Grazie a questo programma, 100% online, potrai sfruttare al meglio i Big Data e analizzare le tendenze che influenzano il rendimento delle attività finanziarie" 

Secondo uno studio condotto dall'Associazione Internazionale di Finanza, il 70% delle entità che implementano soluzioni di Intelligenza Artificiale sono riuscite a migliorare la precisione delle loro analisi economiche e ad ottimizzare la gestione dei loro portafogli. Di fronte a questa realtà, sempre più aziende chiedono l'assunzione di professionisti che gestiscono abilmente strumenti emergenti come i Big Data, l'elaborazione del Linguaggio Naturale o le Reti Neurali Convoluzionali per prendere decisioni strategiche più informate e migliorare la gestione del rischio finanziario. Per sfruttare queste opportunità di lavoro, gli esperti devono avere un vantaggio competitivo che li distingua dagli altri candidati.

Con questa idea in mente, TECH lancia un rivoluzionario programma di Intelligenza Artificiale nel Dipartimento Finanziario. Ideato da rinomati esperti in questo campo, il percorso accademico fornirà ai professionisti competenze avanzate per gestire strumenti avanzati che vanno dal Data Mining o Deep Computer Vision fino ai modelli di Reti Neurali Ricorrenti. In questo modo, gli studenti saranno altamente qualificati per utilizzare modelli predittivi nella gestione del rischio finanziario, ottimizzare lavori noiosi come la gestione della tesoreria e persino automatizzare altri processi come gli audit interni. Inoltre, i materiali didattici approfondiranno i metodi più innovativi per ottimizzare diversi portafogli di investimento. Inoltre, il programma offrirà strumenti avanzati per progettare visualizzazioni di dati economici complessi utilizzando Google Data Studio.

Inoltre, il titolo si basa sulla rivoluzionaria metodologia Relearning guidata da TECH. Si tratta di un sistema di apprendimento che consiste nella ripetizione progressiva degli aspetti chiave, che garantisce che i concetti essenziali del programma durino nella mente degli studenti. Inoltre, il piano di studi può essere pianificato individualmente, poiché non ci sono orari o programmi di valutazione prestabiliti. In questa stessa linea, il Campus Virtuale sarà disponibile 24 ore su 24 e permetterà ai professionisti di scaricare i materiali per consultarli quando vogliono.

Raggiungerai il tuo massimo potenziale nell'ambito della Direzione Finanziaria con l'aiuto di risorse multimediali presenti in formati come riassunti interattivi, video esplicativi e letture specializzate"

Questo Master privato in Intelligenza Artificiale nel Dipartimento Finanziario possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti di Ingegneria Artificiale
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni complete 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, forum di discussione su argomenti controversi e lavori di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Stai cercando di incorporare nella tua pratica quotidiana le tecniche più innovative di elaborazione del linguaggio naturale? Ottieni questo titolo in meno di un anno"

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. 

Addestrerai in modo efficiente i modelli di Machine Learning, consentendoti di prevedere diversi potenziali rischi finanziari"

Accederai a un sistema di apprendimento basato sulla ripetizione, con un insegnamento naturale e progressivo lungo tutto il piano di studi"

Attraverso questo Master privato, i professionisti si distingueranno per la loro solida conoscenza sull'implementazione dell'intelligenza artificiale nelle procedure finanziarie. Allo stesso modo, gli studenti acquisiranno competenze avanzate per eseguire modelli predittivi che consentono una gestione proattiva dei rischi e una pianificazione finanziaria più accurata. Gli esperti saranno inoltre in grado di implementare soluzioni di automazione dei processi robotizzati per ottimizzare attività ripetitive come la contabilità, la gestione della tesoreria e l'audit interno. Inoltre, gli studenti dovranno garantire che questi strumenti tecnologici siano conformi alle normative legali, proteggendo così la sicurezza dei dati finanziari.  

Padroneggerai la tecnica emergente del Data Mining e contribuirai al processo decisionale basato sull'evidenza" 

Obiettivi generali

• Applicare le tecniche di Intelligenza Artificiale nel processo decisionale finanziario
• Sviluppare modelli predittivi per la gestione del rischio finanziario
• Ottimizzare l'allocazione delle risorse finanziarie tramite algoritmi di IA
• Automatizzare i processi finanziari di routine utilizzando il machine learning
• Implementare strumenti di elaborazione del linguaggio naturale per l'analisi dei dati finanziari
• Progettare sistemi di raccomandazione per il settore finanziario
• Analizzare grandi volumi di dati finanziari utilizzando tecniche Big Data
• Valutare l'impatto dell'Intelligenza Artificiale sulla redditività delle imprese
• Migliorare la rilevazione delle frodi finanziarie con l'uso di IA
• Creare modelli di valutazione delle attività finanziarie utilizzando l'Intelligenza Artificiale
• Sviluppare strumenti di simulazione finanziaria basati su algoritmi IA
• Applicare tecniche di data mining per identificare i modelli finanziari
• Sviluppare modelli di ottimizzazione per la pianificazione finanziaria
• Utilizzare le reti neurali per migliorare la previsione delle tendenze del mercato
• Sviluppare soluzioni basate su IA per la personalizzazione dei prodotti finanziari
• Implementare sistemi di IA per prendere decisioni automatizzate sugli investimenti
• Sviluppare capacità analitiche per interpretare i risultati dei modelli di IA finanziari
• Indagare sull'uso dell'Intelligenza Artificiale nella regolamentazione e nel rispetto delle normative finanziarie
• Sviluppare soluzioni di IA che consentono di ridurre i costi nei processi finanziari
• Identificare opportunità di innovazione nel settore finanziario attraverso l'IA

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 thesauri, vocabolari e tassonomie nella strutturazione ed elaborazione dei dati per i sistemi di IA
• Gestire soluzioni di automazione tramite Intelligenza Artificiale per ottimizzare l'efficienza in attività chiave come elaborazione delle fatture, riconciliazione bancaria o gestione dell'inventario
• Utilizzare strumenti come TensorFlow e Scikit-Learn per supportare il processo decisionale strategico
• Sviluppare competenze avanzate nell'analisi esplorativa dei dati finanziari e nella creazione di visualizzazioni attraverso strumenti come Google Data Studio
• Guidare la trasformazione digitale all'interno delle società finanziarie per migliorare le loro prestazioni operative e migliorare la gestione dei rischi come la liquidità 

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 dataset, 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'Intelligenza Artificiale 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 del Deep Learning, comprenderne il ruolo fondamentale nel 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 il Transfer Learning come tecnica avanzata per migliorare le prestazioni del modello in attività specifiche
• 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 di Modelli e addestramento con TensorFlow

• Padroneggiare le basi di TensorFlow e la sua integrazione con NumPy per una gestione efficiente dei dati e dei calcoli
• Personalizzare i modelli e gli algoritmi di formazione utilizzando le funzionalità avanzate di TensorFlow
• Esplorare l'API tfdata per gestire e manipolare efficacemente gli insiemi di dati
• Implementare il formato TFRecord per la memorizzazione e l'accesso a grandi insiemi di dati in TensorFlow
• Utilizzare i livelli di pre-elaborazione 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 nei modelli di 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. Computazione bio-ispirata

• Introdurre i concetti fondamentali della computazione bio-ispirata
• 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 della computazione bio-ispirata
• Esplorare l'applicazione delle reti neurali nel campo della computazione bio-ispirata
• Approfondire l'implementazione e l'utilità delle reti neurali nell'ambito della computazione bio-ispirata

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. Automazione dei processi finanziari con Intelligenza Artificiale

• Padroneggiare l'automazione dei processi finanziari con Robotic Process Automation per ottimizzare la precisione in attività come l'elaborazione delle fatture
• Applicare tecniche di Deep Learning per migliorare la liquidità e il capitale lavorativo
• Creare report finanziari automatizzati tramite Power Bi, aumentando la velocità nella stesura dei report
• Implementare sistemi che minimizzano gli errori umani nel trattamento dei dati economici, aumentando l'affidabilità delle informazioni finanziarie

Modulo 17. Pianificazione strategica e processo decisionale con l'Intelligenza Artificiale

• Utilizzare il modello predittivo di Scikit-Learn per la pianificazione strategica e le decisioni finanziarie basate sui dati
• Utilizzare TensorFlow per sviluppare strategie di mercato basate sull'intelligenza artificiale, aumentando la competitività e l'adattabilità delle aziende in un ambiente finanziario dinamico

Modulo 18. Tecniche avanzate di ottimizzazione finanziaria con OR-Tools

• Padroneggiare le tecniche di ottimizzazione del portafoglio di investimento utilizzando la programmazione lineare, non lineare e stocastica per migliorare il portafoglio finanziario
• Applicare algoritmi genetici nell'ottimizzazione finanziaria, esplorando soluzioni innovative per problemi complessi

Modulo 19. Analisi e visualizzazione dei dati finanziari con Plotly e Google Data Studio

• Sviluppare competenze avanzate per utilizzare strumenti come Google Data Studio per creare visualizzazioni interattive che facilitano la comunicazione di insights finanziarie
• Analizzare con precisione le serie temporali finanziarie e individuare sia i trend storici che i modelli ricorrenti

Modulo 20. Intelligenza artificiale per la gestione del rischio finanziario con TensorFlow y Scikit-learn

• Implementare modelli all'avanguardia di rischio di credito, mercato e liquidità utilizzando il Machine Learning
• Eseguire tecniche di simulazione per valutare e gestire l'impatto dei rischi finanziari in diversi scenari

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