Искусственный интеллект на фондовых биржах и финансовых рынках

Освоив эту 100% онлайн-программу данной Специализированной магистратуры, вы поймете, как искусственный интеллект может изменить технический и фундаментальный анализ, оптимизируя инвестиционные решения с точностью, не поддающейся человеческой интуиции" 

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в финансовой сфере активизировалось благодаря разработке передовых алгоритмов машинного обучения, которые оптимизируют инвестиционные стратегии и анализ рисков. Финансовые учреждения используют искусственный интеллект для автоматизации операций, выявления мошенничества в режиме реального времени и персонализации инвестиционных рекомендаций для своих клиентов.

Так появилась эта Специализированная магистратура, которая обеспечит глубокое понимание того, как применять передовые методы искусственного интеллекта для технического анализа рынков. Таким образом, профессионалы смогут использовать современные инструменты для визуализации и автоматизации технических индикаторов, а также внедрять сложные модели, такие как сверточные нейронные сети для распознавания финансовых моделей.

Кроме того, специалисты познакомятся с методами машинного обучения и глубокого обучения, а также с обработкой естественного языка (NLP) для анализа финансовой отчетности и других соответствующих документов. Также будут рассмотрены методологии оценки рисков и кредитоспособности, анализа устойчивости ESG и выявления финансового мошенничества.

Наконец, будет рассказано об обработке больших объемов финансовых данных, обработке и анализе больших данных с помощью передовых инструментов, таких как Hadoop и Spark. Кроме того, будут рассмотрены вопросы интеграции, очистки и визуализации данных, а также безопасности и конфиденциальности при работе с финансовой информацией. Будут рассмотрены стратегии алгоритмического трейдинга, включая разработку и оптимизацию автоматизированных систем и управление рисками.

Таким образом, TECH создал подробную, университетскую, полностью онлайн-программу, облегчающую студентам доступ к учебным материалам с любого электронного устройства с выходом в Интернет. Это избавляет от необходимости ездить в физический центр обучения и подстраиваться под определенный график. В дополнение, в программе используется революционная методология Relearning, основанная на повторении основных понятий для улучшения понимания содержания.

Вы сможете обрабатывать и анализировать большие объемы финансовых данных, разрабатывать эффективные алгоритмические торговые стратегии и решать сложные этические и нормативные вопросы” 

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта на фондовых биржах и финансовых рынках содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта, ориентированных на фондовые биржи и финансовые рынки
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самопроверки, 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

Вы детально изучите такие передовые методы, как обучение с подкреплением для алгоритмической торговли и моделирование временных рядов с помощью LSTM, благодаря обширной библиотеке инновационных мультимедийных ресурсов" 

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 обладать способностью проводить точный и эффективный анализ в условиях возрастающей сложности и динамики финансовых рынков, используя лучшие учебные материалы, находящиеся на передовой технологий и образования"

Вы изучите вопросы этики и регулирования использования искусственного интеллекта в финансах, подготовившись к решению этических и нормативных проблем, а также к ответственному подходу к разработке технологий в финансовом секторе"

Программа даст специалистам необходимые навыки для применения передовых методов машинного обучения и глубокого обучения в техническом и фундаментальном анализе, оптимизации инвестиционных и торговых стратегий. Кроме того, она будет направлена на развитие компетенций по обработке больших объемов финансовых данных, разработке и оценке алгоритмических торговых систем, а также на решение этических и нормативных вопросов, связанных с применением ИИ в финансах. Таким образом, специалисты будут готовы противостоять вызовам и использовать возможности, предоставляемые ИИ в постоянно меняющейся финансовой среде.

Основная цель данной Специализированной магистратуры – подготовка высококвалифицированных специалистов для интеграции искусственного интеллекта в анализ и управление финансовыми рынками. Чего вы ждете, чтобы поступить?" 

Общие цели

• Понять теоретические основы искусственного интеллекта
• Изучить различные типы данных и понять их жизненный цикл
• Оценить решающую роль данных в разработке и внедрении решений в области искусственного интеллекта
• Углубиться в алгоритмы и сложность для решения конкретных задач
• Изучить теоретические основы нейронных сетей для разработки глубокого обучения
• Исследовать биоинспирированные вычисления и их значение для разработки интеллектуальных систем
• Развить навыки применения передовых методов искусственного интеллекта в техническом и фундаментальном анализе финансовых рынков, включая использование машинного обучения, глубокого обучения и NLP
• Дать студентам возможность разрабатывать, внедрять и оптимизировать алгоритмические торговые стратегии, используя методы обучения с подкреплением и машинного обучения для повышения эффективности и прибыльности на финансовых рынках
• Приобрести навыки обработки и анализа больших объемов финансовых данных с помощью технологий больших данных, таких как Hadoop и Spark
• Укрепить способность создавать и применять объяснимые и прозрачные модели искусственного интеллекта, чтобы финансовые решения на основе ИИ были понятны и оправданны
• Развить глубокое понимание этических и нормативных проблем, связанных  с использованием искусственного интеллекта в финансах
• Вооружить студентов инструментами и знаниями для разработки инновационных финансовых решений с использованием искусственного интеллекта
• Создавать прогнозные модели с использованием методов машинного обучения, такие как LSTM и модели временных рядов, для прогнозирования движения рынка и улучшения принятия инвестиционных решений
• Развить навыки оптимизации портфеля и управления финансовыми рисками с помощью генетических алгоритмов и других передовых методов искусственного интеллекта для максимизации прибыли и минимизации инвестиционного риска
• Предоставить необходимые инструменты и методы для реализации и оптимизации стратегий высокочастотной торговли с использованием моделей машинного обучения для повышения скорости и точности исполнения ордеров
• Применять технологии ИИ в финансовой сфере этично и ответственно, учитывая в своих решениях принципы справедливости, прозрачности и конфиденциальности

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
• Изучать принципы и применение генетических алгоритмов, анализируя их полезность для решения сложных задач
• Проанализировать важность тезаурусов, словарей и таксономий в структурировании и обработке данных для систем искусственного интеллекта

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 сверточных 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 сверточные 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. Технический анализ финансовых рынков с помощью искусственного интеллекта

• Развить способность визуализировать и оптимизировать технические индикаторы  с помощью таких инструментов, как Plotly, Dash и Scikit-learn, что позволит принимать более обоснованные решения при техническом анализе финансовых рынков
• Применять конволюционные нейронные сети (CNN) для распознавания образов в финансовых данных, что повышает точность определения торговых возможностей
• Получить навыки разработки и оптимизации алгоритмических торговых стратегий с использованием методов обучения с подкреплением с помощью TensorFlow, направленных на максимизацию прибыльности

Модуль 17. Фундаментальный анализ финансовых рынков с помощью ИИ

• Узнать, как моделировать и прогнозировать финансовые показатели компаний с помощью методов машинного обучения и глубокого обучения, способствуя принятию инвестиционных решений на основе данных
• Применять методы обработки естественного языка (NLP), такие как ChatGPT, для анализа и извлечения необходимой информации из финансовой отчетности, улучшая оценку финансового состояния компаний
• Развивать навыки выявления финансового мошенничества и оценки рисков с помощью машинного обучения, обеспечивая большую безопасность и точность финансовых решений

Модуль 18. Крупномасштабная обработка финансовых данных

• Освоить использование технологий обработки больших данных, таких как Hadoop и Spark, для хранения и обработки больших объемов финансовых данных, оптимизируя возможности анализа и принятия решений
• Внедрить инструменты и методы обработки финансовых данных в режиме реального времени, позволяющие быстро и эффективно реагировать на колебания рынка
• Применять передовые методы для обеспечения безопасности и конфиденциальности финансовых данных, гарантируя соответствие отраслевым нормам

Модуль 19. Алгоритмические торговые стратегии

• Приобрести необходимые навыки для проектирования и разработки автоматизированных торговых систем, интеграции методов машинного обучения для повышения эффективности и результативности операций
• Узнать, как оценивать и оптимизировать торговые стратегии с помощью передовых методов, таких как бэк-тестирование и машинное обучение, чтобы добиться максимальной эффективности на финансовых рынках
• Развить глубокое понимание методов управления рисками, применяемых в алгоритмической торговле, обеспечивая прибыльность и безопасность стратегий

Модуль 20. Этические и нормативные аспекты ИИ в финансах

• Изучить этические проблемы, связанные с использованием искусственного интеллекта в финансах, включая прозрачность, объяснимость и справедливость финансовых моделей
• Разобраться в глобальных правилах, влияющих на использование ИИ на финансовых рынках, и узнать, как разрабатывать решения, отвечающие этим требованиям
• Сформировать культуру ответственного развития, внедрить практику, обеспечивающую этичное и безопасное использование технологий ИИ в интересах экономического и социального благосостояния

Уникальный, важный и значимый курс обучения для развития вашей карьеры"