Gracias a este Maestría, 100% online, le sacarás el máximo partido al Big Data y analizarás tendencias que influyan en el rendimiento de los activos financieros” 

Según un estudio realizado por la Asociación Internacional de Finanzas, el 70% de las entidades que implementan soluciones de Inteligencia Artificial han logrado mejorar la precisión de sus análisis económicos y optimizar la gestión de sus portafolios. Frente a esta realidad, cada vez más compañías demandan la incorporación de profesionales que manejen con destreza herramientas emergentes como el Big Data, el Procesamiento del Lenguaje Natural o las Redes Neuronales Convolucionales para tomar decisiones estratégicas más informadas y mejorar la gestión de riesgos financieros. Para aprovechar estas oportunidades laborales, los expertos necesitan disponer de una ventaja competitiva que les diferencie del resto de candidatos.

Con esta idea en mente, TECH lanza un revolucionario Maestría en Inteligencia Artificial en Departamento Financiero. Ideado por expertos de renombre en este campo, el itinerario académico otorgará a los profesionales competencias avanzadas para manejar instrumentos avanzados que abarcan desde la Minería de Datos o Deep Computer Vision hasta los modelos de Redes Neuronales Recurrentes. De este modo, los egresados estarán altamente cualificados para emplear modelos predictivos en la gestión de riesgos financieros, optimizar labores tediosas como la gestión de la tesorería e inclusive automatizar otros procesos como las auditorías internas. Además, los materiales didácticos profundizarán en los métodos más innovadores para optimizar diversas carteras de inversión. En adición, el temario ofrecerá herramientas avanzadas para diseñar visualizaciones de datos económicos complejos empleando Google Data Studio.

Por otra parte, la titulación se basa en la revolucionaria metodología Relearning impulsada por TECH. Se trata de un sistema de aprendizaje que consiste en la reiteración progresiva de los aspectos claves, que garantiza que los conceptos esenciales del temario perduren en la mente de los egresados. Además, el plan de estudios puede planificarse de forma individual, pues no existen horarios o cronogramas evaluativos prestablecidos. En esta misma línea, el Campus Virtual estará disponible las 24 horas y permitirá que los profesionales descarguen los materiales para consultarlos siempre que quieran.

Alcanzarás tu máximo potencial en el ámbito de la Dirección Financiera con la ayuda de recursos multimedia presentes en formatos como resúmenes interactivos, vídeos explicativos y lecturas especializadas”

Este Maestría en Inteligencia Artificial en Departamento Financiero contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Ingeniería Artificial
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información completa y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

¿Buscas incorporar a tu praxis diaria las técnicas de Procesamiento del Lenguaje natural más innovadoras? Consíguelo mediante esta titulación universitaria en menos de un año”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Entrenarás de forma eficiente modelos de Machine Learning, lo que te permitirá prever diversos riesgos financieros potenciales"

Accederás a un sistema de aprendizaje basado en la reiteración, con una enseñanza natural y progresiva a lo largo de todo el temario"

Por medio de este Maestría, los profesionales destacarán por su sólido conocimiento sobre la implementación de la Inteligencia Artificial en los procedimientos financieros. De igual modo, los egresados adquirirán habilidades avanzadas para ejecutar modelos predictivos que permitan una gestión proactiva de los riesgos y una planificación financiera más precisa. Asimismo, los expertos serán capaces de implementar soluciones de automatización robótica de procesos para optimizar tareas repetitivas como la contabilidad, gestión de tesorería y auditorías internas. En adición, los alumnos asegurarán que estas herramientas tecnológicas cumplan con las normativas legales, protegiendo así la seguridad de los datos financieros.  

Dominarás la técnica emergente de la Minería de Datos y contribuirás a la toma de decisiones financieras basadas en la evidencia” 

Objetivos generales

• Aplicar técnicas de Inteligencia Artificial en la toma de decisiones financieras
• Desarrollar modelos predictivos para la gestión de riesgos financieros
• Optimizar la asignación de recursos financieros mediante algoritmos de IA
• Automatizar procesos financieros rutinarios utilizando aprendizaje automático
• Implementar herramientas de procesamiento del lenguaje natural para el análisis de datos financieros
• Diseñar sistemas de recomendación para el sector financiero
• Analizar grandes volúmenes de datos financieros mediante técnicas de Big Data
• Evaluar el impacto de la Inteligencia Artificial en la rentabilidad de las empresas
• Mejorar la detección de fraudes financieros con el uso de IA
• Crear modelos de valoración de activos financieros utilizando Inteligencia Artificial
• Desarrollar herramientas de simulación financiera basadas en algoritmos de IA
• Aplicar técnicas de minería de datos para identificar patrones financieros
• Desarrollar modelos de optimización para la planificación financiera
• Utilizar redes neuronales para mejorar la predicción de tendencias del mercado
• Desarrollar soluciones basadas en IA para la personalización de productos financieros
• Implementar sistemas de IA para la toma de decisiones automatizadas en inversiones
• Desarrollar capacidades analíticas para interpretar los resultados de modelos de IA financieros
• Investigar el uso de la Inteligencia Artificial en la regulación y el cumplimiento financiero
• Desarrollar soluciones de IA que permitan reducir costos en procesos financieros
• Identificar oportunidades de innovación en el sector financiero a través de la IA

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial

• Analizar la evolución histórica de la Inteligencia Artificial, desde sus inicios hasta su estado actual, identificando hitos y desarrollos clave
• Comprender el funcionamiento de las redes de neuronas y su aplicación en modelos de aprendizaje en la Inteligencia Artificial
• Estudiar los principios y aplicaciones de los algoritmos genéticos, analizando su utilidad en la resolución de problemas complejos
• Analizar la importancia de los tesauros, vocabularios y taxonomías en la estructuración y procesamiento de datos para sistemas de IA
• Gestionar soluciones de automatización mediante Inteligencia Artificial para optimizar la eficiencia en tareas clave como el procesamiento de facturas, la conciliación bancaria o la gestión de inventarios
• Manejar herramientas como TensorFlow y Scikit-Learn para apoyar la toma de decisiones estratégicas
• Desarrollar competencias avanzadas en el análisis exploratorio de datos financieros y la creación de visualizaciones a través de instrumentos como Google Data Studio
• Liderar la transformación digital dentro de las compañías financieras para incrementar su rendimiento operativo y mejorar la gestión de riesgos como la liquidez 

Módulo 2. Tipos y Ciclo de Vida del Dato

• Comprender los conceptos fundamentales de la estadística y su aplicación en el análisis de datos
• Identificar y clasificar los distintos tipos de datos estadísticos, desde los cuantitativos hasta cualitativos
• Analizar el ciclo de vida de los datos, desde su generación hasta su eliminación, identificando las etapas clave
• Explorar las etapas iniciales del ciclo de vida de los datos, destacando la importancia de la planificación y la estructura de los datos
• Estudiar los procesos de recolección de datos, incluyendo la metodología, las herramientas y los canales de recolección
• Explorar el concepto de Datawarehouse (Almacén de Datos), haciendo hincapié en los elementos que lo integran y en su diseño

Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial

• Dominar los fundamentos de la ciencia de datos, abarcando herramientas, tipos y fuentes para el análisis de información
• Explorar el proceso de transformación de datos en información utilizando técnicas de extracción y visualización de datos
• Estudiar la estructura y características de los datasets, comprendiendo su importancia en la preparación y utilización de datos para modelos de Inteligencia Artificial
• Utilizar herramientas específicas y buenas prácticas en el manejo y procesamiento de datos, asegurando la eficiencia y calidad en la implementación de la Inteligencia Artificial

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

• Dominar las técnicas de inferencia estadística para comprender y aplicar métodos estadísticos en la minería de datos
• Realizar un análisis exploratorio detallado de conjuntos de datos para identificar patrones, anomalías y tendencias relevantes
• Desarrollar habilidades para la preparación de datos, incluyendo su limpieza, integración y formateo para su uso en minería de datos
• Implementar estrategias efectivas para manejar valores perdidos en conjuntos de datos, aplicando métodos de imputación o eliminación según el contexto
• Identificar y mitigar el ruido presente en los datos, utilizando técnicas de filtrado y suavización para mejorar la calidad del conjunto de datos
• Abordar el preprocesamiento de datos en entornos Big Data

Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial

• Introducir estrategias de diseño de algoritmos, proporcionando una comprensión sólida de los enfoques fundamentales para la resolución de problemas
• Analizar la eficiencia y complejidad de los algoritmos, aplicando técnicas de análisis para evaluar el rendimiento en términos de tiempo y espacio
• Estudiar y aplicar algoritmos de ordenación, comprendiendo su funcionamiento y comparando su eficiencia en diferentes contextos
• Explorar algoritmos basados en árboles, comprendiendo su estructura y aplicaciones
• Investigar algoritmos con Heaps, analizando su implementación y utilidad en la manipulación eficiente de datos
• Analizar algoritmos basados en grafos, explorando su aplicación en la representación y solución de problemas que involucran relaciones complejas
• Estudiar algoritmos Greedy, entendiendo su lógica y aplicaciones en la resolución de problemas de optimización
• Investigar y aplicar la técnica de backtracking para la resolución sistemática de problemas, analizando su eficacia en diversos escenarios

Módulo 6. Sistemas inteligentes

• Explorar la teoría de agentes, comprendiendo los conceptos fundamentales de su funcionamiento y su aplicación en Inteligencia Artificial e ingeniería de Software
• Estudiar la representación del conocimiento, incluyendo el análisis de ontologías y su aplicación en la organización de información estructurada
• Analizar el concepto de la web semántica y su impacto en la organización y recuperación de información en entornos digitales
• Evaluar y comparar distintas representaciones del conocimiento, integrando estas para mejorar la eficacia y precisión de los sistemas inteligentes

Módulo 7. Aprendizaje automático y minería de datos

• Introducir los procesos de descubrimiento del conocimiento y los conceptos fundamentales del aprendizaje automático
• Estudiar árboles de decisión como modelos de aprendizaje supervisado, comprendiendo su estructura y aplicaciones
• Evaluar clasificadores utilizando técnicas específicas para medir su rendimiento y precisión en la clasificación de datos
• Estudiar redes neuronales, comprendiendo su funcionamiento y arquitectura para resolver problemas complejos de aprendizaje automático
• Explorar métodos bayesianos y su aplicación en el aprendizaje automático, incluyendo redes bayesianas y clasificadores bayesianos
• Analizar modelos de regresión y de respuesta continua para la predicción de valores numéricos a partir de datos
• Estudiar técnicas de clustering para identificar patrones y estructuras en conjuntos de datos no etiquetados
• Explorar la minería de textos y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), comprendiendo cómo se aplican técnicas de aprendizaje automático para analizar y comprender el texto

Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning

• Dominar los fundamentos del Aprendizaje Profundo, comprendiendo su papel esencial en el Deep Learning
• Explorar las operaciones fundamentales en redes neuronales y comprender su aplicación en la construcción de modelos
• Analizar las diferentes capas utilizadas en redes neuronales y aprender a seleccionarlas adecuadamente
• Comprender la unión efectiva de capas y operaciones para diseñar arquitecturas de redes neuronales complejas y eficientes
• Utilizar entrenadores y optimizadores para ajustar y mejorar el rendimiento de las redes neuronales
• Explorar la conexión entre neuronas biológicas y artificiales para una comprensión más profunda del diseño de modelos

Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas

• Resolver problemas relacionados con los gradientes en el entrenamiento de redes neuronales profundas
• Explorar y aplicar distintos optimizadores para mejorar la eficiencia y convergencia de los modelos
• Programar la tasa de aprendizaje para ajustar dinámicamente la velocidad de convergencia del modelo
• Comprender y abordar el sobreajuste mediante estrategias específicas durante el entrenamiento
• Aplicar directrices prácticas para garantizar un entrenamiento eficiente y efectivo de redes neuronales profundas
• Implementar Transfer Learning como una técnica avanzada para mejorar el rendimiento del modelo en tareas específicas
• Explorar y aplicar técnicas de Data Augmentation para enriquecer conjuntos de datos y mejorar la generalización del modelo
• Desarrollar aplicaciones prácticas utilizando Transfer Learning para resolver problemas del mundo real

Módulo 10. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

• Dominar los fundamentos de TensorFlow y su integración con NumPy para un manejo eficiente de datos y cálculos
• Personalizar modelos y algoritmos de entrenamiento utilizando las capacidades avanzadas de TensorFlow
• Explorar la API tfdata para gestionar y manipular conjuntos de datos de manera eficaz
• Implementar el formato TFRecord para almacenar y acceder a grandes conjuntos de datos en TensorFlow
• Utilizar capas de preprocesamiento de Keras para facilitar la construcción de modelos personalizados
• Explorar el proyecto TensorFlow Datasets para acceder a conjuntos de datos predefinidos y mejorar la eficiencia en el desarrollo
• Desarrollar una aplicación de Deep Learning con TensorFlow, integrando los conocimientos adquiridos en el módulo
• Aplicar de manera práctica todos los conceptos aprendidos en la construcción y entrenamiento de modelos personalizados con TensorFlow en situaciones del mundo real

Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

• Comprender la arquitectura del córtex visual y su relevancia en Deep Computer Vision
• Explorar y aplicar capas convolucionales para extraer características clave de imágenes
• Implementar capas de agrupación y su utilización en modelos de Deep Computer Vision con Keras
• Analizar diversas arquitecturas de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y su aplicabilidad en diferentes contextos
• Desarrollar e implementar una CNN ResNet utilizando la biblioteca Keras para mejorar la eficiencia y rendimiento del modelo
• Utilizar modelos preentrenados de Keras para aprovechar el aprendizaje por transferencia en tareas específicas
• Aplicar técnicas de clasificación y localización en entornos de Deep Computer Vision
• Explorar estrategias de detección de objetos y seguimiento de objetos utilizando Redes Neuronales Convolucionales

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

• Desarrollar habilidades en generación de texto utilizando Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
• Aplicar RNN en la clasificación de opiniones para análisis de sentimientos en textos
• Comprender y aplicar los mecanismos de atención en modelos de procesamiento del lenguaje natural
• Analizar y utilizar modelos Transformers en tareas específicas de NLP
• Explorar la aplicación de modelos Transformers en el contexto de procesamiento de imágenes y visión computacional
• Familiarizarse con la librería de Transformers de Hugging Face para la implementación eficiente de modelos avanzados
• Comparar diferentes librerías de Transformers para evaluar su idoneidad en tareas específicas
• Desarrollar una aplicación práctica de NLP que integre RNN y mecanismos de atención para resolver problemas del mundo real

Módulo 13. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión

• Desarrollar representaciones eficientes de datos mediante Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión
• Realizar PCA utilizando un codificador automático lineal incompleto para optimizar la representación de datos
• Implementar y comprender el funcionamiento de codificadores automáticos apilados
• Explorar y aplicar autocodificadores convolucionales para representaciones eficientes de datos visuales
• Analizar y aplicar la eficacia de codificadores automáticos dispersos en la representación de datos
• Generar imágenes de moda del conjunto de datos MNIST utilizando Autoencoders
• Comprender el concepto de Redes Adversarias Generativas (GANs) y Modelos de Difusión
• Implementar y comparar el rendimiento de Modelos de Difusión y GANs en la generación de datos

Módulo 14. Computación bioinspirada

• Introducir los conceptos fundamentales de la computación bioinspirada
• Analizar estrategias de exploración-explotación del espacio en algoritmos genéticos
• Examinar modelos de computación evolutiva en el contexto de la optimización
• Continuar el análisis detallado de modelos de computación evolutiva
• Aplicar programación evolutiva a problemas específicos de aprendizaje
• Abordar la complejidad de problemas multiobjetivo en el marco de la computación bioinspirada
• Explorar la aplicación de redes neuronales en el ámbito de la computación bioinspirada
• Profundizar en la implementación y utilidad de redes neuronales en la computación bioinspirada

Módulo 15. Inteligencia Artificial: estrategias y aplicaciones

• Desarrollar estrategias de implementación de inteligencia artificial en servicios financieros
• Identificar y evaluar los riesgos asociados al uso de la IA en el ámbito de la salud
• Evaluar los riesgos potenciales vinculados al uso de IA en la industria
• Aplicar técnicas de inteligencia artificial en industria para mejorar la productividad
• Diseñar soluciones de inteligencia artificial para optimizar procesos en la administración pública
• Evaluar la implementación de tecnologías de IA en el sector educativo
• Aplicar técnicas de inteligencia artificial en silvicultura y agricultura para mejorar la productividad
• Optimizar procesos de recursos humanos mediante el uso estratégico de la inteligencia artificial

Módulo 16. Automatización de procesos del departamento Financiero con Inteligencia Artificial

• Dominar la automatización de procesos financieros mediante el Robotic Process Automation para optimizar la precisión en labores como el procesamiento de facturasAplicar técnicas de Deep Learning a fin de mejorar la liquides y el capital de trabajo
• Crear reportes financieros automatizados a través del Power Bi, incrementando la velocidad en la redacción de informes
• Implementar sistemas que minimicen los errores humanos en el procesamiento de datos económicos, aumentando la confiabilidad de la información financiera

Módulo 17. Planificación estratégica y toma de decisiones con Inteligencia Artificial

• Utilizar el modelo predictivo del Scikit-Learn para la planificación estratégica y la toma de decisiones financieras fundamentadas en datos
• Manejar TensorFlow para desarrollar estrategias de mercado basadas en Inteligencia Artificial, incrementando la competitividad y adaptabilidad de las empresas en un entorno financiero dinámico

Módulo 18. Técnicas avanzadas de optimización financiera con OR-Tools

• Dominar técnicas de optimización de carteras de inversión utilizando programación lineal, no lineal y estocástica para mejorar el portafolio financiero
• Aplicar algoritmos genéticos en la optimización financiera, explorando soluciones innovadoras para problemas complejos

Módulo 19. Análisis y visualización de datos financieros con Plotly y Google Data Studio

• Desarrollar habilidades avanzadas para utilizar instrumentos como Google Data Studio para crear visualizaciones interactivas que faciliten la comunicación de insights financieros
• Analizar con precisión series temporales financieras y detectar tanto tendencias históricas como patrones recurrentes

Módulo 20. Inteligencia Artificial para la gestión de riesgos financieros con TensorFlow y Scikit-learn

• Implementar modelos vanguardistas de riesgo de crédito, mercado y liquidez utilizando Machine Learning
• Llevar a cabo técnicas de simulación para evaluar y gestionar el impacto de riesgos financieros en diferentes escenarios

Ampliarás tus conocimientos mediante casos reales y resolución de situaciones complejas en entornos simulados de aprendizaje”