les plateformes d'achat

16.9. Service à la clientèle avec des chatbots financiers et Google DialogFlow

16.9.1. Mise en œuvre de chatbots financiers avec Google Dialogflow
16.9.2. Intégration des chatbots dans les plateformes de gestion de la relation client pour le soutien financier
16.9.3. Amélioration continue des chatbots sur la base du feedback des utilisateurs

16.10. Audit financier assisté par l'IA

16.10.1. Applications de l'IA dans les audits internes: Analyse des transactions
16.10.2. Mise en œuvre de l'IA pour l'audit de conformité et la détection des anomalies
16.10.3. Amélioration de l'efficacité de l'audit grâce aux technologies d’IA

Module 17. Planification stratégique et prise de décision avec l'Intelligence Artificielle

17.1. Modélisation prédictive pour la planification stratégique avec Scikit-Learn

17.1.1. Construire des modèles prédictifs avec Python et Scikit-Learn
17.1.2. Application de l'analyse de régression à l'évaluation de projets
17.1.3. Validation des modèles prédictifs à l'aide des techniques de cross-validation sur Python

17.2. Analyse de scénarios avec des simulations de Monte Carlo

17.2.1. Mise en œuvre de simulations de Monte Carlo avec Python pour l'analyse des risques
17.2.2. Utilisation de l'IA pour l'automatisation et l'amélioration des simulations de scénarios
17.2.3. Interprétation et application des résultats pour la prise de décision stratégique

17.3. Évaluation des investissements à l'aide de l'AI

17.3.1. Techniques IA pour l'évaluation des actifs et des entreprises
17.3.2. Modèles de Machine Learning pour l'estimation de la valeur avec Python
17.3.3. Analyse de cas: Utilisation de l'IA dans l'évaluation des start-ups technologiques

17.4. Optimisation des fusions et acquisitions avec Machine Learning et TensorFlow

17.4.1. Modélisation prédictive pour évaluer les synergies de M&A avec TensorFlow
17.4.2. Simulation des intégrations post-M&A avec des modèles d'IA
17.4.3. Utilisation du NLP pour l'analyse automatisée de la diligence raisonnable

17.5. Gestion de portefeuille à l'aide d'algorithmes génétiques

17.5.1. Utilisation d'algorithmes génétiques pour l'optimisation de portefeuilles
17.5.2. Mise en œuvre de stratégies de sélection et d'allocation avec Python
17.5.3. Analyse de l'efficacité des portefeuilles optimisés par l'IA

17.6. Intelligence Artificielle au service de la planification des successions

17.6.1. Utilisation de l'IA pour l'identification et le développement des talents
17.6.2. Modèles prédictifs pour la planification des successions à l'aide de Python
17.6.3. Amélioration de la gestion du changement grâce à l'intégration de l'IA

17.7. Développer des stratégies de marché avec l'IA et TensorFlow

17.7.1. Application des techniques de Deep Learning à l'analyse de marché
17.7.2. Utilisation de TensorFlow et Keras pour modéliser les tendances du marché
17.7.3. Élaboration de stratégies d'entrée sur le marché fondées sur des insights d’IA

17.8. Compétitivité et analyse concurrentielle avec l'IA et IBM Watson

17.8.1. Contrôle des compétences à l'aide du NLP et de Machine Learning
17.8.2. Analyse concurrentielle automatisée avec IBM Watson
17.8.3. Mise en œuvre de stratégies concurrentielles dérivées de l'analyse de l'IA

17.9. Négociations stratégiques assistées par l'IA

17.9.1. Application des modèles d'IA à la préparation des négociations
17.9.2. Utilisation de simulateurs de négociation basés sur l'IA pour la formation
17.9.3. Évaluation de l'impact de l'AI sur les résultats des négociations

17.10. Mise en œuvre des projets de l'IA dans la stratégie financière

17.10.1. Planification et gestion des projets IA
17.10.2. Utilisation d'outils de gestion de projet tels que Microsoft Project
17.10.3. Présentation d'études de cas et analyse de la réussite et de l'apprentissage

Module 18. Techniques avancées d'optimisation financière avec OR-Tools

18.1. Introduction à l’optimisation financière

18.1.1. Concepts de base de l’optimisation
18.1.2. Outils et techniques d'optimisation en finance
18.1.3. Applications de l'optimisation en finance

18.2. Optimisation des portefeuilles d'investissement

18.2.1. Modèles de Markowitz pour l'optimisation des portefeuilles
18.2.3. Optimisation de portefeuille sous contrainte
18.2.4. Implémentation de modèles d'optimisation avec OR-Tools en Python

18.3. Algorithmes génétiques en finance

18.3.1. Introduction aux algorithmes génétiques
18.3.2. Application d'algorithmes génétiques pour l'optimisation financière
18.3.3. Exemples pratiques et études de cas

18.4. Programmation linéaire et non linéaire en finance

18.4.1. Principes fondamentaux de la programmation linéaire et non linéaire
18.4.2. Applications à la gestion de portefeuille et à l'optimisation des ressources
18.4.3. Outils de résolution des problèmes de programmation linéaire

18.5. Optimisation stochastique en finance

18.5.1. Concepts de l'optimisation stochastique
18.5.2. Applications à la gestion des risques et aux produits financiers dérivés
18.5.3. Modèles et techniques d'optimisation stochastique

18.6. Optimisation robuste et ses applications en finance

18.6.1. Principes fondamentaux de l'optimisation robuste
18.6.2. Applications dans des environnements financiers incertains
18.6.3. Études de cas et exemples d'optimisation robuste

18.7. Optimisation multi-objectifs en finance

18.7.1. Introduction à l’optimisation multi-objectifs
18.7.2. Applications en matière de diversification et d'allocation d'actifs
18.7.3. Techniques et outils d'optimisation multi-objectifs

18.8. Machine Learning pour l'optimisation financière

18.8.1. Application de techniques de Machine Learning pour l’optimisation
18.8.2. Algorithmes d'optimisation basés sur le Machine Learning
18.8.3. Mise en œuvre et études de cas

18.9. Outils d'optimisation en Python et OR-Tools

18.9.1. Bibliothèques et outils d'optimisation en Python (SciPy, OR-Tools)
18.9.2. Mise en œuvre pratique des problèmes d'optimisation
18.9.3. Exemples d'applications financières

18.10. Projets et applications pratiques de l'optimisation financière

18.10.1. Développement de projets d'optimisation financière
18.10.2. Mise en œuvre de solutions d'optimisation dans le secteur financier
18.10.3. Évaluation et présentation des résultats des projets

Module 19. Analyse et visualisation de données financières avec Plotly et Google Data Studio

19.1. Principes fondamentaux de l'analyse des données financières

19.1.1. Introduction à l'analyse de données
19.1.2. Outils et techniques pour l'analyse des données financières
19.1.3. Importance de analyse de données en finances

19.2. Techniques d'analyse exploratoire des données financières

19.2.1. Analyse descriptive des données financières
19.2.2. Visualisation des données financières avec Python et R
19.2.3. Identifier des modèles et des tendances dans les données financières

19.3. Analyse des séries chronologiques financières

19.3.1. Principes fondamentaux de séries chronologiques
19.3.2. Modèles de séries chronologiques pour les données financières
19.3.3. Analyse et prévision des séries chronologiques

19.4. Analyse de corrélation et de causalité en finance

19.4.1. Méthodes d'analyse des corrélations
19.4.2. Techniques d'identification des relations de causalité
19.4.3. Applications en analyse financière

19.5. Visualisation avancée des données financières

19.5.1. Techniques avancées de visualisation des données
19.5.2. Outils de visualisation interactive (Plotly, Dash)
19.5.3. Cas d'utilisation et exemples pratiques

19.6. Analyse de clusters dans les données financières

19.6.1. Introduction à l'analyse de clusters
19.6.2. Applications à la segmentation des marchés et des clients
19.6.3. Outils et techniques pour l'analyse des clusters

19.7. Analyse des réseaux et des graphes en finance

19.7.1. Principes de base de l'analyse des réseaux
19.7.2. Applications de l'analyse des graphes en finance
19.7.3. Outils d'analyse de réseaux (NetworkX, Gephi)

19.8. Analyse de textes et de sentiments en finance

19.8.1. Traitement du langage naturel (NLP) en finance
19.8.2. Analyse des sentiments dans les nouvelles et les réseaux sociaux
19.8.3. Outils et techniques d'analyse de texte

19.9. Outils d'analyse et de visualisation des données financières avec IA

19.9.1. Bibliothèques d'analyse de données Python (Pandas, NumPy)
19.9.2. Outils de visualisation en R (ggplot2, Shiny)
19.9.3. Mise en œuvre pratique de l'analyse et de la visualisation

19.10. Projets et applications pratiques d'analyse et de visualisation

19.10.1. Développement de projets d'analyse de données financières
19.10.2. Mise en œuvre de solutions de visualisation interactive
19.10.3. Évaluation et présentation des résultats des projets

Module 20. Intelligence Artificielle pour la gestion des risques financiers avec TensorFlow et Scikit-learn

20.1. Principes fondamentaux de la gestion des risques financiers

20.1.1. Concepts de base de la gestion des risques
20.1.2. Types de risques financiers
20.1.3. Importance de la gestion des risques en finance

20.2. Modèles de risque de crédit avec l'IA

20.2.1. Techniques de machine learning pour l'évaluation du risque de crédit
20.2.2. Modèles d'évaluation du crédit (scikit-learn)
20.2.3. Mise en œuvre de modèles de risque de crédit avec Python

20.3. Modèles de risque de marché avec l'IA

20.3.1. Analyse et gestion du risque de marché
20.3.2. Application de modèles prédictifs du risque de marché
20.3.3. Mise en œuvre des modèles de risque de marché

20.4. Le risque opérationnel et sa gestion par l'IA

20.4.1. Concepts et types de risque opérationnel
20.4.2. Application des techniques d'IA à la gestion du risque opérationnel
20.4.3. Outils et exemples pratiques

20.5. Modèles d'IA pour le risque de liquidité

20.5.1. Principes fondamentaux du risque de liquidité
20.5.2. Techniques de machine learning pour l'évaluation du risque de liquidité
20.5.3. Mise en œuvre pratique des modèles de risque de liquidité

20.6. Analyse du risque systémique avec l'IA

20.6.1. Concepts de risque systémique
20.6.2. Applications de l'IA à l'évaluation du risque systémique
20.6.3. Études de cas et exemples pratiques

20.7. Optimisation de portefeuille avec prise en compte du risque

20.7.1. Techniques d'optimisation de portefeuille
20.7.2. Incorporation de mesures de risque dans l'optimisation
20.7.3. Outils d'optimisation de portefeuille

20.8. Simulation des risques financiers

20.8.1. Méthodes de simulation pour la gestion des risques
20.8.2. Application des simulations de Monte Carlo à la finance
20.8.3. Mise en œuvre de simulations avec Python

20.9. Évaluation et surveillance continues des risques

20.9.1. Techniques d'évaluation continue des risques
20.9.2. Outils de surveillance des risques et d'établissement de rapports
20.9.3. Mise en œuvre de systèmes de contrôle continu

20.10. Projets et applications pratiques en matière de gestion des risques

20.10.1. Développement de projets de gestion des risques financiers
20.10.2. Mise en œuvre de solutions de gestion des risques par l'IA
20.10.3. Évaluation et présentation des résultats des projets

Le matériel didactique de ce diplôme, élaboré par ces spécialistes, a un contenu tout à fait applicable à votre expérience professionnelle"