Благодаря этой 100% онлайн-программе вы сможете извлечь максимальную пользу из больших данных и проанализировать тенденции, влияющие на эффективность финансовых активов” 

Согласно исследованию, проведенному Международной финансовой ассоциацией, 70% компаний, внедривших решения на основе искусственного интеллекта, смогли повысить точность экономического анализа и оптимизировать управление портфелями. Столкнувшись с этой реальностью, все больше компаний требуют привлечения профессионалов, которые умело обращаются с такими новыми инструментами, как большие данные, обработка естественного языка или конволюционные нейронные сети, чтобы принимать более обоснованные стратегические решения и улучшать управление финансовыми рисками. Чтобы воспользоваться этими карьерными возможностями, специалисты должны обладать конкурентными преимуществами, выгодно отличающими их от других кандидатов.

Учитывая это, TECH запускает инновационную программу по искусственному интеллекту в финансовом отделе. Разработанная известными экспертами в этой области, академическая программа обеспечит специалистов передовыми навыками работы с современными инструментами, начиная от добычи данных или глубокого компьютерного зрения и заканчивая моделями рекуррентных нейронных сетей. Таким образом, студенты получат отличную подготовку для использования прогнозных моделей в управлении финансовыми рисками, оптимизации таких утомительных задач, как управление казначейством, и даже автоматизации других процессов, таких как внутренний аудит. Кроме того, в учебном материале будут рассмотрены самые инновационные методы оптимизации различных инвестиционных портфелей. Помимо этого, учебная программа предложит передовые инструменты для создания сложных визуализаций экономических данных с помощью Google Data Studio.

Более того, в основе программы лежит инновационная методология Relearning, продвигаемая TECH. Это система обучения, которая заключается в постепенном повторении ключевых аспектов, что гарантирует, что основные понятия учебной программы останутся в памяти студентов. К тому же, учебный план можно планировать индивидуально, так как нет фиксированных расписаний или графиков оценки. В то же время Виртуальный кампус будет доступен 24 часа в сутки и позволит специалистам скачивать материалы и обращаться к ним                в любое удобное время.

Вы сможете полностью раскрыть свой потенциал в области финансового менеджмента с помощью мультимедийных ресурсов в таких форматах, как интерактивные конспекты, пояснительные видеоролики и специализированные материалы для чтения”

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта в финансовом отделе содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет полную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Хотите внедрить самые инновационные методы обработки естественного языка в свою повседневную практику? Сделайте это благодаря этой университетской программе менее чем за год”

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Вы будете эффективно обучать модели машинного обучения, что позволит вам предвидеть различные потенциальные финансовые риски"

Вы получите доступ к системе обучения, основанной на повторении, с естественным и прогрессивным методом в рамках всей учебной программы"

Пройдя эту Специализированную магистратуру, специалисты будут отличаться глубокими знаниями в области внедрения искусственного интеллекта в финансовые процедуры. Также студенты приобретут передовые навыки работы с прогностическими моделями, позволяющими осуществлять проактивное управление рисками и более точное финансовое планирование. Более того, специалисты смогут внедрять роботизированные решения по автоматизации процессов для оптимизации повторяющихся задач, таких как бухгалтерский учет, управление казначейством               и внутренний аудит. Вдобавок студенты будут следить за тем, чтобы эти технологические инструменты соответствовали законодательным нормам, защищая тем самым безопасность финансовых данных. 

Освойте новую технологию добычи данных, и вы внесете свой вклад в принятие финансовых решений на основе фактических данных” 

Общие цели

• Применять методы искусственного интеллекта в принятии финансовых решений
• Разработать прогностические модели для управления финансовыми рисками
• Оптимизировать распределение финансовых ресурсов с помощью алгоритмов искусственного интеллекта
• Автоматизировать рутинные финансовые процессы с помощью машинного обучения
• Внедрять инструменты обработки естественного языка для анализа финансовых данных
• Проектировать рекомендательные системы для финансового сектора
• Анализировать большие объемы финансовых данных с помощью методов больших данных
• Оценить влияние искусственного интеллекта на прибыльность компаний
• Улучшить выявление финансового мошенничества с помощью искусственного интеллекта
• Создавать модели оценки финансовых активов с помощью искусственного интеллекта
• Разрабатывать инструменты финансового моделирования на основе алгоритмов искусственного интеллекта
• Применять методы интеллектуального анализа данных для выявления финансовых закономерностей
• Создать оптимизационные модели для финансового планирования
• Использовать нейронные сети для улучшения прогнозирования рыночных тенденций
• Разработать решения на основе ИИ для персонализации финансовых продуктов
• Создавать системы искусственного интеллекта для автоматизированного принятия инвестиционных решений
• Разработать аналитические возможности для интерпретации результатов финансовых моделей ИИ
• Исследовать возможности использования искусственного интеллекта в сфере финансового регулирования и соблюдения нормативных требований
• Разработать решения на основе искусственного интеллекта для снижения затрат в финансовых процессах
• Выявить возможности для инноваций с использованием искусственного интеллекта в финансовом секторе

Конкретные цели

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта

• Анализировать историческую эволюцию искусственного интеллекта, от его зарождения до современного состояния, определить основные вехи и события
• Понимать функционирование нейронных сетей и их применение в моделях обучения в искусственном интеллекте
• Изучить принципы и применение генетических алгоритмов, проанализировать их полезность для решения сложных задач
• Проанализировать важность тезаурусов, словарей и таксономий в структурировании и обработке данных для систем искусственного интеллекта
• Руководить решениями по автоматизации с использованием искусственного интеллекта для оптимизации эффективности ключевых задач, таких как обработка счетов-фактур, сверка
• банковских счетов или управление запасами
• Управлять такими инструментами, как TensorFlow и Scikit-Learn, для поддержки принятия стратегических решений
• Развивать передовые навыки в области исследовательского анализа финансовых данных и создания визуализаций с помощью таких инструментов, как Google Data Studio
• Руководить цифровой трансформацией в финансовых компаниях для повышения их операционной эффективности и улучшения управления рисками, такими как ликвидность 

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных

• Понимать фундаментальные концепции статистики и их применение в анализе данных
• Определять и классифицировать различные типы статистических данных, от количественных до качественных
• Проанализировать жизненный цикл данных, от создания до утилизации, определив основные этапы
• Изучить начальные этапы жизненного цикла данных, подчеркнув важность планирования данных и их структуры
• Изучить процессы сбора данных, включая методологию, инструменты и каналы сбора
• Изучить концепцию Datawarehouse (хранилища данных), уделив особое внимание его составным элементам и дизайну

Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте

• Освоить основы науки о данных, включая инструменты, типы и источники для анализа информации
• Изучить процесс преобразования данных в информацию с помощью методов интеллектуального анализа данных и визуализации
• Изучить структуру и характеристики наборов данных, понять их важность при подготовке и использовании данных для моделей искусственного интеллекта
• Использовать специальные инструменты и передовые методы обработки данных, обеспечивая эффективность и качество при внедрении искусственного интеллекта

Модуль 4. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование

• Освоить методы статистического вывода, чтобы понимать и применять статистические методы в анализе данных
• Проводить подробный исследовательский анализ наборов данных для выявления соответствующих закономерностей, аномалий и тенденций
• Развивать навыки подготовки данных, включая их очистку, интеграцию и форматирование для использования в анализе данных
• Реализовывать эффективные стратегии обработки отсутствующих значений в наборах данных, применяя методы вменения или исключения в зависимости от контекста
• Выявлять и устранять шумы в данных, используя методы фильтрации и сглаживания для улучшения качества набора данных
• Решать проблему предварительной обработки данных в средах больших данных

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте

• Представить стратегии разработки алгоритмов, обеспечивающие твердое понимание фундаментальных подходов к решению проблем
• Анализировать эффективность и сложность алгоритмов, применяя методы анализа для оценки производительности с точки зрения времени и пространства
• Изучать и применять алгоритмы сортировки, понимать, как они работают, и сравнивать их эффективность в различных контекстах
• Исследовать алгоритмы деревьев, понять их структуру и области применения
• Изучить алгоритмы с кучами, проанализировать их реализацию и полезность для эффективного манипулирования данными
• Анализировать алгоритмы на основе графов, изучая их применение для представления и решения задач со сложными отношениями
• Изучить жадные алгоритмы, понять их логику и применение в решении оптимизационных задач
• Изучить и применить технику обратного пути для систематического решения проблем, проанализировав ее эффективность в различных сценариях

Модуль 6. Интеллектуальные системы

• Изучить теорию агентов, понять фундаментальные концепции их работы и применения в искусственном интеллекте и программной инженерии
• Изучить представление знаний, включая анализ онтологий и их применение для организации структурированной информации
• Проанализировать концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и поиск информации в цифровой среде
• Оценивать и сравнивать различные представления знаний, интегрируя их для повышения эффективности и точности интеллектуальных систем

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных

• Ознакомиться с процессами обнаружения знаний и фундаментальными концепциями машинного обучения
• Изучить деревья решений как модели контролируемого обучения, понять их структуру и области применения
• Оценивать классификаторы с помощью специальных методов для определения их производительности и точности при классификации данных
• Изучить нейронные сети, понять их работу и архитектуру для решения сложных задач машинного обучения
• Изучить байесовские методы и их применение в машинном обучении, включая байесовские сети и байесовские классификаторы
• Проанализировать регрессионные модели и модели непрерывного отклика для прогнозирования числовых значений по данным
• Изучить методы кластеризации для выявления закономерностей и структур в немаркированных наборах данных
• Изучить методы интеллектуального анализа текста и обработки естественного языка (NLP), чтобы понять, как методы машинного обучения применяются для анализа и понимания текста

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения

• Освоить основы глубокого обучения, понять его важнейшую роль в глубоком обучении
• Изучить фундаментальные операции в нейронных сетях и понять их применение для построения моделей
• Проанализировать различные слои, используемые в нейронных сетях, и научиться выбирать их соответствующим образом
• Понимать эффективное соединение слоев и операций для проектирования сложных и эффективных архитектур нейронных сетей
• Использовать тренеры и оптимизаторы для настройки и улучшения работы нейронных сетей
• Исследовать связь между биологическими и искусственными нейронами для более глубокого понимания дизайна моделей

Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей

• Решать проблемы, связанные с градиентом, при обучении глубоких нейронных сетей
• Изучать и применять различные оптимизаторы для повышения эффективности и сходимости моделей
• Программировать скорость обучения, чтобы динамически регулировать скорость сходимости модели
• Понимать и устранять перенастройку с помощью специальных стратегий во время обучения 
• Применять практические рекомендации для обеспечения эффективного и результативного обучения глубоких нейронных сетей
• Внедрять трансферное обучение в качестве продвинутой техники для улучшения работы модели на конкретных задачах
• Изучать и применять методы дополнения данных для обогащения наборов данных   и улучшения обобщения моделей
• Разрабатывать практические приложения с использованием трансферного обучения для решения реальных задач

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow

• Освоить основы TensorFlow и его интеграцию с NumPy для эффективной обработки данных и вычислений
• Настраивать обучающие модели и алгоритмы, используя расширенные возможности TensorFlow
• Изучить API tfdata для эффективного управления и манипулирования наборами данных
• Внедрять формат TFRecord для хранения и доступа к большим наборам данных в TensorFlow
• Использовать слои предварительной обработки Keras, чтобы облегчить построение пользовательских моделей
• Изучить проект TensorFlow Datasets, чтобы получить доступ к заранее определенным наборам данных и повысить эффективность разработки
• Разработать приложение для глубокого обучения с помощью TensorFlow, используя знания, полученные в этом модуле
• Использовать все полученные знания на практике при построении и обучении пользовательских моделей с помощью TensorFlow в реальных ситуациях

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей

• Понимать архитектуру зрительной коры и ее значение для глубокого компьютерного зрения
• Исследовать и применять конволюционные слои для извлечения ключевых характеристик из изображений
• Применять слои кластеризации и использовать их в моделях глубокого компьютерного зрения с помощью Keras
• Анализировать различные архитектуры конволюционных нейронных сетей (CNN) и их применимость в различных контекстах
• Разрабатывать и внедрять CNN ResNet с помощью библиотеки Keras для повышения эффективности и производительности модели
• Использовать предварительно обученные модели Keras, чтобы использовать трансферное обучение для решения конкретных задач
• Применять методы классификации и локализации в средах глубокого компьютерного зрения
• Изучить стратегии обнаружения и отслеживания объектов с помощью конволюционных нейронных сетей

Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (RNN) и внимания

• Развивать навыки генерации текста с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN)
• Применять RNN в классификации мнений для анализа настроений в текстах
• Понимать и применять механизмы внимания в моделях обработки естественного языка
• Анализировать и использовать модели трансформеров в конкретных задачах NLP
• Изучить применение моделей трансформеров в контексте обработки изображений и компьютерного зрения
• Познакомиться с библиотекой трансформеров Hugging Face для эффективной реализации продвинутых моделей
• Сравнить различные библиотеки трансформеров, чтобы оценить их пригодность для решения конкретных задач
• Разработать практическое приложение NLP, объединяющее RNN и механизмы внимания для решения реальных задач

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN , и диффузионные модели

• Разрабатывать эффективные представления данных с помощью автоэнкодеров, GAN и диффузионных моделей
• Выполнять PCA с использованием неполного линейного автоматического кодировщика для оптимизации представления данных
• Внедрять и понимать работу датчиков автоматической укладки
• Изучать и применять конволюционные автоэнкодеры для эффективного представления визуальных данных
• Анализировать и применять эффективность разреженных автоматических кодеров для представления данных
• Генерировать изображения моды из набора данных MNIST с помощью автоэнкодеров
• Понять концепцию генеративных адверсарных сетей (GAN) и диффузионных моделей
• Реализовать и сравнить производительность диффузионных моделей и GAN при генерации данных

Модуль 14. Биоинспирированные вычисления

• Познакомиться с фундаментальными концепциями биоинспирированных алгоритмов
• Анализировать стратегии освоения пространства в генетических алгоритмах
• Изучить модели эволюционных вычислений в контексте оптимизации
• Продолжить детальный анализ моделей эволюционных вычислений
• Применять эволюционное программирование для решения конкретных задач обучения
• Решать сложные многоцелевые задачи в рамках биоинспирированных алгоритмов
• Исследовать применение нейронных сетей в области биоинспирированных алгоритмов
• Углубиться во внедрение и использование нейронных сетей в биоинспирированных алгоритмах

Модуль 15. Искусственный интеллект: стратегии и применения

• Разрабатывать стратегии внедрения искусственного интеллекта в финансовые услуги
• Выявить и оценить риски, связанные с использованием ИИ в сфере здравоохранения
• Оценивать потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности
• Применять методы искусственного интеллекта в промышленности для повышения производительности
• Разрабатывать решения на основе искусственного интеллекта для оптимизации процессов в сфере государственного управления
• Оценивать внедрение технологий ИИ в образовательном секторе
• Применять методы искусственного интеллекта в лесном и сельском хозяйстве для повышения производительности
• Оптимизировать процессы управления персоналом за счет стратегического использования искусственного интеллекта

Модуль 16. Автоматизация процессов финансового отдела с помощью искусственного интеллекта

• Освоить автоматизацию финансовых процессов с помощью Robotic Process Automation для оптимизации точности выполнения таких задач, как обработка счетов-фактур
• Применять методы глубокого обучения для повышения ликвидности и оборотных средств
• Создавать автоматизированные финансовые отчеты с помощью Power Bi, повышая скорость составления отчетов
• Внедрять системы, которые минимизируют человеческий фактор при обработке финансовых данных, повышая достоверность финансовой информации

Модуль 17. Стратегическое планирование и принятие решений с помощью искусственного интеллекта

• Использовать прогностическую модель Scikit-Learn для стратегического планирования и принятия финансовых решений на основе данных
• Управлять TensorFlow для разработки рыночных стратегий на основе искусственного интеллекта, повышая конкурентоспособность и адаптивность компаний в динамичной финансовой среде

Модуль 18. Продвинутые методы финансовой оптимизации с помощью OR-Tools

• Освоить методы оптимизации инвестиционного портфеля с помощью линейного, нелинейного и стохастического программирования для улучшения финансовых портфелей
• Применять генетические алгоритмы для финансовой оптимизации и находить инновационные решения сложных проблем

Модуль 19. Анализ и визуализация финансовых данных с помощью Plotly и Google Data Studio

• Развить навыки использования таких инструментов, как Google Data Studio, для создания интерактивных визуализаций, которые облегчают передачу финансовых данных
• Точно анализировать финансовые временные ряды и выявлять как исторические тенденции, так и повторяющиеся закономерности

Модуль 20. Искусственный интеллект для управления финансовыми рисками с помощью TensorFlow и Scikit-learn

• Внедрить современные модели кредитного, рыночного и ликвидного рисков с помощью машинного обучения
• Проводить имитационное моделирование для оценки и управления влиянием финансовых рисков в различных сценариях

Воспользуйтесь возможностью узнать о последних достижениях в этой области и применить их в своей повседневной практике"