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Il criterio di ammissione di TECH non è economico. Non è necessario investire eccessivamente per studiare in questa università. Tuttavia, per ottenere un titolo rilasciato da TECH , i limiti dell'intelligenza e della capacità dello studente saranno 
sottoposti a prova. I nostri standard accademici sono molto alti.

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TECH  si propone di aiutare gli studenti a mostrare al mondo il proprio talento grazie a questo programma. 

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Gli studenti che intraprendono un percorso con TECH possono godere di un'esperienza unica. Studierai in un contesto multiculturale. Lo studente, inserito in un contesto globale, potrà addentrarsi nella conoscenza dell’ambito lavorativo multiculturale mediante una raccolta di informazioni innovativa e che si adatta al proprio concetto di business. 

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Impara dai migliori del settore

Il personale docente di TECH contribuisce a mostrare agli studenti il proprio bagaglio di esperienze attraverso un contesto reale, vivo e dinamico. Si tratta di docenti impegnati in una specializzazione di qualità che permette allo studente di avanzare nella sua carriera e distinguersi in ambito imprenditoriale.

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TECH punta all'eccellenza e dispone di una serie di caratteristiche che la rendono unica:   

Analisi

In TECH esploriamo il tuo lato critico, la tua capacità di affrontare le incertezze, la tua competenza nel risolvere i problemi e risaltare le tue competenze interpersonali.

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TECH fornisce allo studente la migliore metodologia di apprendimento online. L’università unisce il metodo Relearning (una metodologia di apprendimento postlaurea che ha ottenuto un’eccellente valutazione a livello internazionale) al Metodo Casistico. Un difficile equilibrio tra tradizione e avanguardia, visto l’esigente contesto accademico nel quale è inserito.

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In TECH avrai accesso ai casi di studio più rigorosi e aggiornati del mondo accademico”

Questo titolo accademico offrirà agli imprenditori una formazione approfondita sull'integrazione di tecnologie avanzate nella gestione e nell'analisi dei mercati finanziari. Saranno trattati diversi contenuti, tra cui l'Intelligenza Artificiale per l'analisi tecnica e fondamentale, l'implementazione di strategie di trading algoritmico e l'elaborazione di grandi volumi di dati finanziari. Inoltre, saranno affrontate le implicazioni etiche e normative dell'IA nella finanza, preparando i professionisti a innovare in modo responsabile e conforme alle normative vigenti. 

Utilizzerai strumenti di visualizzazione dei dati e tecniche di machine learning per ottimizzare le tue decisioni di investimento, gestendo aspetti critici come la sicurezza e la privacy dei dati" 

Piano di studi

Il piano di studi offrirà una formazione completa nell'analisi tecnica e fondamentale dei mercati finanziari, utilizzando l'Intelligenza Artificiale per migliorare la visualizzazione degli indicatori, il riconoscimento dei modelli e l'automazione del trading. In questo modo, gli imprenditori saranno in grado di implementare tecniche avanzate come le reti neurali convoluzionali per identificare opportunità di investimento e utilizzare il Reinforcement Learning er sviluppare strategie di trading algoritmico efficaci. 

Verranno inoltre trattati aspetti cruciali dell'analisi fondamentale e dell'elaborazione dei dati finanziari su larga scala, utilizzando strumenti di Big Data, come Hadoop e Spark per gestire grandi volumi di informazioni in modo efficiente e sicuro. Saranno inoltre esaminate le tecniche di Machine Learning e NLP per modellare le prestazioni finanziarie, individuare frodi e effettuare valutazioni accurate. Si concentrerà sulla progettazione di strategie di trading algoritmico e la gestione dei rischi associati. 

In questo modo, TECH ha sviluppato un programma universitario completo in modalità completamente online, consentendo agli studenti di accedere al materiale didattico da qualsiasi dispositivo con connessione a Internet. Questo elimina la necessità di doversi recare in un centro fisico e di adattarsi a orari fissi. Inoltre, incorpora l’innovativa metodologia Relearning, che si basa sulla ripetizione dei concetti chiave per garantire una comprensione ottimale del contenuto. 

Questo Master privato ha la durata di 12 mesi e si divide in 20 moduli:

Modulo 1. Fondamenti di Intelligenza Artificiale
Modulo 2. Tipi e Cicli di Vita del Dato 
Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale 
Modulo 4. Data Mining: Selezione, pre-elaborazione e trasformazione
Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale  
Modulo 6. Sistemi intelligenti  
Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining 
Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning 
Modulo 9. Addestramento delle reti neurali profonde  
Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e addestramento con TensorFlow
Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali 
Modulo 12. Processo del linguaggio naturale (NLP) con Reti Naturali Ricorrenti (RNN) e Assistenza
Modulo 13. Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione 
Modulo 14. Computazione bio-ispirata 
Modulo 15. Intelligenza Artificiale: strategie e applicazioni 
Modulo 16. Analisi Tecnica dei Mercati Finanziari con IA
Modulo 17. Analisi Fondamentale dei Mercati Finanziari con IA
Modulo 18. Elaborazione di Big Data Finanziari 
Modulo 19. Strategie di Trading Algoritmico
Modulo 20. Aspetti Etici e Legali dell’IA in ambito finanziario

Dove, quando e come si svolge?

TECH offre la possibilità di sviluppare questo Master privato in Intelligenza Artificiale in Borsa e Mercati Finanziari completamente online. Durante i 12 mesi di durata della specializzazione, gli studenti potranno accedere in qualsiasi momento a tutti i contenuti di questo programma, che consentirà loro di autogestire il proprio tempo di studio. 

Modulo 1. Fondamenti di Intelligenza Artificiale

1.1. Storia dell’intelligenza artificiale

1.1.1. Quando si è cominciato a parlare di intelligenza artificiale?
1.1.2. Riferimenti nel cinema
1.1.3. Importanza dell'intelligenza artificiale
1.1.4. Tecnologie che favoriscono e supportano l'intelligenza artificiale

1.2. Intelligenza artificiale nei giochi

1.2.1. Teoria dei giochi
1.2.2. Minimax e potatura Alfa-Beta
1.2.3. Simulazione: Monte Carlo

1.3. Reti neurali

1.3.1. Basi biologiche
1.3.2. Modello computazionale
1.3.3. Reti neurali supervisionate e non
1.3.4. Percettrone semplice
1.3.5. Percettrone multistrato

1.4. Algoritmi genetici

1.4.1. Storia
1.4.2. Base biologica
1.4.3. Codifica dei problemi
1.4.4. Generazione della popolazione iniziale
1.4.5. Algoritmo principale e operatori genetici
1.4.6. Valutazione degli individui: Fitness

1.5. Thesauri, vocabolari, tassonomie

1.5.1. Vocabolari
1.5.2. Tassonomie
1.5.3. Thesauri
1.5.4. Ontologie
1.5.5. Rappresentazione della conoscenza: web semantico

1.6. Web semantico

1.6.1. Specifiche: RDF, RDFS e OWL
1.6.2. Inferenza/ragionamento
1.6.3. Linked Data

1.7. Sistemi esperti e DSS

1.7.1. Sistemi esperti
1.7.2. Sistemi di supporto decisionale

1.8. Chatbot e Assistenti Virtuali

1.8.1. Tipi di assistenti: assistente vocale e scritto
1.8.2. Parti fondamentali per lo sviluppo di un assistente: Intents, entità e flusso di dialogo
1.8.3. Integrazioni: web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Strumenti per lo sviluppo di un assistente: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Strategia di implementazione dell'IA
1.10. Futuro dell’intelligenza artificiale

1.10.1. Comprendere come identificare emozioni tramite algoritmi
1.10.2. Creazione di una personalità: linguaggio, espressioni e contenuto
1.10.3. Tendenze dell'intelligenza artificiale
1.10.4. Riflessioni

Modulo 2. Tipi e Cicli di Vita del Dato

2.1. La Statistica

2.1.1. Statistica: statistiche descrittive, inferenze statistiche
2.1.2. Popolazione, campione, individuo
2.1.3. Variabili: definizione, scale di misurazione

2.2. Tipi di dati statistici

2.2.1. Secondo la tipologia

2.2.1.1. Quantitativi: dati continui e discreti
2.2.1.2. Qualitativi: dati binominali, nominali e ordinali

2.2.2. Secondo la forma

2.2.2.1. Numerici
2.2.2.2. Testuali
2.2.2.3. Logici

2.2.3. Secondo la fonte

2.2.3.1. Primari
2.2.3.2. Secondari

2.3. Ciclo di vita dei dati

2.3.1. Fasi del ciclo
2.3.2. Tappe del ciclo
2.3.3. Principi FAIR

2.4. Fasi iniziali del ciclo

2.4.1. Definizione delle mete
2.4.2. Determinazione delle risorse necessarie
2.4.3. Diagramma di Gantt
2.4.4. Struttura dei dati

2.5. Raccolta di dati

2.5.1. Metodologia di raccolta
2.5.2. Strumenti di raccolta
2.5.3. Canali di raccolta

2.6. Pulizia del dato

2.6.1. Fasi di pulizia dei dati
2.6.2. Qualità del dato
2.6.3. Elaborazione dei dati (con R)

2.7. Analisi dei dati, interpretazione e valutazione dei risultati

2.7.1. Misure statistiche
2.7.2. Indici di relazione
2.7.3. Data Mining

2.8. Archiviazione dei dati (Datawarehouse)

2.8.1. Elementi che lo integrano
2.8.2. Progettazione
2.8.3. Aspetti da considerare

2.9. Disponibilità del dato

2.9.1. Accesso
2.9.2. Utilità
2.9.3. Sicurezza

2.10. Aspetti normativi

2.10.1. Legge di protezione dei dati
2.10.2. Best practice
2.10.3. Altri aspetti normativi

Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale

3.1. Data Science

3.1.1. Data Science
3.1.2. Strumenti avanzati per i data scientist

3.2. Dati, informazioni e conoscenza

3.2.1. Dati, informazioni e conoscenza
3.2.2. Tipi di dati
3.2.3. Fonti di dati

3.3. Dai dati all’informazione

3.3.1. Analisi dei dati
3.3.2. Tipi di analisi
3.3.3. Estrazione di informazioni da un Dataset

3.4. Estrazione di informazioni tramite visualizzazione

3.4.1. La visualizzazione come strumento di analisi
3.4.2. Metodi di visualizzazione
3.4.3. Visualizzazione di un insieme di dati

3.5. Qualità dei dati

3.5.1. Dati di qualità
3.5.2. Pulizia di dati
3.5.3. Pre-elaborazione base dei dati

3.6. Dataset

3.6.1. Arricchimento del Dataset
3.6.2. La maledizione della dimensionalità
3.6.3. Modifica di un insieme di dati

3.7. Squilibrio

3.7.1. Squilibrio di classe
3.7.2. Tecniche di mitigazione dello squilibrio
3.7.3. Equilibrio di un Dataset

3.8. Modelli non supervisionati

3.8.1. Modello non supervisionato
3.8.2. Metodi
3.8.3. Classificazione con modelli non supervisionati

3.9. Modelli supervisionati

3.9.1. Modello supervisionato
3.9.2. Metodi
3.9.3. Classificazione con modelli supervisionati

3.10. Strumenti e best practice

3.10.1. Best practice per i data scientist
3.10.2. Il modello migliore
3.10.3. Strumenti utili

Modulo 4. Data Mining: Selezione, pre-elaborazione e trasformazione

4.1. Inferenza statistica

4.1.1. Statistica descrittiva e Inferenza statistica
4.1.2. Procedure parametriche
4.1.3. Procedure non parametriche

4.2. Analisi esplorativa

4.2.1. Analisi descrittiva
4.2.2. Visualizzazione
4.2.3. Preparazione dei dati

4.3. Preparazione dei dati

4.3.1. Integrazione e pulizia di dati
4.3.2. Standardizzazione dei dati
4.3.3. Trasformazione degli attributi

4.4. I valori mancanti

4.4.1. Trattamenti dei valori mancanti
4.4.2. Metodi di imputazione a massima verosimiglianza
4.4.3. Imputazione di valori mancanti mediante apprendimento automatico

4.5. Rumore nei dati

4.5.1. Classi di rumore e attributi
4.5.2. Filtraggio del rumore
4.5.3. Effetto del rumore

4.6. La maledizione della dimensionalità

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Riduzione dei dati multidimensionali

4.7. Da attributi continui a discreti

4.7.1. Dati continui vs discreti
4.7.2. Processo di discretizzazione

4.8. I dati

4.8.1. Selezione dei dati
4.8.2. Prospettiva e criteri di selezione
4.8.3. Metodi di selezione

4.9. Selezione di istanze

4.9.1. Metodi per la selezione di istanze
4.9.2. Selezione di prototipi
4.9.3. Metodi avanzati per la selezione di istanze

4.10. Pre-elaborazione dei dati negli ambienti Big Data

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale

5.1. Introduzione ai modelli di progettazione di algoritmi

5.1.1. Risorse
5.1.2. Dividi e conquista
5.1.3. Altre strategie

5.2. Efficienza e analisi degli algoritmi

5.2.1. Misure di efficienza
5.2.2. Misurare l'ingresso di input
5.2.3. Misurare il tempo di esecuzione
5.2.4. Caso peggiore, migliore e medio
5.2.5. Notazione asintotica
5.2.6. Criteri di analisi matematica per algoritmi non ricorsivi
5.2.7. Analisi matematica per algoritmi ricorsivi
5.2.8. Analisi empirica degli algoritmi

5.3. Algoritmi di ordinamento

5.3.1. Concetto di ordinamento
5.3.2. Ordinamento delle bolle
5.3.3. Ordinamento per selezione
5.3.4. Ordinamento per inserimento
5.3.5. Ordinamento per fusione (Merge_Sort)
5.3.6. Ordinamento rapido (Quick_Sort)

5.4. Algoritmi con alberi

5.4.1. Concetto di albero
5.4.2. Alberi binari
5.4.3. Percorsi degli alberi
5.4.4. Rappresentare le espressioni
5.4.5. Alberi binari ordinati
5.4.6. Alberi binari bilanciati

5.5. Algoritmi con Heaps

5.5.1. Gli Heaps
5.5.2. L’algoritmo Heapsort
5.5.3. Code prioritarie

5.6. Algoritmi con grafi

5.6.1. Rappresentazione
5.6.2. Percorso in larghezza
5.6.3. Percorso in profondità
5.6.4. Ordinamento topologico

5.7. Algoritmi Greedy

5.7.1. La strategia Greedy
5.7.2. Elementi della strategia Greedy
5.7.3. Cambio valuta
5.7.4. Il problema del viaggiatore
5.7.5. Problema dello zaino

5.8. Ricerca del percorso minimo

5.8.1. Il problema del percorso minimo
5.8.2. Archi e cicli negativi
5.8.3. Algoritmo di Dijkstra

5.9. Algoritmi Greedy sui grafi

5.9.1. L'albero a sovrapposizione minima
5.9.2. Algoritmo di Prim
5.9.3. Algoritmo di Kruskal
5.9.4. Analisi della complessità

5.10. Backtracking

5.10.1. Il Backtracking
5.10.2. Tecniche alternative

Modulo 6. Sistemi intelligenti

6.1. Teoria degli agenti

6.1.1. Storia del concetto
6.1.2. Definizione di agente
6.1.3. Agenti nell'Intelligenza Artificiale
6.1.4. Agenti nell'Ingegneria dei Software

6.2. Architetture di agenti

6.2.1. Il processo di ragionamento dell'agente
6.2.2. Agenti reattivi
6.2.3. Agenti deduttivi
6.2.4. Agenti ibridi
6.2.5. Confronto

6.3. Informazione e conoscenza

6.3.1. Distinzione tra dati, informazioni e conoscenza
6.3.2. Valutazione della qualità dei dati
6.3.3. Metodi di raccolta dei dati
6.3.4. Metodi di acquisizione dei dati
6.3.5. Metodi di acquisizione della conoscenza

6.4. Rappresentazione della conoscenza

6.4.1. L'importanza della rappresentazione della conoscenza
6.4.2. Definire la rappresentazione della conoscenza attraverso i suoi ruoli
6.4.3. Caratteristiche di una rappresentazione della conoscenza

6.5. Ontologie

6.5.1. Introduzione ai metadati
6.5.2. Concetto filosofico di ontologia
6.5.3. Concetto informatico di ontologia
6.5.4. Ontologie di dominio e di livello superiore
6.5.5. Come costruire un'ontologia?

6.6. Linguaggi ontologici e software per la creazione di ontologie

6.6.1. Triple RDF, Turtle e N
6.6.2. Schema RDF
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introduzione ai diversi strumenti per la creazione di ontologie
6.6.6. Installazione e utilizzo di Protégé

6.7. Sito web semantico

6.7.1. Lo stato attuale e il futuro del web semantico
6.7.2. Applicazioni del web semantico

6.8. Altri modelli di rappresentazione della conoscenza

6.8.1. Vocabolari
6.8.2. Panoramica
6.8.3. Tassonomie
6.8.4. Thesauri
6.8.5. Folksonomie
6.8.6. Confronto
6.8.7. Mappe mentali

6.9. Valutazione e integrazione delle rappresentazioni della conoscenza

6.9.1. Logica dell'ordine zero
6.9.2. Logica di prim’ordine
6.9.3. Logica descrittiva
6.9.4. Relazione tra i diversi tipi di logica
6.9.5. Prolog: programmazione basata sulla logica del primo ordine

6.10. Ragionatori semantici, sistemi basati sulla conoscenza e sistemi esperti

6.10.1. Concetto di ragionatore
6.10.2. Applicazioni di un ragionatore
6.10.3. Sistemi basati sulla conoscenza
6.10.4. MYCIN, storia dei sistemi esperti
6.10.5. Elementi e architettura dei sistemi esperti
6.10.6. Creazione di sistemi esperti

Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining

7.1. Introduzione ai processi di scoperta della conoscenza e ai concetti di base dell'apprendimento automatico

7.1.1. Concetti chiave dei processi di scoperta della conoscenza
7.1.2. Prospettiva storica sui processi di scoperta della conoscenza
7.1.3. Fasi dei processi di scoperta della conoscenza
7.1.4. Tecniche utilizzate nei processi di scoperta della conoscenza
7.1.5. Caratteristiche dei buoni modelli di apprendimento automatico
7.1.6. Tipi di informazioni sull'apprendimento automatico
7.1.7. Concetti di base dell'apprendimento
7.1.8. Concetti di base dell'apprendimento non supervisionato

7.2. Analisi e pre-elaborazione dei dati

7.2.1. Elaborazione dei dati
7.2.2. Trattamento dei dati nel flusso di analisi dei dati
7.2.3. Tipi di dati
7.2.4. Trasformazione dei dati
7.2.5. Visualizzazione ed esplorazione di variabili continue
7.2.6. Visualizzazione ed esplorazione di variabili categoriche
7.2.7. Misure di correlazione
7.2.8. Rappresentazioni grafiche più comuni
7.2.9. Introduzione all'analisi multivariata e alla riduzione delle dimensioni

7.3. Alberi decisionali

7.3.1. Algoritmo ID
7.3.2. Algoritmo C
7.3.3. Sovrallenamento e potatura
7.3.4. Analisi dei risultati

7.4. Valutazione dei classificatori

7.4.1. Matrici di confusione
7.4.2. Matrici di valutazione numerica
7.4.3. Statistica Kappa
7.4.4. La curva ROC

7.5. Regole di classificazione

7.5.1. Misure di valutazione delle regole
7.5.2. Introduzione alla rappresentazione grafica
7.5.3. Algoritmo di sovrapposizione sequenziale

7.6. Reti neuronali

7.6.1. Concetti di base
7.6.2. Reti neurali semplici
7.6.3. Algoritmo di Backpropagation
7.6.4. Introduzione alle reti neurali ricorrenti

7.7. Metodi bayesiani

7.7.1. Concetti di base della probabilità
7.7.2. Teorema di Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introduzione alle reti bayesiane

7.8. Modelli di regressione e di risposta continua

7.8.1. Regressione lineare semplice
7.8.2. Regressione lineare multipla
7.8.3. Regressione logistica
7.8.4. Alberi di regressione
7.8.5. Introduzione alle macchine a vettori di supporto (SVM)
7.8.6. Misure di bontà di adattamento

7.9. Clustering

7.9.1. Concetti di base
7.9.2. Clustering gerarchico
7.9.3. Metodi probabilistici
7.9.4. Algoritmo EM
7.9.5. Metodo B-Cubed
7.9.6. Metodi impliciti

7.10 Estrazione di testi ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

7.10.1. Concetti di base
7.10.2. Creazione del corpus
7.10.3. Analisi descrittiva
7.10.4. Introduzione alla sentiment analysis

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning

8.1. Deep Learning

8.1.1. Tipi di Deep Learning
8.1.2. Applicazioni del Deep Learning
8.1.3. Vantaggi e svantaggi del Deep Learning

8.2. Operazioni

8.2.1. Somma
8.2.2. Prodotto
8.2.3. Trasporto

8.3. Livelli

8.3.1. Livello di input
8.3.2. Livello nascosto
8.3.3. Livello di output

8.4. Unione di livelli e operazioni

8.4.1. Progettazione dell’architettura
8.4.2. Connessione tra i livelli
8.4.3. Propagazione in avanti

8.5. Costruzione della prima rete neurale

8.5.1. Progettazione della rete
8.5.2. Impostare i pesi
8.5.3. Addestramento della rete

8.6. Trainer e ottimizzatore

8.6.1. Selezione dell'ottimizzatore
8.6.2. Ristabilire una funzione di perdita
8.6.3. Ristabilire una metrica

8.7. Applicazione dei Principi delle Reti Neurali

8.7.1. Funzioni di attivazione
8.7.2. Propagazione all'indietro
8.7.3. Regolazioni dei parametri

8.8. Dai neuroni biologici a quelli artificiali

8.8.1. Funzionamento di un neurone biologico
8.8.2. Trasferimento della conoscenza ai neuroni artificiali
8.8.3. Stabilire relazioni tra di essi

8.9. Implementazione di MLP (Perceptron multistrato) con Keras

8.9.1. Definizione della struttura di reti
8.9.2. Creazione del modello
8.9.3. Addestramento del modello

8.10. Iperparametri di Fine tuning di Reti Neurali

8.10.1. Selezione della funzione di attivazione
8.10.2. Stabilire il learning rate
8.10.3. Regolazioni dei pesi

Modulo 9. Addestramento delle reti neurali profonde

9.1. Problemi di Gradiente

9.1.1. Tecniche di ottimizzazione gradiente
9.1.2. Gradienti Stocastici
9.1.3. Tecniche di inizializzazione del peso

9.2. Riutilizzo di strati pre-addestrati

9.2.1. Addestramento del trasferimento della conoscenza
9.2.2. Estrazione delle caratteristiche
9.2.3. Deep Learning

9.3. Ottimizzatori

9.3.1. Ottimizzatori a discesa stocastica del gradiente
9.3.2. Ottimizzatori Adam e RMSprop
9.3.3. Ottimizzatori di momento

9.4. Programmazione del tasso di apprendimento

9.4.1. Controllo del tasso di apprendimento automatico 
9.4.2. Cicli di apprendimento
9.4.3. Termini di lisciatura

9.5. Overfitting

9.5.1. Convalida incrociata
9.5.2. Regolarizzazione
9.5.3. Metriche di valutazione

9.6. Linee guida pratiche

9.6.1. Progettazione dei modelli
9.6.2. Selezione delle metriche e dei parametri di valutazione
9.6.3. Verifica delle ipotesi

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Addestramento del trasferimento della conoscenza
9.7.2. Estrazione delle caratteristiche
9.7.3. Deep Learning

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Trasformazioni dell'immagine
9.8.2. Generazione di dati sintetici
9.8.3. Trasformazione del testo

9.9. Applicazione Pratica del Transfer Learning

9.9.1. Addestramento del trasferimento della conoscenza
9.9.2. Estrazione delle caratteristiche
9.9.3. Deep Learning

9.10. Regolarizzazione

9.10.1. L e L
9.10.2. Regolarizzazione a entropia massima
9.10.3. Dropout

Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e addestramento con TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Utilizzo della libreria TensorFlow
10.1.2. Addestramento dei modelli con TensorFlow
10.1.3. Operazioni grafiche su TensorFlow

10.2. TensorFlow e NumPy

10.2.1. Ambiente computazionale NumPy per TensorFlow
10.2.2. Utilizzo degli array NumPy con TensorFlow
10.2.3. Operazioni NumPy per i grafici di TensorFlow

10.3. Personalizzazione di modelli e algoritmi di addestramento

10.3.1. Costruire modelli personalizzati con TensorFlow
10.3.2. Gestione dei parametri di addestramento
10.3.3. Utilizzo di tecniche di ottimizzazione per l’addestramento

10.4. Funzioni e grafica di TensorFlow

10.4.1. Funzioni con TensorFlow
10.4.2. Utilizzo di grafici per l’addestramento dei modelli
10.4.3. Ottimizzazione dei grafici con le operazioni di TensorFlow

10.5. Caricamento e pre-elaborazione dei dati con TensorFlow

10.5.1. Caricamento di insiemi di dati con TensorFlow
10.5.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow
10.5.3. Utilizzo di strumenti di TensorFlow per la manipolazione dei dati

10.6. La API tfdata

10.6.1. Utilizzo dell'API tfdata per il trattamento dei dati
10.6.2. Costruzione di flussi di dati con tfdata
10.6.3. Uso dell'API tfdata per l’addestramento dei modelli

10.7. Il formato TFRecord

10.7.1. Utilizzo dell’API TFRecord per la serialità dei dati
10.7.2. Caricamento di file TFRecord con TensorFlow
10.7.3. Utilizzo di file TFRecord per l’addestramento dei modelli

10.8. Livelli di pre-elaborazione di Keras

10.8.1. Utilizzo dell'API di pre-elaborazione Keras
10.8.2. Costruzione di pipeline di pre-elaborazione con Keras
10.8.3. Uso dell'API nella pre-elaborazione di Keras per l’addestramento dei modelli

10.9. Il progetto TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilizzo di TensorFlow Datasets per la serialità dei dati
10.9.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow Datasets
10.9.3. Uso de TensorFlow Datasets per il training dei modelli

10.10. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow

10.10.1. Applicazione Pratica
10.10.2. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow
10.10.3. Addestramento dei modelli con TensorFlow
10.10.4. Utilizzo dell'applicazione per la previsione dei risultati

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

11.1. L'architettura Visual Cortex 

11.1.1. Funzioni della corteccia visiva 
11.1.2. Teoria della visione computazionale 
11.1.3. Modelli di elaborazione delle immagini 

11.2. Layer convoluzionali 

11.2.1. Riutilizzazione dei pesi nella convoluzione 
11.2.2. Convoluzione D 
11.2.3. Funzioni di attivazione 

11.3. Livelli di raggruppamento e distribuzione dei livelli di raggruppamento con Keras 

11.3.1. Pooling e Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Tipi di Pooling 

11.4. Architetture CNN 

11.4.1. Architettura VGG 
11.4.2. Architettura AlexNet 
11.4.3. Architettura ResNet 

11.5. Implementazione di una CNN ResNet- utilizzando Keras 

11.5.1. Inizializzazione dei pesi 
11.5.2. Definizione del livello di input 
11.5.3. Definizione di output 

11.6. Uso di modelli pre-training di Keras 

11.6.1. Caratteristiche dei modelli pre-addestramento 
11.6.2. Usi dei modelli pre-addestramento 
11.6.3. Vantaggi dei modelli pre-addestramento 

11.7. Modelli pre-addestramento per l'apprendimento tramite trasferimento 

11.7.1. L'apprendimento attraverso il trasferimento 
11.7.2. Processo di apprendimento per trasferimento 
11.7.3. Vantaggi dell’apprendimento per trasferimento 

11.8. Classificazione e localizzazione in Deep Computer Vision 

11.8.1. Classificazione di immagini 
11.8.2. Localizzazione di oggetti nelle immagini 
11.8.3. Rilevamento di oggetti 

11.9. Rilevamento di oggetti e tracciamento degli oggetti 

11.9.1. Metodi di rilevamento degli oggetti 
11.9.2. Algoritmi di tracciamento degli oggetti 
11.9.3. Tecniche di tracciamento e localizzazione 

11.10. Segmentazione semantica 

11.10.1. Deep Learning con segmentazione semantica 
11.10.1. Rilevamento dei bordi 
11.10.1. Metodi di segmentazione basati su regole 

Modulo 12. Processo del linguaggio naturale (NLP) con Reti Naturali Ricorrenti (RNN) e Assistenza

12.1. Generazione di testo utilizzando RNN 

12.1.1. Addestramento di una RNN per la generazione di testo 
12.1.2. Generazione di linguaggio naturale con RNN 
12.1.3. Applicazioni di generazione di testo con RNN 

12.2. Creazione del set di dati di addestramento 

12.2.1. Preparazione dei dati per l’addestramento di una RNN 
12.2.2. Conservazione del set di dati di addestramento 
12.2.3. Pulizia e trasformazione dei dati 
12.2.4. Analisi del Sentiment 

12.3. Classificazione delle opinioni con RNN 

12.3.1. Rilevamento degli argomenti nei commenti 
12.3.2. Analisi dei sentimenti con algoritmi di deep learning 

12.4. Rete encoder-decoder per eseguire la traduzione automatica neurale 

12.4.1. Addestramento di una RNN per eseguire la traduzione automatica 
12.4.2. Utilizzo di una rete encoder-decoder per la traduzione automatica 
12.4.3. Migliore precisione della traduzione automatica con RNN 

12.5. Meccanismi di assistenza 

12.5.1. Attuazione di meccanismi di assistenza in RNN 
12.5.2. Utilizzo di meccanismi di assistenza per migliorare la precisione dei modelli 
12.5.3. Vantaggi dei meccanismi di assistenza nelle reti neurali 

12.6. Modelli Transformers 

12.6.1. Utilizzo dei modelli Transformers per l'elaborazione del linguaggio naturale 
12.6.2. Applicazione dei modelli Transformers per la visione 
12.6.3. Vantaggi dei modelli Transformers 

12.7. Transformers per la visione 

12.7.1. Uso dei modelli Transformers per la visione 
12.7.2. Elaborazione dei dati di immagine 
12.7.3. Addestramento dei modelli Transformers per la visione 

12.8. Libreria di Transformer di Hugging Face 

12.8.1. Uso della libreria di Transformers di Hugging Face 
12.8.2. Applicazione della libreria Transformers di Hugging Face 
12.8.3. Vantaggi della libreria di Transformers di Hugging Face 

12.9. Altre Librerie di Transformers: Confronto 

12.9.1. Confronto tra le diverse librerie di Transformers 
12.9.2. Uso di altre librerie di Transformers 
12.9.3. Vantaggi delle altre librerie di Transformers 

12.10. Sviluppo di un'applicazione NLP con RNN e Assistenza: Applicazione Pratica 

12.10.1. Sviluppare di un'applicazione di elaborazione di linguaggio naturale con RNN e assistenza 
12.10.2. Utilizzo di RNN, meccanismi di assistenza e modelli Transformers nell'applicazione 
12.10.3. Valutazione dell'attuazione pratica

Modulo 13. Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione

13.1. Rappresentazione dei dati efficienti 

13.1.1. Riduzione della dimensionalità 
13.1.2. Deep Learning 
13.1.3. Rappresentazioni compatte 

13.2. Realizzazione di PCA con un encoder automatico lineare incompleto 

13.2.1. Processo di addestramento 
13.2.2. Implementazione in Python 
13.2.3. Uso dei dati di prova 

13.3. Codificatori automatici raggruppati 

13.3.1. Reti neurali profonde 
13.3.2. Costruzione di architetture di codifica 
13.3.3. Uso della regolarizzazione 

13.4. Autocodificatori convoluzionali 

13.4.1. Progettazione di modelli convoluzionali 
13.4.2. Addestramento di modelli convoluzionali 
13.4.3. Valutazione dei risultati 

13.5. Eliminazione del rumore dei codificatori automatici 

13.5.1. Applicare filtro 
13.5.2. Progettazione di modelli di codificazione 
13.5.3. Uso di tecniche di regolarizzazione 

13.6. Codificatori automatici dispersi 

13.6.1. Aumentare l'efficienza della codifica 
13.6.2. Ridurre al minimo il numero di parametri 
13.6.3. Uso di tecniche di regolarizzazione 

13.7. Codificatori automatici variazionali 

13.7.1. Utilizzo dell’ottimizzazione variazionale 
13.7.2. Deep learning non supervisionato 
13.7.3. Rappresentazioni latenti profonde 

13.8. Creazione di immagini MNIST di moda 

13.8.1. Riconoscimento di pattern 
13.8.2. Creazione di immagini 
13.8.3. Addestramento delle reti neurali profonde 

13.9. Reti generative avversarie e modelli di diffusione 

13.9.1. Generazione di contenuti da immagini 
13.9.2. Modello di distribuzione dei dati 
13.9.3. Uso di reti avversarie 

13.10 Implementazione dei modelli 

13.10.1. Applicazione Pratica 
13.10.2. L'implementazione dei modelli 
13.10.3. Utilizzo dei dati di prova 
13.10.4. Valutazione dei risultati 

Modulo 14. Computazione bio-ispirata 

14.1. Introduzione alla computazione bio-ispirata 

14.1.1. Introduzione alla computazione bio-ispirata 

14.2. Algoritmi di adattamento sociale 

14.2.1. Computazione bio-ispirata basato su colonie di formiche 
14.2.2. Varianti degli algoritmi di colonia di formiche 
14.2.3. Elaborazione particellare basata su cloud 

14.3. Algoritmi genetici 

14.3.1. Struttura generale 
14.3.2. Implementazioni dei principali operatori 

14.4. Strategie spaziali di esplorazione-sfruttamento per algoritmi genetici 

14.4.1. Algoritmo CHC 
14.4.2. Problemi multimodali 

14.5. Modelli di computazione evolutiva (I) 

14.5.1. Strategie evolutive 
14.5.2. Programmazione evolutiva 
14.5.3. Algoritmi basati sull'evoluzione differenziale 

14.6. Modelli di computazione evolutiva (II) 

14.6.1. Modelli evolutivi basati sulla stima delle distribuzioni (EDA) 
14.6.2. Programmazione genetica 

14.7. Programmazione evolutiva applicata ai problemi di apprendimento 

14.7.1. Apprendimento basato sulle regole 
14.7.2. Metodi evolutivi nei problemi di selezione delle istanze 

14.8. Problemi multi-obiettivo 

14.8.1. Concetto di dominanza 
14.8.2. Applicazione degli algoritmi evolutivi ai problemi multi-obiettivo 

14.9. Reti neuronali (I) 

14.9.1. Introduzione alle reti neurali 
14.9.2. Esempio pratico con le reti neurali 

14.10. Reti neuronali (II) 

14.10.1. Casi di utilizzo delle reti neurali nella ricerca medica 
14.10.2. Casi di utilizzo delle reti neurali in economia 
14.10.3. Casi di utilizzo delle reti neurali nella visione artificiale 

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: strategie e applicazioni 

15.1. Servizi finanziari 

15.1.1. Le implicazioni dell'Intelligenza Artificiale (IA) nei servizi finanziari:  Opportunità e sfide  
15.1.2. Casi d'uso  
15.1.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
15.1.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

15.2. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel servizio sanitario  

15.2.1. Implicazioni dell'IA nel settore sanitario: Opportunità e sfide  
15.2.2. Casi d'uso 

15.3. Rischi legati all'uso dell'IA nel servizio sanitario 

15.3.1. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
15.3.2. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA  

15.4. Retail  

15.4.1. Implicazioni dell'IA nel Retail: Opportunità e sfide  
15.4.2. Casi d'uso  
15.4.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA  
15.4.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

15.5. Industria   

15.5.1. Implicazioni dell'IA nell’Industria: Opportunità e sfide 
15.5.2. Casi d'uso 

15.6. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA nell’Industria   

15.6.1. Casi d'uso 
15.6.2. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
15.6.3. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA  

15.7. Pubblica Amministrazione  

15.7.1. Implicazioni dell'IA nella Pubblica Amministrazione: Opportunità e sfide 
15.7.2. Casi d'uso  
15.7.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA  
15.7.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA  

15.8. Educazione  

15.8.1. Implicazioni dell'IA nell’Educazione: Opportunità e sfide 
15.8.2. Casi d'uso  
15.8.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA  
15.8.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

15.9. Silvicoltura e agricoltura  

15.9.1. Implicazioni dell'IA nella silvicoltura e nell’agricoltura: Opportunità e sfide  
15.9.2. Casi d'uso 
15.9.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
15.9.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA  

15.10 Risorse Umane  

15.10.1. Implicazioni dell'IA nelle Risorse Umane: Opportunità e sfide 
15.10.2. Casi d'uso  
15.10.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA  
15.10.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

Modulo 16. Analisi Tecnica dei Mercati Finanziari con IA

16.1. Analisi e visualizzazione degli indicatori tecnici con Plotly e Dash 

16.1.1. Implementazione di grafici interattivi con Plotly 
16.1.2. Visualizzazione avanzata delle serie temporali con Matplotlib 
16.1.3. Creazione di dashboard dinamici in tempo reale con Dash 

16.2. Ottimizzazione e automazione degli indicatori tecnici con Scikit-learn 

16.2.1. Automazione degli indicatori con Scikit-learn 
16.2.2. Ottimizzazione degli indicatori tecnici 
16.2.3. Creazione di indicatori personalizzati con Keras 

16.3. Riconoscimento di modelli finanziari con CNN 

16.3.1. Utilizzo di CNN in TensorFlow per identificare i pattern dei grafici 
16.3.2. Miglioramento dei modelli di riconoscimento con tecniche di Transfer Learning 
16.3.3. Convalida dei modelli di riconoscimento in mercati in tempo reale 

16.4. Strategie di trading quantitativo con QuantConnect 

16.4.1. Creazione di sistemi di trading algoritmici con QuantConnect 
16.4.2. Backtesting delle strategie con QuantConnect 
16.4.3. Integrazione del Machine Learning nelle strategie di trading con QuantConnect 

16.5. Trading algoritmico con Reinforcement Learning usando TensorFlow  

16.5.1. Apprendimento rinforzato per il trading 
16.5.2. Creazione di agenti di trading con TensorFlow Reinforcement Learning 
16.5.3. Simulazione e messa a punto degli agenti in OpenAI Gym 

16.6. Modellazione di serie temporali con LSTM in Keras per la previsione dei prezzi 

16.6.1. Applicazione di LSTM per la previsione dei prezzi 
16.6.2. Implementazione di modelli LSTM in Keras per le serie temporali finanziarie 
16.6.3. Ottimizzazione e messa a punto dei parametri nei modelli di serie temporali 

16.7. Applicazione dell'Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI) in finanza 

16.7.1. Applicazione della XAI in finanza 
16.7.2. Applicazione del LIME ai modelli di trading 
16.7.3. Uso di SHAP per l'analisi del contributo delle caratteristiche nelle decisioni di IA 

16.8. High-Frequency Trading (HFT) ottimizzato con modelli di Machine Learning

16.8.1. Sviluppo di modelli di ML per HFT 
16.8.2. Implementazione di strategie di HFT con TensorFlow 
16.8.3. Simulazione e valutazione di HFT in ambienti controllati 

16.9. Analisi della volatilità con il Machine Learning 

16.9.1. Applicazione di modelli intelligenti per prevedere la volatilità 
16.9.2. Implementazione di modelli di volatilità con PyTorch 
16.9.3. Integrazione dell'analisi della volatilità nella gestione del rischio di portafoglio 

16.10. Ottimizzazione del portafoglio con algoritmi genetici 

16.10.1. Fondamenti degli algoritmi genetici per l'ottimizzazione degli investimenti nei mercati 
16.10.2. Implementazione di algoritmi genetici per la selezione del portafoglio 
16.10.3. Valutazione delle strategie di ottimizzazione del portafoglio

Modulo 17. Analisi Fondamentale dei Mercati Finanziari con IA

17.1. Modellazione predittiva della performance finanziaria con Scikit-Learn 

17.1.1. Regressione lineare e logistica per la previsione finanziaria con Scikit-Learn 
17.1.2. Utilizzo di reti neurali con TensorFlow per la previsione di ricavi e profitti 
17.1.3. Convalida dei modelli predittivi con cross-validation utilizzando Scikit-Learn 

17.2. Valutazione delle imprese con Deep Learning 

17.2.1. Automazione del modello del flusso di cassa scontato (DCF) con TensorFlow 
17.2.2. Modelli di valutazione avanzati con PyTorch 
17.2.3. Integrazione e analisi di più modelli di valutazione con Pandas 

17.3. Analisi dei bilanci con NLP utilizzando ChatGPT 

17.3.1. Estrazione di informazioni chiave dai bilanci annuali con ChatGPT 
17.3.2. Analisi del sentiment dei rapporti degli analisti e delle notizie finanziarie con ChatGPT 
17.3.3. Implementazione di modelli NLP con ChatGPT per l'interpretazione di testi finanziari 

17.4. Analisi del rischio e del credito con Machine Learning 

17.4.1. Modelli di scoring di credito con SVM e alberi decisionali in Scikit-Learn 
17.4.2. Analisi del rischio di credito in imprese e obbligazioni con TensorFlow 
17.4.3. Visualizzazione dei dati di rischio con Tableau 

17.5. Analisi del credito con Scikit-Learn 

17.5.1. Implementazione di modelli di scoring di credito 
17.5.2. Analisi del rischio di credito con RandomForest in Scikit-Learn 
17.5.3. Visualizzazione avanzata dei punteggi di credito con Tableau 

17.6. Valutazione della sostenibilità ESG con tecniche di Data Mining 

17.6.1. Metodi di Data Mining ESG 
17.6.2. Modellazione dell'impatto ESG con tecniche di regressione 
17.6.3. Applicazioni dell'analisi ESG nelle decisioni di investimento 

17.7. Benchmarking settoriale con l'Intelligenza Artificiale utilizzando TensorFlow e Power BI 

17.7.1. Analisi comparativa delle aziende con l'Intelligenza Artificiale 
17.7.2. Modellazione predittiva delle prestazioni del settore con TensorFlow 
17.7.3. Implementazione di dashboard settoriali con Power BI 

17.8. Gestione del portafoglio con ottimizzazione dell'IA 

17.8.1. Ottimizzazione del portafoglio 
17.8.2. Utilizzo delle tecniche di Machine Learning per l'ottimizzazione del portafoglio con Scikit-Optimize 
17.8.3. Implementazione e valutazione dell'efficacia degli algoritmi nella gestione del portafoglio 

17.9. Rilevamento di frodi finanziarie con l'IA utilizzando TensorFlow e Keras 

17.9.1. Concetti e tecniche di base dell'IA per il rilevamento delle frodi 
17.9.2. Creazione di modelli di rilevamento con reti neurali in TensorFlow 
17.9.3. Implementazione pratica di sistemi di rilevamento delle frodi nelle transazioni finanziarie 

17.10. Analisi e modellazione di fusioni e acquisizioni con l'IA 

17.10.1. Uso di modelli predittivi di IA per valutare fusioni e acquisizioni 
17.10.2. Simulazione di scenari post-fusione con tecniche di Machine Learning 
17.10.3. Valutazione dell'impatto finanziario di M&A con modelli intelligenti 

Modulo 18. Elaborazione di Big Data Finanziari

18.1. Big Data nel contesto finanziario 

18.1.1. Caratteristiche principali dei Big Data in finanza 
18.1.2. Importanza delle 5 V (Volume, Velocità, Varietà, Veracità, Valore) nei dati finanziari 
18.1.3. Casi d'uso dei Big Data nell'analisi del rischio e della compliance 

18.2. Tecnologie per l'archiviazione e la gestione dei Big Data finanziari 

18.2.1. Sistemi di database NoSQL per l'archiviazione finanziaria 
18.2.2. Uso di Data Warehouses e Data Lakes nel settore finanziario 
18.2.3. Confronto tra soluzioni on-premise e cloud-based 

18.3. Strumenti di elaborazione in tempo reale per i dati finanziari 

18.3.1. Introduzione a strumenti quali Apache Kafka e Apache Storm 
18.3.2. Applicazioni di elaborazione in tempo reale per il rilevamento delle frodi 
18.3.3. Vantaggi dell'elaborazione in tempo reale nel trading algoritmico 

18.4. Integrazione e pulizia di dati in finanza 

18.4.1. Metodi e strumenti per l'integrazione di dati provenienti da più fonti 
18.4.2. Tecniche di pulizia dei dati per garantire la qualità e l'accuratezza 
18.4.3. Sfide nella standardizzazione dei dati finanziari 

18.5. Tecniche di data mining applicate ai mercati finanziari 

18.5.1. Algoritmi di classificazione e previsione sui dati di mercato 
18.5.2. Analisi del sentiment nei social network per prevedere i movimenti del mercato 
18.5.3. Data mining per identificare i modelli di trading e il comportamento degli investitori 

18.6. Visualizzazione avanzata dei dati per analisi finanziari 

18.6.1. Strumenti e software di visualizzazione per i dati finanziari 
18.6.2. Progettazione di dashboard interattivi per il monitoraggio del mercato 
18.6.3. Il ruolo della visualizzazione nella comunicazione dell'analisi del rischio 

18.7. Uso di Hadoop e dei relativi ecosistemi in finanza 

18.7.1. Componenti chiave dell'ecosistema Hadoop e sua applicazione in finanza 
18.7.2. Casi d'uso di Hadoop per l'analisi di grandi volumi di transazioni 
18.7.3. Vantaggi e sfide dell'integrazione di Hadoop nelle infrastrutture finanziarie esistenti 

18.8. Applicazioni di Spark nell'analisi finanziaria 

18.8.1. Spark per l'analisi dei dati in tempo reale e in batch 
18.8.2. Creazione di modelli predittivi con Spark MLlib 
18.8.3. Integrazione di Spark con altri strumenti di Big Data in ambito finanziario 

18.9. Sicurezza dei dati e privacy nel settore finanziario 

18.9.1. Norme e regolamenti sulla protezione dei dati (GDPR, CCPA) 
18.9.2. Strategie di crittografia e gestione degli accessi per i dati sensibili 
18.9.3. Impatto delle violazioni dei dati sulle istituzioni finanziarie 

18.10. Impatto del cloud computing sull'analisi finanziaria su larga scala 

18.10.1. Vantaggi del cloud per la scalabilità e l'efficienza dell'analisi finanziaria 
18.10.2. Confronto tra i fornitori di cloud e i loro servizi specifici per la finanza 
18.10.3. Casi di studio sulla migrazione al cloud in grandi istituzioni finanziarie 

Modulo 19. Strategie di Trading Algoritmico

19.1. Fondamenti del trading algoritmico 

19.1.1. Strategie di trading algoritmico 
19.1.2. Tecnologie e piattaforme chiave per lo sviluppo di algoritmi di trading 
19.1.3. Vantaggi e sfide del trading automatico rispetto al trading manuale 

19.2. Progettazione di sistemi di trading automatizzato 

19.2.1. Struttura e componenti di un sistema di trading automatizzato 
19.2.2. Programmazione di algoritmi: dall'idea all'implementazione 
19.2.3. Considerazioni sulla latenza e sull'hardware nei sistemi di trading 

19.3. Backtesting e valutazione delle strategie di trading 

19.3.1. Metodologie per un backtesting efficace delle strategie algoritmiche 
19.3.2. Importanza di dati storici di qualità nel backtesting 
19.3.3. Indicatori chiave di performance per la valutazione delle strategie di trading 

19.4. Ottimizzazione delle strategie con il Machine Learning 

19.4.1. Applicazione delle tecniche di apprendimento supervisionato nel miglioramento delle strategie 
19.4.2. Uso dell'ottimizzazione dello sciame di particelle e degli algoritmi genetici 
19.4.3. Problemi di overfitting nell'ottimizzazione delle strategie di trading 

19.5. Trading ad alta frequenza (HFT) 

19.5.1. Principi e tecnologie alla base dell'HFT 
19.5.2. Impatto dell'HFT sulla liquidità e sulla volatilità del mercato 
19.5.3. Strategie comuni di HFT e loro efficacia 

19.6. Algoritmi di esecuzione degli ordini 

19.6.1. Tipi di algoritmi di esecuzione e loro applicazione pratica 
19.6.2. Algoritmi per minimizzare l'impatto sul mercato 
19.6.3. Uso di simulazioni per migliorare l'esecuzione degli ordini 

19.7. Strategie di arbitraggio nei mercati finanziari 

19.7.1. Arbitraggio statistico e fusione dei prezzi nei mercati 
19.7.2. Arbitraggio su indici ed ETF 
19.7.3. Sfide tecniche e legali dell'arbitraggio nel trading moderno 

19.8. Gestione del rischio nel trading algoritmico 

19.8.1. Misure di rischio per il trading algoritmico 
19.8.2. Integrazione dei limiti di rischio e degli stop-loss negli algoritmi 
19.8.3. Rischi specifici del trading algoritmico e modalità di mitigazione 

19.9. Aspetti normativi e di compliance del trading algoritmico 

19.9.1. Normative globali che hanno un impatto sul trading algoritmico 
19.9.2. Conformità normativa e reporting in un ambiente automatizzato 
19.9.3. Implicazioni etiche del trading automatizzato 

19.10. Futuro del trading algoritmico e tendenze emergenti 

19.10.1. Impatto dell'Intelligenza Artificiale sul futuro sviluppo del trading algoritmico 
19.10.2. Nuove tecnologie Blockchain e loro applicazione nel trading algoritmico 
19.10.3. Tendenze nell'adattabilità e nella personalizzazione degli algoritmi di trading 

Modulo 20. Aspetti Etici e Legali dell’IA in ambito finanziario 

20.1. Etica in Intelligenza Artificiale applicata alla finanza 

20.1.1. Principi etici fondamentali per lo sviluppo e l'uso dell'IA in finanza 
20.1.2. Casi di studio su dilemmi etici nelle applicazioni di IA in campo finanziario 
20.1.3. Sviluppo di codici etici di condotta per i professionisti delle tecnologie finanziarie 

20.2. Normative globali che influenzano l'uso dell'IA nei mercati finanziari 

20.2.1. Panoramica delle principali normative internazionali sull'IA finanziaria 
20.2.2. Confronto tra le politiche di regolamentazione dell'IA nelle varie giurisdizioni 
20.2.3. Implicazioni della regolamentazione dell'IA sull'innovazione finanziaria 

20.3. Trasparenza e spiegabilità dei modelli di IA in finanza 

20.3.1. Importanza della trasparenza negli algoritmi di IA per la fiducia degli utenti 
20.3.2. Tecniche e strumenti per migliorare la spiegabilità dei modelli di IA 
20.3.3. Sfide dell'implementazione di modelli interpretabili in ambienti finanziari complessi 

20.4. Gestione del rischio e conformità etica nell'uso dell'IA 

20.4.1. Strategie di mitigazione del rischio associate all'impiego dell'IA in ambito finanziario 
20.4.2. Conformità etica nello sviluppo e nell'applicazione delle tecnologie di IA 
20.4.3. Supervisione etica e audit dei sistemi di IA nelle operazioni finanziarie 

20.5. Impatto sociale ed economico dell'IA sui mercati finanziari 

20.5.1. Effetti dell'IA sulla stabilità e sull'efficienza dei mercati finanziari 
20.5.2. IA e il suo impatto sull'occupazione e sulle competenze professionali in ambito finanziario 
20.5.3. Vantaggi e rischi sociali dell'automazione finanziaria su larga scala 

20.6. Privacy e protezione dei dati nelle applicazioni di IA in ambito finanziario 

20.6.1. Normativa sulla privacy dei dati applicabile alle tecnologie di IA in ambito finanziario 
20.6.2. Tecniche di protezione dei dati personali nei sistemi finanziari basati sull'IA 
20.6.3. Sfide nella gestione dei dati sensibili nella modellazione predittiva e analitica 

20.7. Problematica e correttezza algoritmica nei modelli finanziari di IA 

20.7.1. Identificazione e mitigazione dei pregiudizi negli algoritmi di IA finanziaria 
20.7.2. Strategie per garantire l'equità nei modelli decisionali automatici 
20.7.3. Impatto dei pregiudizi algoritmici sull'inclusione e l'equità finanziaria 

20.8. Sfide della supervisione normativa nell'IA finanziaria 

20.8.1. Sfide nella supervisione e nel controllo delle tecnologie avanzate di IA 
20.8.2. Ruolo delle autorità finanziarie nella supervisione continua dell'IA 
20.8.3. La necessità di un adeguamento normativo all'avanzamento della tecnologia dell'IA 

20.9. Strategie per lo sviluppo responsabile delle tecnologie di IA nella finanza 

20.9.1. Migliori pratiche per uno sviluppo sostenibile e responsabile dell'IA in finanza 
20.9.2. Iniziative e framework per la valutazione etica dei progetti di IA nella finanza 
20.9.3. Collaborazione tra autorità di regolamentazione e aziende per promuovere pratiche responsabili 

20.10. Futuro della regolamentazione dell'IA nel settore finanziario 

20.10.1. Tendenze emergenti e sfide future nella regolamentazione dell'IA nel settore finanziario 
20.10.2. Preparazione di quadri giuridici per le innovazioni dirompenti nella tecnologia finanziaria 
20.10.3. Dialogo e cooperazione internazionale per una regolamentazione efficace e unificata dell'IA in finanza

Affronterai la modellazione delle serie temporali e l'applicazione dell'Intelligenza Artificiale spiegabile, facilitando il processo decisionale informato e preciso in ambienti finanziari dinamici"