Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Sector Financiero de IEP

TEMARIO

PROessentials: Certificado en Análisis Financiero e Inteligencia de Datos

Inteligencia Artificial: La revolución del dato en finanzas (6 ECTS)

1. Introducción a la Inteligencia Artificial y aprendizaje automático

2. Principios y aplicaciones Big Data en el sector financiero

3. Manejo y procesamiento de datos financieros

4. Modelos predictivos en finanzas

5. Introducción a los modelos generativos en Inteligencia Artificial

6. Retos y oportunidades de la Inteligencia Artificial en el contexto financiero

Visualización y análisis: Inteligencia de datos para decisiones financieras  (6 ECTS)

1. Introducción al tratamiento de datos

2. Conexión a fuentes de datos internas y externas

3. Fundamentos de estadística descriptiva

4. Pruebas de hipótesis y análisis de relaciones estadísticas

5. Preparación de datos para el modelado analítico

6. Creación de visualizaciones efectivas

PROadvanced: Certificado en Estrategias Financieras Avanzadas basadas en IA

Gestión avanzada del riesgo crediticio: Algoritmos para transformar la toma de decisiones financieras  (6 ECTS)

1. Introducción a los algoritmos de clasificación

2. Evaluación de modelos de clasificación

3. Naive Bayes en la clasificación y segmentación de datos

4. K-Nearest Neighbors para análisis de comportamiento financiero

5. Modelos basados en árboles de decisión: técnicas de Bagging y Boosting

6. Aplicación de algoritmos de clasificación en la evaluación de riesgos crediticios

Inteligencia Artificial estratégica: Modelos y métricas para anticipar el futuro  (6 ECTS)

1. Introducción a los algoritmos de regresión en el contexto financiero

2. Regresión lineal para la predicción de precios de activos financieros

3. Evaluación de modelos de regresión: métricas y aplicaciones

4. Regularización modelos financieros: Regresión Lasso y Ridge

5. Árboles de regresión

6. Regresión logística aplicada a la probabilidad de eventos financieros

Segmentación inteligente y carteras óptimas: Clustering aplicado al mercado financiero  (6 ECTS)

1. Introducción al aprendizaje no supervisado en el contexto financiero

2. Fundamentos de los algoritmos de clustering

3. Evaluación y validación de modelos de clustering en finanzas

4. K-Means clustering para segmentación de clientes financieros

5. Clustering jerárquico en aplicaciones financieras

6. Algoritmos de reducción de dimensionalidad

Fraude financiero bajo control: Inteligencia Artificial como barrera en la era digital  (6 ECTS)

1. Introducción a la detección de anomalías en el ámbito financiero

2. Métodos estadísticos para la detección de anomalías en datos financieros

3. Técnicas basadas en distancia y su aplicación en finanzas

4. Evaluación de modelos de detección de anomalías

5. Árboles de decisión para la detección de fraude financiero

6. Modelos basados en SVM para detección de anomalías financieras

Redes neuronales para la economía: Decisiones precisas en mercados complejos  (6 ECTS)

1. Introducción a las redes neuronales artificiales

2. Funciones de activación y su impacto en el aprendizaje de la red

3. Forward propagation y el cálculo de la salida de la red neuronal

4. Backpropagation para el ajuste de los pesos de la red neuronal

5. Optimización de redes neuronales mediante descenso de gradiente

6. Evaluación y sobreajuste de redes neuronales

Interpretabilidad, sesgos y ética: Construyendo confianza en la IA financiera  (6 ECTS)

1. Introducción a la interpretabilidad de modelos en finanzas

2. El impacto de los sesgos en los modelos y su influencia en las decisiones

3. Estrategias para la prevención de sesgos en modelos financieros

4. Principios de Fairness para construir modelos financieros justos

5. Ética y cumplimiento normativo en el uso de la Inteligencia Artificial

6. Técnicas de interpretabilidad: LIME, SHAP, permutación y otros enfoques

Predicción inteligente: Inteligencia Artificial para el análisis de precios en mercados financieros  (6 ECTS)

1. Introducción al análisis de series temporales en finanzas

2. Modelos analíticos para la predicción de precios de activos financieros

3. Selección de parámetros y validación de modelos clásicos

4. Redes neuronales recurrentes para la exploración de series temporales

5. Long Short-Term Memory como técnica avanzada de series temporales

6. Comparación de modelos en la predicción de mercados financieros

Procesamiento del Lenguaje Natural en los mercados: Análisis de noticias financieras  (6 ECTS)

1. Introducción al procesamiento del lenguaje natural y su aplicación en finanzas

2. Preprocesamiento de textos financieros mediante múltiples técnicas

3. Modelos de representación de texto financieros

4. Aplicaciones para análisis de sentimiento y monitoreo de redes sociales

5. Modelos avanzados de lenguaje para el análisis de texto financieros

6. Feature engineering de textos para modelos predictivos en finanzas

Regulación e Inteligencia Artificial: Cumpliendo las normas en la innovación financiera  (6 ECTS)

1. Principios y desafíos a la regulación en fintech

2. Regulación en la gestión y protección de datos

3. Leyes y normativas clave en el marco regulatorio financiero

4. Retos y oportunidades legales de la industria fintech

5. Cuerpos normativos internacionales

6. Cumplimiento y buenas prácticas

Proyecto Fin de Programa (8 ECTS)

Certificado PROexpertify: Enfoca tu formación seleccionando un área de conocimiento interdisciplinarias

1. PROexpertify en: Manager en IA Avanzada
2. PROexpertify en: Manager en E-Commerce de Emprendimientos Digitales
3. PROexpertify en: Manager en Redes Sociales Digitales
4. PROexpertify en: Manager en Gestión de Proyectos
5. PROexpertify en: Manager en Ciberseguridad