Transformando la Inteligencia de Decisiones Financieras a través de Redes Neuronales Avanzadas

Resumen

Explore cómo las redes neuronales avanzadas están revolucionando la toma de decisiones financieras, desde la evaluación de riesgos y la detección de fraudes hasta las estrategias de inversión y los marcos de detección de anomalías.

Programa de estudio

• Introducción a la Inteligencia de Decisión Financiera
Panorama de los Procesos de Toma de Decisiones Financieras
Importancia de la IA en Finanzas
Perspectiva Histórica de la IA en los Servicios Financieros
• Fundamentos de las Redes Neuronales
Conceptos Básicos de la Arquitectura de Redes Neuronales
Conceptos Clave: Neuronas, Capas, Funciones de Activación
Tipos de Redes Neuronales: Feedforward, Convolucionales, Recurrentes
• Arquitecturas Avanzadas de Redes Neuronales
Modelos de Aprendizaje Profundo
Aprendizaje de Transferencia y Sus Aplicaciones en Finanzas
Redes Generativas Adversariales (GANs)
• Redes Neuronales en Evaluación de Riesgos
Modelos de Puntuación de Crédito
Análisis de Riesgo de Mercado
Pruebas de Estrés y Análisis de Escenarios
• Detección de Fraude Usando Redes Neuronales
Reconocimiento de Patrones y Detección de Anomalías
Monitoreo de Transacciones en Tiempo Real
Enfoques Supervisados vs. No Supervisados
• Mejora de Estrategias de Inversión con Redes Neuronales
Modelos de Comercio Algorítmico
Optimización de Gestión de Carteras
Análisis de Sentimientos y su Impacto en la Inversión
• Marcos de Detección de Anomalías
Técnicas para Identificar Patrones Inusuales
Uso de Autoencoders y RNNs en Detección de Anomalías
Estudios de Caso de Detección de Anomalías en Mercados Financieros
• Consideraciones Éticas y Regulatorias
IA Ética en Finanzas
Comprensión del Cumplimiento Regulatorio y GDPR
Sesgo e Imparcialidad en la Toma de Decisiones de IA
• Estudios de Caso y Aplicaciones Reales
Estudio de Caso: Redes Neuronales en Fondos de Cobertura
Aplicación: Detección de Fraude en Transacciones en Tiempo Real
Tendencias Emergentes en Tecnología Financiera y IA
• Implementación Práctica y Herramientas
Sesión Práctica: Construyendo Modelos de Redes Neuronales con Python
Introducción a Frameworks: TensorFlow, PyTorch
Proyecto: Desarrollando una Red Neuronal para Predicción Financiera
• Conclusión y Direcciones Futuras
Resumen de Aprendizajes Clave
El Futuro de la IA y las Redes Neuronales en Finanzas
Oportunidades para el Aprendizaje y Desarrollo Futuro

Asignaturas

Ciencias de la Computación