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Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

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Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.

Contexto multicultural

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

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Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

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

Análisis

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

Excelencia académica

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

Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad. 

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

Esta titulación académica ofrecerá a los empresarios una capacitación exhaustiva en la integración de tecnologías avanzadas en la gestión y análisis de mercados financieros. Así, se cubrirán varios contenidos, incluyendo Inteligencia Artificial para el análisis técnico y fundamental, la implementación de estrategias de comercio algorítmico y el procesamiento de grandes volúmenes de datos financieros. Además, se abordarán las implicaciones éticas y regulatorias de la IA en finanzas, preparando a los profesionales para innovar de manera responsable y conforme a las normativas vigentes. 

Aplicarás herramientas de visualización de datos y técnicas de Machine Learning para optimizar tus decisiones de inversión, manejando aspectos críticos como la seguridad y la privacidad de los datos” 

Plan de estudios

El plan de estudios ofrecerá una capacitación integral en el análisis técnico y fundamental de los mercados financieros, utilizando la Inteligencia Artificial para mejorar la visualización de indicadores, el reconocimiento de patrones y la automatización de trading. Así, los empresarios podrán implementar técnicas avanzadas, como redes neuronales convolucionales, para identificar oportunidades de inversión y utilizar Reinforcement Learning para desarrollar estrategias de trading algorítmico efectivas.

Asimismo, se cubrirán aspectos cruciales del análisis fundamental y el procesamiento de datos financieros a gran escala, utilizando herramientas de Big Data, como Hadoop y Spark, para manejar grandes volúmenes de información de manera eficiente y segura. También se examinarán técnicas de Machine Learning y NLP para modelar el desempeño financiero, detectar fraudes y realizar valoraciones precisas. A su vez, se enfocará en el diseño de estrategias de trading algorítmico y la gestión de riesgos asociados.

De este modo, TECH ha desarrollado un programa universitario completo en formato completamente online, lo que permite a los egresados acceder a los materiales educativos desde cualquier dispositivo con conexión a Internet. Esto elimina la necesidad de trasladarse a un lugar físico y ajustarse a horarios fijos. Adicionalmente, emplea la revolucionaria metodología Relearning, centrada en la repetición de conceptos fundamentales para asegurar una comprensión profunda del contenido. 

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

Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial
Módulo 2. Tipos y Ciclo de Vida del Dato
Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial
Módulo 4. Minería de Datos. Selección, preprocesamiento y transformación
Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial
Módulo 6. Sistemas inteligentes
Módulo 7. Aprendizaje automático y minería de datos
Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning
Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas
Módulo 10. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow
Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales
Módulo 12. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y Atención
Módulo 13. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión
Módulo 14. Computación bioinspirada
Módulo 15. Inteligencia Artificial: estrategias y aplicaciones
Módulo 16. Análisis Técnico de Mercados Financieros con IA
Módulo 17. Análisis Fundamental de Mercados Financieros con IA
Módulo 18. Procesamiento de Datos Financieros a Gran Escala
Módulo 19. Estrategias de Trading Algorítmico
Módulo 20. Aspectos Éticos y Regulatorios de la IA en Finanzas

¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

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

Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial

1.1. Historia de la Inteligencia artificial

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

1.2. La Inteligencia Artificial en juegos

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

1.3. Redes de neuronas

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

1.4. Algoritmos genéticos

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

1.5. Tesauros, vocabularios, taxonomías

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

1.6. Web semántica

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

1.7. Sistemas expertos y DSS

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

1.8. Chatbots y Asistentes Virtuales

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

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

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

Módulo 2. Tipos y Ciclo de Vida del Dato

2.1. La Estadística

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

2.2. Tipos de datos estadísticos

2.2.1. Según tipo

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

2.2.2. Según su forma

2.2.2.1. Numérico
2.2.2.2. Texto
2.2.2.3. Lógico

2.2.3. Según su fuente

2.2.3.1. Primarios
2.2.3.2. Secundarios

2.3. Ciclo de vida de los datos

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

2.4. Etapas iniciales del ciclo

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

2.5. Recolección de datos

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

2.6. Limpieza del dato

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

2.7. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados

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

2.8. Almacén del dato (Datawarehouse)

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

2.9. Disponibilidad del dato

2.9.1. Acceso
2.9.2. Utilidad
2.9.3. Seguridad

2.10. Aspectos Normativos

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

Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial

3.1. Ciencia de datos

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

3.2. Datos, información y conocimiento

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

3.3. De los datos a la información

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

3.4. Extracción de información mediante visualización

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

3.5. Calidad de los datos

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

3.6. Dataset

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

3.7. Desbalanceo

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

3.8. Modelos no supervisados

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

3.9. Modelos supervisados

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

3.10. Herramientas y buenas prácticas

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

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

4.1. La inferencia estadística

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

4.2. Análisis exploratorio

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

4.3. Preparación de datos

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

4.4. Los valores perdidos

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

4.5. El ruido en los datos

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

4.6. La maldición de la dimensionalidad

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

4.7. De atributos continuos a discretos

4.7.1. Datos continuos versus discretos
4.7.2. Proceso de discretización

4.8. Los datos

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

4.9. Selección de instancias

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

4.10. Preprocesamiento de datos en entornos Big Data

Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial

5.1. Introducción a las estrategias de diseño de algoritmos

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

5.2. Eficiencia y análisis de los algoritmos

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

5.3. Algoritmos de ordenación

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

5.4. Algoritmos con árboles

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

5.5. Algoritmos con Heaps

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

5.6. Algoritmos con grafos

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

5.7. Algoritmos Greedy

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

5.8. Búsqueda de caminos mínimos

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

5.9. Algoritmos Greedy sobre grafos

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

5.10. Backtracking

5.10.1. El Backtracking
5.10.2. Técnicas alternativas

Módulo 6. Sistemas inteligentes

6.1. Teoría de agentes

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

6.2. Arquitecturas de agentes

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

6.3. Información y conocimiento

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

6.4. Representación del conocimiento

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

6.5. Ontologías

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

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

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

6.7. La web semántica

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

6.8. Otros modelos de representación del conocimiento

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

6.9. Evaluación e integración de representaciones del conocimiento

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

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

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

Módulo 7. Aprendizaje automático y minería de datos

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

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

7.2. Exploración y preprocesamiento de datos

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

7.3. Árboles de decisión

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

7.4. Evaluación de clasificadores

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

7.5. Reglas de clasificación

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

7.6. Redes neuronales

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

7.7. Métodos bayesianos

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

7.8. Modelos de regresión y de respuesta continua

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

7.9. Clustering

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

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

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

Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning

8.1. Aprendizaje Profundo

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

8.2. Operaciones

8.2.1. Suma
8.2.2. Producto
8.2.3. Traslado

8.3. Capas

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

8.4. Unión de Capas y Operaciones

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

8.5. Construcción de la primera red neuronal

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

8.6. Entrenador y Optimizador

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

8.7. Aplicación de los Principios de las Redes Neuronales

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

8.8. De las neuronas biológicas a las artificiales

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

8.9. Implementación de MLP (Perceptrón multicapa) con Keras

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

8.10. Hiperparámetros de Fine tuning de Redes Neuronales

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

Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas

9.1. Problemas de Gradientes

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

9.2. Reutilización de capas preentrenadas

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

9.3. Optimizadores

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

9.4. Programación de la tasa de aprendizaje

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

9.5. Sobreajuste

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

9.6. Directrices Prácticas

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

9.7. Transfer Learning

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

9.8. Data Augmentation

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

9.9. Aplicación Práctica de Transfer Learning

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

9.10. Regularización

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

Módulo 10. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

10.1. TensorFlow

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

10.2. TensorFlow y NumPy

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

10.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento

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

10.4. Funciones y gráficos de TensorFlow

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

10.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow

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

10.6. La API tfdata

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

10.7. El formato TFRecord

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

10.8. Capas de preprocesamiento de Keras

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

10.9. El proyecto TensorFlow Datasets

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

10.10. Construcción de una Aplicación de Deep Learning con TensorFlow

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

Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

11.1. La Arquitectura Visual Cortex

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

11.2. Capas convolucionales

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

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

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

11.4. Arquitecturas CNN

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

11.5. Implementación de una CNN ResNet- usando Keras

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

11.6. Uso de modelos preentrenados de Keras

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

11.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia

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

11.8. Clasificación y Localización en Deep Computer Vision

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

11.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos

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

11.10. Segmentación semántica

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

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

12.1. Generación de texto utilizando RNN

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

12.2. Creación del conjunto de datos de entrenamiento

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

12.3. Clasificación de opiniones con RNN

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

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

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

12.5. Mecanismos de atención

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

12.6. Modelos Transformers

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

12.7. Transformers para visión

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

12.8. Librería de Transformers de Hugging Face

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

12.9. Otras Librerías de Transformers. Comparativa

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

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

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

Módulo 13. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión

13.1. Representaciones de datos eficientes

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

13.2. Realización de PCA con un codificador automático lineal incompleto

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

13.3. Codificadores automáticos apilados

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

13.4. Autocodificadores convolucionales

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

13.5. Eliminación de ruido de codificadores automáticos

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

13.6. Codificadores automáticos dispersos

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

13.7. Codificadores automáticos variacionales

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

13.8. Generación de imágenes MNIST de moda

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

13.9. Redes adversarias generativas y modelos de difusión

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

13.10. Implementación de los Modelos

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

Módulo 14. Computación bioinspirada

14.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.1.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.2. Algoritmos de adaptación social

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

14.3. Algoritmos genéticos

14.3.1. Estructura general
14.3.2. Implementaciones de los principales operadores

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

14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemas multimodales

14.5. Modelos de computación evolutiva (I)

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

14.6. Modelos de computación evolutiva (II)

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

14.7. Programación evolutiva aplicada a problemas de aprendizaje

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

14.8. Problemas multiobjetivo

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

14.9. Redes neuronales (I)

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

14.10. Redes neuronales (II)

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

Módulo 15. Inteligencia Artificial: estrategias y aplicaciones

15.1. Servicios financieros

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

15.2. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en el servicio sanitario

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

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

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

15.4. Retail

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

15.5. Industria

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

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

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

15.7. Administración Pública

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

15.8. Educación

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

15.9. Silvicultura y agricultura

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

15.10. Recursos Humanos

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

Módulo 16. Análisis Técnico de Mercados Financieros con IA

16.1. Análisis y visualización de indicadores técnicos con Plotly y Dash

16.1.1. Implementación de gráficos interactivos con Plotly
16.1.2. Visualización avanzada de series temporales con Matplotlib
16.1.3. Creación de dashboards dinámicos en tiempo real con Dash

16.2. Optimización y automatización de indicadores técnicos con Scikit-learn

16.2.1. Automatización de indicadores con Scikit-learn
16.2.2. Optimización de indicadores técnicos
16.2.3. Creación de indicadores personalizados con Keras

16.3. Reconocimiento de patrones financieros con CNN

16.3.1. Uso de CNN en TensorFlow para identificar patrones en gráficos
16.3.2. Mejora de modelos de reconocimiento con técnicas de Transfer Learning
16.3.3. Validación de modelos de reconocimiento en mercados en tiempo real

16.4. Estrategias de trading cuantitativo con QuantConnect

16.4.1. Construcción de sistemas de trading algorítmicos con QuantConnect
16.4.2. Backtesting de estrategias con QuantConnect
16.4.3. Integración de Machine Learning en estrategias de trading con QuantConnect

16.5. Trading algorítmico con Reinforcement Learning usando TensorFlow

16.5.1. Aprendizaje por refuerzo para trading
16.5.2. Creación de agentes de trading con TensorFlow Reinforcement Learning
16.5.3. Simulación y ajuste de agentes en OpenAI Gym

16.6. Modelado de series temporales con LSTM en Keras para pronóstico de cotizaciones

16.6.1. Aplicación de LSTM para predicción de precios
16.6.2. Implementación de modelos LSTM en Keras para series temporales financieras
16.6.3. Optimización y ajuste de parámetros en modelos de series temporales

16.7. Aplicación de Inteligencia Artificial Explicable (XAI) en finanzas

16.7.1. Aplicación de XAI en finanzas
16.7.2. Aplicación de LIME para modelos de trading
16.7.3. Uso de SHAP para análisis de contribución de características en decisiones de IA

16.8. High-Frequency Trading (HFT) optimizado con modelos de Machine Learning

16.8.1. Desarrollo de modelos de ML para HFT
16.8.2. Implementación de estrategias HFT con TensorFlow
16.8.3. Simulación y evaluación de HFT en entornos controlados

16.9. Análisis de volatilidad mediante Machine Learning

16.9.1. Aplicación de modelos inteligentes para predecir volatilidad
16.9.2. Implementación de modelos de volatilidad con PyTorch
16.9.3. Integración de análisis de volatilidad en la gestión de riesgos de portafolios

16.10. Optimización de portafolios con algoritmos genéticos

16.10.1. Fundamentos de algoritmos genéticos para optimización de inversión en mercados
16.10.2. Implementación de algoritmos genéticos para selección de portafolios
16.10.3. Evaluación de estrategias de optimización de portafolios

Módulo 17. Análisis Fundamental de Mercados Financieros con IA

17.1. Modelado predictivo de desempeño financiero con Scikit-Learn

17.1.1. Regresión lineal y logística para pronósticos financieros con Scikit-Learn
17.1.2. Uso de redes neuronales con TensorFlow para prever ingresos y ganancias
17.1.3. Validación de modelos predictivos con cross-validation utilizando Scikit-Learn

17.2. Valoración de empresas con Deep Learning

17.2.1. Automatización del modelo de Descuento de Flujos de Efectivo (DCF) con TensorFlow
17.2.2. Modelos avanzados de valoración utilizando PyTorch
17.2.3. Integración y análisis de múltiples modelos de valoración con Pandas

17.3. Análisis de estados financieros con NLP mediante ChatGPT

17.3.1. Extracción de información clave de informes anuales con ChatGPT
17.3.2. Análisis de sentimientos en reportes de analistas y noticias financieras con ChatGPT
17.3.3. Implementación de modelos de NLP con Chat GPT para interpretación de textos financieros

17.4. Análisis de riesgo y crédito con Machine Learning

17.4.1. Modelos de scoring de crédito utilizando SVM y árboles de decisión en Scikit-Learn
17.4.2. Análisis de riesgo de crédito en empresas y bonos con TensorFlow
17.4.3. Visualización de datos de riesgo con Tableau

17.5. Análisis de crédito con Scikit-Learn

17.5.1. Implementación de modelos de scoring de crédito
17.5.2. Análisis de riesgo de crédito con RandomForest en Scikit-Learn
17.5.3. Visualización avanzada de resultados de crédito con Tableau

17.6. Evaluación de sostenibilidad ESG con técnicas de Data Mining

17.6.1. Métodos de extracción de datos ESG
17.6.2. Modelado de impacto ESG con técnicas de regresión
17.6.3. Aplicaciones de análisis ESG en decisiones de inversión

17.7. Benchmarking sectorial con Inteligencia Artificial mediante TensorFlow y Power BI

17.7.1. Análisis comparativo de empresas utilizando AI
17.7.2. Modelado predictivo de desempeño sectorial con TensorFlow
17.7.3. Implementación de dashboards sectoriales con Power BI

17.8. Gestión de portafolios con optimización de IA

17.8.1. Optimización de portafolios
17.8.2. Uso de técnicas de Machine Learning para optimización de portafolios con Scikit-Optimize
17.8.3. Implementación y evaluación de la eficacia de algoritmos en la gestión de portafolios

17.9. Detección de fraude financiero con AI utilizando TensorFlow y Keras

17.9.1. Conceptos básicos y técnicas de detección de fraude con AI
17.9.2. Construcción de modelos de detección con redes neuronales en TensorFlow
17.9.3. Implementación práctica de sistemas de detección de fraude en transacciones financieras

17.10. Análisis y modelado en fusiones y adquisiciones con AI

17.10.1. Uso de modelos predictivos de AI para evaluar fusiones y adquisiciones
17.10.2. Simulación de escenarios post-fusión utilizando técnicas de Machine Learning
17.10.3. Evaluación del impacto financiero de M&A con modelos inteligentes

Módulo 18. Procesamiento de Datos Financieros a Gran Escala

18.1. Big Data en el contexto financiero

18.1.1. Características clave de Big Data en finanzas
18.1.2. Importancia de los 5 Vs (Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, Valor) en datos financieros
18.1.3. Casos de uso de Big Data en análisis de riesgos y cumplimiento

18.2. Tecnologías de almacenamiento y gestión de datos masivos financieros

18.2.1. Sistemas de bases de datos NoSQL para almacenamiento financiero
18.2.2. Uso de Data Warehouses y Data Lakes en el sector financiero
18.2.3. Comparativa entre soluciones on-premise y basadas en la nube

18.3. Herramientas de procesamiento en tiempo real para datos financieros

18.3.1. Introducción a herramientas como Apache Kafka y Apache Storm
18.3.2. Aplicaciones de procesamiento en tiempo real para detección de fraude
18.3.3. Beneficios del procesamiento en tiempo real en trading algorítmico

18.4. Integración y limpieza de datos en finanzas

18.4.1. Métodos y herramientas para la integración de datos de múltiples fuentes
18.4.2. Técnicas de limpieza de datos para garantizar la calidad y precisión
18.4.3. Desafíos en la normalización de datos financieros

18.5. Técnicas de minería de datos aplicadas a los mercados financieros

18.5.1. Algoritmos de clasificación y predicción en datos de mercado
18.5.2. Análisis de sentimientos en redes sociales para predecir movimientos de mercado
18.5.3. Minería de datos para identificar patrones de trading y comportamiento del inversor

18.6. Visualización avanzada de datos para análisis financiero

18.6.1. Herramientas y software de visualización para datos financieros
18.6.2. Diseño de dashboards interactivos para seguimiento de mercados
18.6.3. El rol de la visualización en la comunicación de análisis de riesgo

18.7. Uso de Hadoop y ecosistemas relacionados en finanzas

18.7.1. Componentes clave del ecosistema Hadoop y su aplicación en finanzas
18.7.2. Casos de uso de Hadoop para el análisis de grandes volúmenes de transacciones
18.7.3. Ventajas y desafíos de integrar Hadoop en infraestructuras financieras existentes

18.8. Aplicaciones de Spark en el análisis financiero

18.8.1. Spark para el análisis de datos en tiempo real y batch
18.8.2. Construcción de modelos predictivos usando Spark MLlib
18.8.3. Integración de Spark con otras herramientas de Big Data en finanzas

18.9. Seguridad y privacidad de los datos en el sector financiero

18.9.1. Normativas y regulaciones en protección de datos (GDPR, CCPA)
18.9.2. Estrategias de cifrado y gestión de acceso para datos sensibles
18.9.3. Impacto de las violaciones de datos en instituciones financieras

18.10. Impacto de la computación en la nube en el análisis financiero a gran escala

18.10.1. Ventajas de la nube para la escalabilidad y eficiencia en análisis financiero
18.10.2. Comparación de proveedores de nube y sus servicios específicos para finanzas
18.10.3. Casos de estudio sobre migración a la nube en grandes entidades financieras

Módulo 19. Estrategias de Trading Algorítmico

19.1. Fundamentos del trading algorítmico

19.1.1. Estrategias de trading algorítmico
19.1.2. Tecnologías clave y plataformas para el desarrollo de algoritmos de trading
19.1.3. Ventajas y desafíos del trading automatizado frente al trading manual

19.2. Diseño de sistemas de trading automatizado

19.2.1. Estructura y componentes de un sistema de trading automatizado
19.2.2. Programación de algoritmos: desde la idea hasta la implementación
19.2.3. Consideraciones de latencia y hardware en sistemas de trading

19.3. Backtesting y evaluación de estrategias de trading

19.3.1. Metodologías para el backtesting eficaz de estrategias algorítmicas
19.3.2. Importancia de los datos históricos de calidad en el backtesting
19.3.3. Indicadores clave de rendimiento para evaluar estrategias de trading

19.4. Optimización de estrategias con Machine Learning

19.4.1. Aplicación de técnicas de aprendizaje supervisado en la mejora de estrategias
19.4.2. Uso de optimización por enjambre de partículas y algoritmos genéticos
19.4.3. Desafíos de sobreajuste en la optimización de estrategias de trading

19.5. Trading de Alta Frecuencia (HFT)

19.5.1. Principios y tecnologías detrás del HFT
19.5.2. Impacto del HFT en la liquidez y la volatilidad del mercado
19.5.3. Estrategias comunes de HFT y su efectividad

19.6. Algoritmos de ejecución de órdenes

19.6.1. Tipos de algoritmos de ejecución y su aplicación práctica
19.6.2. Algoritmos para la minimización del impacto en el mercado
19.6.3. Uso de simulaciones para mejorar la ejecución de órdenes

19.7. Estrategias de arbitraje en los mercados financieros

19.7.1. Arbitraje estadístico y de fusión de precios en mercados
19.7.2. Arbitraje de índices y ETFs
19.7.3. Desafíos técnicos y legales del arbitraje en el trading moderno

19.8. Gestión del riesgo en trading algorítmico

19.8.1. Medidas de riesgo para trading algorítmico
19.8.2. Integración de límites de riesgo y stop-loss en algoritmos
19.8.3. Riesgos específicos del trading algorítmico y cómo mitigarlos

19.9. Aspectos regulatorios y cumplimiento en trading algorítmico

19.9.1. Normativas globales que impactan el trading algorítmico
19.9.2. Cumplimiento y reportes regulatorios en un entorno automatizado
19.9.3. Implicaciones éticas del trading automatizado

19.10. Futuro del trading algorítmico y tendencias emergentes

19.10.1. Impacto de la Inteligencia Artificial en el desarrollo futuro del trading algorítmico
19.10.2. Nuevas tecnologías Blockchain y su aplicación en trading algorítmico
19.10.3. Tendencias en la adaptabilidad y personalización de algoritmos de trading

Módulo 20. Aspectos Éticos y Regulatorios de la IA en Finanzas

20.1. Ética en Inteligencia Artificial aplicada a las finanzas

20.1.1. Principios éticos fundamentales para el desarrollo y uso de IA en finanzas
20.1.2. Casos de estudio sobre dilemas éticos en aplicaciones financieras de IA
20.1.3. Desarrollo de códigos de conducta ética para profesionales en tecnología financiera

20.2. Regulaciones globales que afectan el uso de IA en los mercados financieros

20.2.1. Panorama de las principales regulaciones financieras internacionales sobre IA
20.2.2. Comparación de políticas regulatorias de IA entre diferentes jurisdicciones
20.2.3. Implicaciones de la regulación de la IA en la innovación financiera

20.3. Transparencia y explicabilidad de los modelos de IA en finanzas

20.3.1. Importancia de la transparencia en los algoritmos de IA para la confianza del usuario
20.3.2. Técnicas y herramientas para mejorar la explicabilidad de los modelos de IA
20.3.3. Retos de implementar modelos interpretables en entornos financieros complejos

20.4. Gestión del riesgo y cumplimiento ético en el uso de IA

20.4.1. Estrategias de mitigación de riesgos asociados con el despliegue de IA en finanzas
20.4.2. Cumplimiento ético en el desarrollo y aplicación de tecnologías de IA
20.4.3. Supervisión y auditorías éticas de sistemas de IA en operaciones financieras

20.5. Impacto social y económico de la IA en los mercados financieros

20.5.1. Efectos de la IA en la estabilidad y eficiencia de los mercados financieros
20.5.2. IA y su impacto en el empleo y las habilidades profesionales en finanzas
20.5.3. Beneficios y riesgos sociales de la automatización financiera a gran escala

20.6. Privacidad de datos y protección en aplicaciones financieras de IA

20.6.1. Normativas sobre privacidad de datos aplicables a tecnologías de IA en finanzas
20.6.2. Técnicas de protección de datos personales en sistemas financieros basados en IA
20.6.3. Desafíos en la gestión de datos sensibles en modelos predictivos y de análisis

20.7. Sesgo algorítmico y justicia en modelos financieros de IA

20.7.1. Identificación y mitigación de sesgos en algoritmos de IA financiera
20.7.2. Estrategias para asegurar la equidad en los modelos de toma de decisiones automáticos
20.7.3. Impacto del sesgo algorítmico en la inclusión y equidad financiera

20.8. Desafíos de la supervisión regulatoria en la IA financiera

20.8.1. Dificultades en la supervisión y control de tecnologías avanzadas de IA
20.8.2. Rol de las autoridades financieras en la supervisión continua de la IA
20.8.3. Necesidad de adaptación regulatoria ante el avance de la tecnología de IA

20.9. Estrategias para el desarrollo responsable de tecnologías de IA en finanzas

20.9.1. Mejores prácticas para el desarrollo sostenible y responsable de IA en el sector financiero
20.9.2. Iniciativas y frameworks para la evaluación ética de proyectos de IA en finanzas
20.9.3. Colaboración entre entidades regulatorias y empresas para fomentar prácticas responsables

20.10. Futuro de la regulación de IA en el sector financiero

20.10.1. Tendencias emergentes y desafíos futuros en la regulación de IA en finanzas
20.10.2. Preparación de marcos legales para innovaciones disruptivas en tecnología financiera
20.10.3. Diálogo internacional y cooperación para una regulación efectiva y unificada de la IA en finanzas

Abordarás el modelado de series temporales y la aplicación de Inteligencia Artificial explicable, facilitando la toma de decisiones informadas y precisas en entornos financieros dinámicos”