Grazie a questo Master privato, 100% online, capirai come l'IA può trasformare l'analisi tecnica e fondamentale, ottimizzando le decisioni di investimento con una precisione che sfida l'intuizione umana" 

L'uso dell'Intelligenza Artificiale (IA) nella finanza è stato intensificato con lo sviluppo di algoritmi avanzati di Machine Learning, che ottimizzano le strategie di investimento e l'analisi dei rischi. Le istituzioni finanziarie stanno adottando l'IA per automatizzare le operazioni, rilevare le frodi in tempo reale e personalizzare i consigli di investimento per i loro clienti.

Così nasce questo Master privato, che fornirà una solida comprensione di come applicare tecniche avanzate di intelligenza artificiale per l'analisi tecnica dei mercati. In questo modo, i professionisti saranno in grado di utilizzare strumenti moderni per la visualizzazione e l'automazione degli indicatori tecnici, nonché di implementare modelli sofisticati come le reti neurali convoluzionali per il riconoscimento dei modelli finanziari.

Gli esperti acquisiranno inoltre familiarità con le tecniche di Machine Learning e Deep Learning, nonché con l'Elaborazione del Linguaggio Naturale per analizzare i bilanci e altri documenti pertinenti. Saranno inoltre affrontate le metodologie per la valutazione del rischio e del credito, l'analisi della sostenibilità ESG e il rilevamento delle frodi finanziarie.

Infine, si tratterà di elaborare grandi volumi di dati finanziari, gestendo e analizzando i Big Data con strumenti avanzati come Hadoop e Spark. Inoltre, si indagherà sull'integrazione, la pulizia e la visualizzazione dei dati, nonché sulla sicurezza e la privacy nella gestione delle informazioni finanziarie. Verranno analizzate le strategie di trading algoritmico, compresa la progettazione e l'ottimizzazione dei sistemi automatizzati e la gestione del rischio.

In questo modo, TECH ha creato un dettagliato programma universitario completamente online che facilita agli studenti l'accesso al materiale didattico attraverso qualsiasi dispositivo elettronico con connessione a Internet. Questo elimina la necessità di spostarsi in un luogo fisico e adattarsi a un orario specifico. Inoltre, integra la rivoluzionaria metodologia Relearning, che si basa sulla ripetizione di concetti essenziali per migliorare la comprensione del contenuto.

Sarai in grado di gestire e analizzare grandi volumi di dati finanziari, progettare strategie di trading algoritmico efficaci e affrontare complesse questioni etiche e normative" 

Questo Master privato in Intelligenza Artificiale in Borsa e Mercati Finanziari possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Intelligenza Artificiale in Borsa e Mercati Finanziari
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione a internet

Approfondirai metodi avanzati come l'apprendimento per rinforzo per il trading algoritmico e la modellazione di serie temporali con LSTM, grazie a una vasta libreria di risorse multimediali innovative" 

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore e altre aree correlate, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso accademico. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.   

Avrai la capacità di eseguire analisi precise ed efficienti in un ambiente di crescente complessità e dinamiche nei mercati finanziari, attraverso i migliori materiali didattici, all'avanguardia tecnologica e educativa"

Affronterai l'etica e la regolamentazione nell'uso dell'IA in finanza, preparandoti ad affrontare sfide etiche e normative, nonché a sviluppare tecnologie in modo responsabile nel settore finanziario"

Il programma fornirà ai professionisti le competenze necessarie per applicare tecniche avanzate di Machine Learning e Deep Learning nell'analisi tecnica e fondamentale, ottimizzando le strategie di trading e di trading. Si concentrerà anche sullo sviluppo di competenze per gestire ed elaborare grandi volumi di dati finanziari, progettare e valutare sistemi di trading algoritmico e affrontare aspetti etici e normativi relativi all'applicazione dell'IA nella finanza. In questo senso, gli esperti saranno preparati ad affrontare le sfide e a cogliere le opportunità offerte dall'IA in un ambiente finanziario in continua evoluzione. 

L'obiettivo principale di questo Master privato sarà quello di formare professionisti altamente qualificati per integrare l'Intelligenza Artificiale nell'analisi e nella gestione dei mercati finanziari. Cosa aspetti ad iscriverti?" 

Obiettivi generali

• Comprendere le basi teoriche dell'Intelligenza Artificiale
• Studiare i diversi tipi di dati e comprendere il ciclo di vita dei dati
• Valutare il ruolo cruciale dei dati nello sviluppo e nell'implementazione di soluzioni di Intelligenza Artificiale
• Approfondire la comprensione degli algoritmi e della complessità per la risoluzione di problemi specifici
• Esplorare le basi teoriche delle reti neurali per lo sviluppo del Deep Learning
• Esplorare il bio-inspired computing e la sua rilevanza per lo sviluppo di sistemi intelligenti
• Sviluppare competenze per applicare tecniche avanzate di intelligenza artificiale nell'analisi tecnica e fondamentale dei mercati finanziari, incluso l'uso di Machine
• Learning, Deep Learning e NLP
• Formare gli studenti a progettare, implementare e ottimizzare le strategie di trading algoritmico, utilizzando tecniche di Reinforcement Learning e Machine Learning per migliorare l'efficienza e la redditività nei mercati finanziari
• Acquisire competenze nell'elaborazione e analisi di grandi volumi di dati finanziari utilizzando tecnologie Big Data, come Hadoop e Spark
• Sviluppare la capacità di creare e applicare modelli di intelligenza artificiale che siano spiegabili e trasparenti, assicurando che le decisioni finanziarie basate sull'IA siano comprensibili e giustificabili
• Sviluppare una profonda comprensione delle sfide etiche e normative associate all'uso dell'Intelligenza Artificiale in finanza
• Fornire agli studenti gli strumenti e le conoscenze necessarie per sviluppare soluzioni finanziarie innovative che integrano l'Intelligenza Artificiale
• Creare modelli predittivi utilizzando tecniche di Machine Learning, come LSTM e modelli di serie temporali, per anticipare i movimenti dei mercati e migliorare il processo decisionale in materia di investimenti
• Sviluppare competenze nell'ottimizzazione del portafoglio e nella gestione del rischio finanziario utilizzando algoritmi genetici e altre tecniche avanzate di
• Intelligenza Artificiale, per massimizzare il rendimento e minimizzare il rischio negli investimenti
• Fornire gli strumenti e le tecniche necessarie per implementare e ottimizzare le strategie di trading ad alta frequenza, utilizzando modelli di machine learning per migliorare la velocità e la precisione nell'esecuzione degli ordini
• Applicare le tecnologie di IA in finanza in modo etico e responsabile, incorporando considerazioni di giustizia, trasparenza e privacy nelle proprie soluzioni

Obiettivi specifici

Modulo 1. Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale

• Analizzare l'evoluzione storica dell'Intelligenza Artificiale, dagli inizi allo stato attuale, identificando le pietre miliari e gli sviluppi principali
• Comprendere il funzionamento delle reti neurali e la loro applicazione nei modelli di apprendimento dell'Intelligenza Artificiale
• Studiare i principi e le applicazioni degli algoritmi genetici, analizzando la loro utilità nella risoluzione di problemi complessi
• Analizzare l'importanza di dizionari, vocabolari e tassonomie nella strutturazione ed elaborazione dei dati per i sistemi di IA

Modulo 2. Tipi e Cicli di Vita del Dato

• Comprendere i concetti fondamentali della statistica e la loro applicazione nell'analisi dei dati
• Identificare e classificare i diversi tipi di dati statistici, da quelli quantitativi a quelli qualitativi
• Analizzare il ciclo di vita dei dati, dalla generazione allo smaltimento, identificando le fasi principali
• Esplorare le fasi iniziali del ciclo di vita dei dati, evidenziando l'importanza della pianificazione e della struttura dei dati
• Esplorare i processi di raccolta dei dati, compresi la metodologia, gli strumenti e i canali di raccolta
• Esplorare il concetto di Datawarehouse (Magazzino Dati), con particolare attenzione ai suoi elementi costitutivi e alla sua progettazione

Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale

• Padroneggiare i fondamenti della scienza dei dati, coprendo gli strumenti, i tipi e le fonti per l'analisi delle informazioni
• Esplorare il processo di trasformazione dei dati in informazioni utilizzando tecniche di data mining e di visualizzazione dei dati
• Studiare la struttura e le caratteristiche dei datasets, comprendendo la sua importanza nella preparazione e nell'utilizzo dei dati per la modellazione dell'Intelligenza Artificiale
• Utilizzare strumenti specifici e best practice nella gestione e nell'elaborazione dei dati, garantendo efficienza e qualità nell'implementazione dell'Intelligenza Artificiale

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

• Padroneggiare le tecniche di inferenza statistica per comprendere e applicare i metodi statistici nel data mining
• Eseguire un'analisi esplorativa dettagliata dei set di dati per identificare modelli, anomalie e tendenze rilevanti
• Sviluppare competenze per la preparazione dei dati, compresa la pulizia, l'integrazione e la formattazione dei dati per l'utilizzo nel data mining
• Implementare strategie efficaci per gestire i valori mancanti nei set di dati, applicando metodi di imputazione o rimozione in base al contesto
• Identificare e ridurre il rumore nei dati, utilizzando tecniche di filtraggio e lisciamento per migliorare la qualità del set di dati
• Affrontare la pre-elaborazione dei dati in ambienti Big Data

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale

• Introdurre le strategie di progettazione degli algoritmi, fornendo una solida comprensione degli approcci fondamentali alla risoluzione dei problemi
• Analizzare l'efficienza e la complessità degli algoritmi, applicando tecniche di analisi per valutare le prestazioni in termini di tempo e spazio
• Studiare e applicare algoritmi di ordinamento, comprendendo le loro prestazioni e confrontando la loro efficienza in contesti diversi
• Esplorare gli algoritmi ad albero, comprendendo la loro struttura e le loro applicazioni
• Esaminare gli algoritmi con Heaps, analizzandone l'implementazione e l'utilità per una gestione efficiente dei dati
• Analizzare algoritmi basati su grafi, esplorando la loro applicazione nella rappresentazione e nella soluzione di problemi che coinvolgono relazioni complesse
• Studiare gli algoritmi Greedy, comprendendo la sua logica e le sue applicazioni nella risoluzione di problemi di ottimizzazione
• Ricercare e applicare la tecnica di backtracking per la risoluzione sistematica dei problemi, analizzando la loro efficacia in una varietà di contesti

Modulo 6. Sistemi intelligenti

• Esplorare la teoria degli agenti, comprendendo i concetti fondamentali del suo funzionamento e la sua applicazione nell'IA e nell'ingegneria del Software
• Studiare la rappresentazione della conoscenza, compresa l'analisi delle ontologie e la loro applicazione nell'organizzazione delle informazioni strutturate
• Analizzare il concetto di web semantico e il suo impatto sull'organizzazione e sul reperimento delle informazioni negli ambienti digitali
• Valutare e confrontare diverse rappresentazioni della conoscenza, integrandole per migliorare l'efficienza e la precisione dei sistemi intelligenti

Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining

• Introdurre i processi di scoperta della conoscenza e i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico
• Studiare gli alberi decisionali come modelli di apprendimento supervisionato, comprendendone la struttura e le applicazioni
• Valutare i classificatori utilizzando tecniche specifiche per misurarne le prestazioni e l'accuratezza nella classificazione dei dati
• Studiare le reti neurali, comprendendone il funzionamento e l'architettura per risolvere problemi complessi di apprendimento automatico
• Esplorare i metodi bayesiani e la loro applicazione nell'apprendimento automatico, comprese le reti e i classificatori bayesiani
• Analizzare modelli di regressione e di risposta continua per la previsione di valori numerici dai dati
• Studiare tecniche di clustering per identificare schemi e strutture in insiemi di dati non etichettati
• Esplorare il data mining e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), comprendendo come le tecniche di apprendimento automatico vengono applicate per analizzare e comprendere il testo

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning

• Padroneggiare i fondamenti e comprendere il ruolo fondamentale del Deep Learning
• Esplorare le operazioni fondamentali delle reti neurali e comprendere la loro applicazione nella costruzione di modelli
• Analizzare i diversi strati utilizzati nelle reti neurali e imparare a selezionarli in modo appropriato
• Comprendere l'efficace collegamento di strati e operazioni per progettare architetture di reti neurali complesse ed efficienti
• Utilizzare trainer e ottimizzatori per mettere a punto e migliorare le prestazioni delle reti neurali
• Esplorare la connessione tra neuroni biologici e artificiali per una comprensione più approfondita della progettazione dei modelli

Modulo 9. Addestramento delle reti neurali profonde

• Risolvere i problemi legati ai gradienti nell'addestramento delle reti neurali profonde
• Esplorare e applicare diversi ottimizzatori per migliorare l'efficienza e la convergenza dei modelli
• Programmare il tasso di apprendimento per regolare dinamicamente il tasso di convergenza del modello
• Comprendere e affrontare l'overfitting attraverso strategie specifiche durante l'addestramento
• Applicare linee guida pratiche per garantire un addestramento efficiente ed efficace delle reti neurali profonde
• Implementare Transfer Learning come tecnica avanzata per migliorare le prestazioni del modello su compiti specifici
• Esplorare e applicare tecniche di Data Augmentation per arricchire i set di dati e migliorare la generalizzazione del modello
• Sviluppare applicazioni pratiche utilizzando il Transfer Learning per risolvere problemi reali

Modulo 10. Personalizzazione dei Modelli e allenamento con TensorFlow

• Imparare i fondamenti di TensorFlow e la sua integrazione con NumPy per una gestione efficiente dei dati e dei calcoli
• Personalizzare i modelli e gli algoritmi di addestramento utilizzando le funzionalità avanzate di TensorFlow
• Esplorare l'API tfdata per gestire e manipolare in modo efficiente gli insiemi di dati
• Implementare il formato TFRecord per memorizzare e accedere a grandi insiemi di dati in TensorFlow
• Utilizzare i livelli di preelaborazione di Keras per facilitare la costruzione di modelli personalizzati
• Esplorare il progetto TensorFlow Datasets per accedere a insiemi di dati predefiniti e migliorare l'efficienza dello sviluppo
• Sviluppare un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow, integrando le conoscenze acquisite nel modulo
• Applicare in modo pratico tutti i concetti appresi nella costruzione e nell'addestramento di modelli personalizzati usando TensorFlow in situazioni reali

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

• Comprendere l'architettura della corteccia visiva e la sua importanza nella Deep Computer Vision
• Esplorare e applicare i livelli convoluzionali per estrarre caratteristiche chiave dalle immagini
• Implementare i livelli di clustering e il loro utilizzo nella Deep Computer Vision con Keras
• Analizzare varie architetture di reti neurali convoluzionali (CNN) e la loro applicabilità in diversi contesti
• Sviluppare e implementare una CNN ResNet utilizzando la libreria Keras per migliorare l'efficienza e le prestazioni del modello
• Utilizzare modelli Keras pre-addestrati per sfruttare l'apprendimento per trasferimento per compiti specifici
• Applicare tecniche di classificazione e localizzazione in ambienti di Deep Computer Vision
• Esplorare le strategie di rilevamento e tracciamento degli oggetti utilizzando le Reti Neurali Convoluzionali

Modulo 12. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) con Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e Assistenza

• Sviluppare competenze nella generazione di testi utilizzando reti neurali ricorrenti (RNN)
• Applicare le RNN nella classificazione delle opinioni per l'analisi del sentiment nei testi
• Comprendere e applicare i meccanismi di attenzione nei modelli di elaborazione del linguaggio naturale
• Analizzare e utilizzare i modelli Transformers in attività specifiche di NLP
• Esplorare l'applicazione dei modelli Transformers nel contesto dell'elaborazione delle immagini e della visione artificiale
• Acquisire familiarità con la libreria Transformers di Hugging Face per l'implementazione efficiente di modelli avanzati.
• Confrontare diverse librerie di Transformers per valutare la loro idoneità a specifiche attività
• Sviluppare un'applicazione pratica di NLP che integri RNN e meccanismi di attenzione per risolvere problemi del mondo reale

Modulo 13. Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione

• Sviluppare rappresentazioni efficienti dei dati utilizzando Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione
• Eseguire la PCA utilizzando un codificatore automatico lineare incompleto per ottimizzare la rappresentazione dei dati
• Implementare e comprendere il funzionamento degli autoencoder impilati
• Esplorare e applicare gli autoencoder convoluzionali per un'efficiente rappresentazione visiva dei dati
• Analizzare e applicare l'efficacia degli autoencoder sparsi nella rappresentazione dei dati
• Generare immagini di moda dal set di dati MNIST utilizzando Autoencoder
• Comprendere il concetto di Reti Generative Avversarie (GAN) e Modelli di Diffusione
• Implementare e confrontare le prestazioni dei Modelli di Diffusione e GAN nella generazione di dati

Modulo 14. Bio-inspired computing

• Introdurre i concetti fondamentali del bio-inspired computing
• Analizzare le strategie di esplorazione e sfruttamento dello spazio negli algoritmi genetici
• Esaminare modelli di calcolo evolutivo nel contesto dell'ottimizzazione
• Continuare l'analisi dettagliata dei modelli di calcolo evolutivo
• Applicare la programmazione evolutiva a problemi specifici di apprendimento
• Affrontare la complessità dei problemi multi-obiettivo nell'ambito del bio-inspired computing
• Esplorare l'applicazione delle reti neurali nel campo del bio-inspired computing
• Approfondire l'implementazione e l'utilità delle reti neurali nell'ambito del bio-inspired computing

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: strategie e applicazioni

• Sviluppare strategie per l'implementazione dell'intelligenza artificiale nei servizi finanziari
• Identificare e valutare i rischi associati all'uso dell'IA nel settore sanitario
• Valutare i rischi potenziali associati all'uso dell'IA nell'industria
• Applicare le tecniche di intelligenza artificiale nell'industria per migliorare la produttività
• Progettare soluzioni di intelligenza artificiale per ottimizzare i processi nella pubblica amministrazione
• Valutare l'implementazione delle tecnologie di IA nel settore dell'istruzione
• Applicare tecniche di intelligenza artificiale nel settore forestale e agricolo per migliorare la produttività
• Ottimizzare i processi delle risorse umane attraverso l'uso strategico dell'intelligenza artificiale

Modulo 16. Analisi Tecnica dei Mercati Finanziari con IA

• Sviluppare la capacità di visualizzare e ottimizzare gli indicatori tecnici utilizzando strumenti come Plotly, Dash e Scikit-learn, consentendo un processo decisionale più informato nell'analisi tecnica dei mercati finanziari
• Implementare le reti neurali convoluzionali (CNN) per il riconoscimento dei modelli nei dati finanziari, migliorando la precisione nell'identificazione delle opportunità di trading
• Acquisire competenze nella progettazione e ottimizzazione di strategie di trading algoritmico utilizzando tecniche di Reinforcement Learning con TensorFlow, focalizzate sulla massimizzazione della redditività

Modulo 17. Analisi fondamentale dei Mercati Finanziari con IA

• Imparare a modellare e prevedere le prestazioni finanziarie delle aziende utilizzando tecniche di Machine Learning e Deep Learning, facilitando decisioni di investimento basate sui dati
• Applicare tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), come ChatGPT, per analizzare ed estrarre informazioni rilevanti dai bilanci, migliorando la valutazione della salute finanziaria delle aziende
• Sviluppare competenze nel rilevamento delle frodi finanziarie e nella valutazione dei rischi utilizzando il Machine Learning, garantendo una maggiore sicurezza e precisione nelle decisioni finanziarie

Modulo 18. Elaborazione di Dati Finanziari su Larga Scala

• Padroneggiare l'uso di tecnologie Big Data, come Hadoop e Spark, per l'archiviazione e l'elaborazione di grandi volumi di dati finanziari, ottimizzando la capacità di analisi e il processo decisionale
• Implementare strumenti e tecniche per l'elaborazione in tempo reale dei dati finanziari, consentendo risposte rapide ed efficaci alle fluttuazioni del mercato.
• Applicare le migliori pratiche per garantire la sicurezza e la privacy dei dati finanziari, garantendo la conformità con gli standard di settore

Modulo 19. Strategie di Trading: Algoritmi

• Acquisire le competenze necessarie per progettare e sviluppare sistemi di trading automatizzati, integrando tecniche di Machine Learning per migliorare l'efficienza e l'efficacia delle operazioni
• Imparare a valutare e ottimizzare le strategie di trading utilizzando tecniche avanzate come il backtesting e Machine Learning, con l'obiettivo di massimizzare i rendimenti nei mercati finanziari
• Sviluppare una profonda comprensione delle tecniche di gestione del rischio applicate al trading algoritmico, garantendo che le strategie siano sia redditizie che sicure

Modulo 20. Aspetti Etici e Normativi dell'IA in Finanza

• Esplorare le sfide etiche associate all'uso dell'intelligenza artificiale nella finanza, tra cui la trasparenza, la spiegabilità e l'equità nei modelli finanziari
• Comprendere le normative globali che influenzano l'uso dell'IA nei mercati finanziari e imparare a sviluppare soluzioni che soddisfino questi requisiti
• Promuovere una cultura di sviluppo responsabile, integrando pratiche che garantiscano un uso etico e sicuro delle tecnologie IA a vantaggio del benessere economico e sociale

Un'esperienza educativa unica, cruciale e decisiva per crescere professionalmente"