Grazie a questo Master, 100% online, capirai come l'IA può trasformare l'analisi tecnica e fondamentale, ottimizzando le decisioni di investimento con una precisione che sfida l'intuizione umana" 

L'uso dell'Intelligenza Artificiale (IA) nella finanza è stato intensificato con lo sviluppo di algoritmi avanzati di Machine Learning, che ottimizzano le strategie di investimento e l'analisi dei rischi. Le istituzioni finanziarie stanno adottando l'IA per automatizzare le operazioni, rilevare le frodi in tempo reale e personalizzare i consigli di investimento per i loro clienti.

Così nasce questo Master, che fornirà una solida comprensione di come applicare tecniche avanzate di intelligenza artificiale per l'analisi tecnica dei mercati. In questo modo, i professionisti saranno in grado di utilizzare strumenti moderni per la visualizzazione e l'automazione degli indicatori tecnici, nonché di implementare modelli sofisticati come le reti neurali convoluzionali per il riconoscimento dei modelli finanziari.

Gli esperti acquisiranno inoltre familiarità con le tecniche di Machine Learning e Deep Learning, nonché con l'Elaborazione del Linguaggio Naturale per analizzare i bilanci e altri documenti pertinenti. Saranno inoltre affrontate le metodologie per la valutazione del rischio e del credito, l'analisi della sostenibilità ESG e il rilevamento delle frodi finanziarie.

Infine, si tratterà di elaborare grandi volumi di dati finanziari, gestendo e analizzando i Big Data con strumenti avanzati come Hadoop e Spark. Inoltre, si indagherà sull'integrazione, la pulizia e la visualizzazione dei dati, nonché sulla sicurezza e la privacy nella gestione delle informazioni finanziarie. Verranno analizzate le strategie di trading algoritmico, compresa la progettazione e l'ottimizzazione dei sistemi automatizzati e la gestione del rischio.

In questo modo, TECH ha creato un dettagliato programma universitario completamente online che facilita agli studenti l'accesso al materiale didattico attraverso qualsiasi dispositivo elettronico con connessione a Internet. Questo elimina la necessità di spostarsi in un luogo fisico e adattarsi a un orario specifico. Inoltre, integra la rivoluzionaria metodologia Relearning, che si basa sulla ripetizione di concetti essenziali per migliorare la comprensione del contenuto.

Sarai in grado di gestire e analizzare grandi volumi di dati finanziari, progettare strategie di trading algoritmico efficaci e affrontare complesse questioni etiche e normative" 

Questo Master in Intelligenza Artificiale in Borsa e Mercati Finanziari possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Intelligenza Artificiale in Borsa e Mercati Finanziari
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione a internet

Approfondirai metodi avanzati come l'apprendimento per rinforzo per il trading algoritmico e la modellazione di serie temporali con LSTM, grazie a una vasta libreria di risorse multimediali innovative" 

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore e altre aree correlate, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso accademico. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.   

Avrai la capacità di eseguire analisi precise ed efficienti in un ambiente di crescente complessità e dinamiche nei mercati finanziari, attraverso i migliori materiali didattici, all'avanguardia tecnologica e educativa"

Affronterai l'etica e la regolamentazione nell'uso dell'IA in finanza, preparandoti ad affrontare sfide etiche e normative, nonché a sviluppare tecnologie in modo responsabile nel settore finanziario"

Questo titolo accademico offrirà contenuti completi, progettati per affrontare le complessità del moderno ambiente finanziario attraverso l'uso avanzato di tecnologie IA. Così, gli esperti indagheranno sull'analisi tecnica e fondamentale dei mercati finanziari, applicando strumenti di Machine Learning e Deep Learning per ottimizzare le decisioni d'investimento e le strategie di trading. Saranno inoltre trattate le tecniche di elaborazione e visualizzazione di grandi volumi di dati, nonché lo sviluppo e l'implementazione di sistemi algoritmici ad alta frequenza. 

Ti concentrerai su aspetti critici, come l'etica e la regolamentazione nell'uso dell'IA nella finanza, preparandoti a gestire sfide etiche e normative, dalla mano della migliore università digitale del mondo, secondo Forbes: TECH” 

Modulo 1. Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale

1.1. Storia dell’Intelligenza Artificiale

1.1.1. Quando si è cominciato a parlare di Intelligenza Artificiale?
1.1.2. Riferimenti nel cinema
1.1.3. Importanza dell'Intelligenza Artificiale
1.1.4. Tecnologie che favoriscono e supportano l'Intelligenza Artificiale

1.2. Intelligenza artificiale nei giochi

1.2.1. Teoria dei giochi
1.2.2. Minimax e potatura Alfa-Beta
1.2.3. Simulazione: Monte Carlo

1.3. Reti neurali

1.3.1. Basi biologiche
1.3.2. Modello computazionale
1.3.3. Reti neurali supervisionate e non
1.3.4. Percettrone semplice
1.3.5. Percettrone multistrato

1.4. Algoritmi genetici

1.4.1. Storia
1.4.2. Base biologica
1.4.3. Codifica dei problemi
1.4.4. Generazione della popolazione iniziale
1.4.5. Algoritmo principale e operatori genetici
1.4.6. Valutazione degli individui: Fitness

1.5. Thesauri, vocabolari, tassonomie

1.5.1. Vocabolari
1.5.2. Tassonomie
1.5.3. Thesauri
1.5.4. Ontologie
1.5.5. Rappresentazione della conoscenza: web semantico

1.6. Web semantico

1.6.1. Specifiche: RDF, RDFS e OWL
1.6.2. Inferenza/ragionamento
1.6.3. Linked Data

1.7. Sistemi esperti e DSS

1.7.1. Sistemi esperti
1.7.2. Sistemi di supporto decisionale

1.8. Chatbots e Assistenti Virtuali

1.8.1. Tipi di assistenti: assistente vocale e scritto
1.8.2. Parti fondamentali per lo sviluppo di un assistente: Intents, entità e flusso di dialogo
1.8.3. Integrazioni: web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Strumenti per lo sviluppo di un assistente: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Strategia di implementazione dell'IA

1.10. Futuro dell’Intelligenza Artificiale
1.10.1. Comprendiamo come identificare emozioni tramite algoritmi
1.10.2. Creazione di una personalità: linguaggio, espressioni e contenuto
1.10.3. Tendenze dell'Intelligenza Artificiale
1.10.4. Riflessioni

Modulo 2. Tipi e Cicli di Vita del Dato

2.1. La Statistica

2.1.1. Statistica: statistiche descrittive, inferenze statistiche
2.1.2. Popolazione, campione, individuo
2.1.3. Variabili: definizione, scale di misurazione

2.2. Tipi di dati statistici

2.2.1. Secondo la tipologia

2.2.1.1. Quantitativi: dati continui e discreti
2.2.1.2. Qualitativi: dati binominali, nominali e ordinali

2.2.2. Secondo la forma

2.2.2.1. Numerici
2.2.2.2. Testuali
2.2.2.3. Logici

2.2.3. Secondo la fonte

2.2.3.1. Primari
2.2.3.2. Secondari

2.3. Ciclo di vita dei dati

2.3.1. Fasi del ciclo
2.3.2. Tappe del ciclo
2.3.3. Principi FAIR

2.4. Fasi iniziali del ciclo

2.4.1. Definizione delle mete
2.4.2. Determinazione delle risorse necessarie
2.4.3. Diagramma di Gantt
2.4.4. Struttura dei dati

2.5. Raccolta di dati

2.5.1. Metodologia di raccolta
2.5.2. Strumenti di raccolta
2.5.3. Canali di raccolta

2.6. Pulizia del dato

2.6.1. Fasi di pulizia dei dati
2.6.2. Qualità del dato
2.6.3. Elaborazione dei dati (con R)

2.7. Analisi dei dati, interpretazione e valutazione dei risultati

2.7.1. Misure statistiche
2.7.2. Indici di relazione
2.7.3. Data Mining

2.8. Archiviazione dei dati (Datawarehouse)

2.8.1. Elementi che lo integrano
2.8.2. Design
2.8.3. Aspetti da considerare

2.9. Disponibilità del dato

2.9.1. Accesso
2.9.2. Utilità
2.9.3. Sicurezza

2.10. Aspetti normativi

2.10.1. Legge di protezione dei dati
2.10.2. Pratiche corrette
2.10.3. Altri aspetti normativi

Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale

3.1. Data Science

3.1.1. Data Science
3.1.2. Strumenti avanzati per i data scientist

3.2. Dati, informazioni e conoscenza

3.2.1. Dati, informazioni e conoscenza
3.2.2. Tipi di dati
3.2.3. Fonti di dati

3.3. Dai dati all’informazione

3.3.1. Analisi dei dati
3.3.2. Tipi di analisi
3.3.3. Estrazione di informazioni da un Dataset

3.4. Estrazione di informazioni tramite visualizzazione

3.4.1. La visualizzazione come strumento di analisi
3.4.2. Metodi di visualizzazione
3.4.3. Visualizzazione di un insieme di dati

3.5. Qualità dei dati

3.5.1. Dati di qualità
3.5.2. Pulizia di dati
3.5.3. Pre-elaborazione base dei dati

3.6. Dataset

3.6.1. Arricchimento del Dataset
3.6.2. La maledizione della dimensionalità
3.6.3. Modifica di un insieme di dati

3.7. Squilibrio

3.7.1. Squilibrio di classe
3.7.2. Tecniche di mitigazione dello squilibrio
3.7.3. Equilibrio di un Dataset

3.8. Modelli non supervisionati

3.8.1. Modelli non controllati
3.8.2. Metodi
3.8.3. Classificazione con modelli non controllati

3.9. Modelli supervisionati

3.9.1. Modelli controllati
3.9.2. Metodi
3.9.3. Classificazione con modelli controllati

3.10. Strumenti e buone pratiche

3.10.1. Buone pratiche per i data scientist
3.10.2. Il modello migliore
3.10.3. Strumenti utili

Modulo 4. Data Mining: Selezione, pre-elaborazione e trasformazione

4.1. Inferenza statistica

4.1.1. Statistica descrittiva vs Inferenza statistica
4.1.2. Procedure parametriche
4.1.3. Procedure non parametriche

4.2. Analisi esplorativa

4.2.1. Analisi descrittiva
4.2.2. Visualizzazione
4.2.3. Preparazione dei dati

4.3. Preparazione dei dati

4.3.1. Integrazione e pulizia di dati
4.3.2. Standardizzazione dei dati
4.3.3. Trasformazione degli attributi

4.4. I valori mancanti

4.4.1. Trattamenti dei valori mancanti
4.4.2. Metodi di imputazione a massima verosimiglianza
4.4.3. Imputazione di valori mancanti mediante apprendimento automatico

4.5. Rumore nei dati

4.5.1. Classi di rumore e attributi
4.5.2. Filtraggio del rumore
4.5.3. Effetto del rumore

4.6. La maledizione della dimensionalità

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Riduzione dei dati multidimensionali

4.7. Da attributi continui a discreti

4.7.1. Dati continui vs discreti
4.7.2. Processo di discretizzazione

4.8. I dati

4.8.1. Selezione dei dati
4.8.2. Prospettiva e criteri di selezione
4.8.3. Metodi di selezione

4.9. Selezione di istanze

4.9.1. Metodi per la selezione di istanze
4.9.2. Selezione di prototipi
4.9.3. Metodi avanzati per la selezione di istanze

4.10. Pre-elaborazione dei dati negli ambienti Big Data

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale

5.1. Introduzione ai modelli di progettazione di algoritmi

5.1.1. Risorse
5.1.2. Dividi e conquista
5.1.3. Altre strategie

5.2. Efficienza e analisi degli algoritmi

5.2.1. Misure di efficienza
5.2.2. Misurare l'ingresso di input
5.2.3. Misurare il tempo di esecuzione
5.2.4. Caso peggiore, migliore e medio
5.2.5. Notazione asintotica
5.2.6. Criteri di analisi matematica per algoritmi non ricorsivi
5.2.7. Analisi matematica per algoritmi ricorsivi
5.2.8. Analisi empirica degli algoritmi

5.3. Algoritmi di ordinamento

5.3.1. Concetto di ordinamento
5.3.2. Ordinamento delle bolle
5.3.3. Ordinamento per selezione
5.3.4. Ordinamento per inserimento
5.3.5. Ordinamento per fusione (Merge_Sort)
5.3.6. Ordinamento rapido (Quick_Sort)

5.4. Algoritmi con alberi

5.4.1. Concetto di albero
5.4.2. Alberi binari
5.4.3. Percorsi degli alberi
5.4.4. Rappresentare le espressioni
5.4.5. Alberi binari ordinati
5.4.6. Alberi binari bilanciati

5.5. Algoritmi con Heaps

5.5.1. Gli Heaps
5.5.2. L’algoritmo Heapsort
5.5.3. Code prioritarie

5.6. Algoritmi con grafi

5.6.1. Rappresentazione
5.6.2. Percorso in larghezza
5.6.3. Percorso in profondità
5.6.4. Ordinamento topologico

5.7. Algoritmi Greedy

5.7.1. La strategia Greedy
5.7.2. Elementi della strategia Greedy
5.7.3. Cambio valuta
5.7.4. Il problema del viaggiatore
5.7.5. Problema dello zaino

5.8. Ricerca del percorso minimo

5.8.1. Il problema del percorso minimo
5.8.2. Archi e cicli negativi
5.8.3. Algoritmo di Dijkstra

5.9. Algoritmi Greedy sui grafi

5.9.1. L'albero a sovrapposizione minima
5.9.2. Algoritmo di Prim
5.9.3. Algoritmo di Kruskal
5.9.4. Analisi della complessità

5.10. Backtracking

5.10.1. Il Backtracking
5.10.2. Tecniche alternative

Modulo 6. Sistemi intelligenti

6.1. Teoria degli agenti

6.1.1. Storia del concetto
6.1.2. Definizione di agente
6.1.3. Agenti nell'intelligenza artificiale
6.1.4. Agenti nell'Ingegneria dei software

6.2. Architetture di agenti

6.2.1. Il processo di ragionamento dell'agente
6.2.2. Agenti reattivi
6.2.3. Agenti deduttivi
6.2.4. Agenti ibridi
6.2.5. Confronto

6.3. Informazione e conoscenza

6.3.1. Distinzione tra dati, informazioni e conoscenza
6.3.2. Valutazione della qualità dei dati
6.3.3. Metodi di raccolta dei dati
6.3.4. Metodi di acquisizione dei dati
6.3.5. Metodi di acquisizione della conoscenza

6.4. Rappresentazione della conoscenza

6.4.1. L'importanza della rappresentazione della conoscenza
6.4.2. Definire la rappresentazione della conoscenza attraverso i suoi ruoli
6.4.3. Caratteristiche di una rappresentazione della conoscenza

6.5. Ontologie

6.5.1. Introduzione ai metadati
6.5.2. Concetto filosofico di ontologia
6.5.3. Concetto informatico di ontologia
6.5.4. Ontologie di dominio e di livello superiore
6.5.5. Come costruire un'ontologia?

6.6. Linguaggi ontologici e software per la creazione di ontologie

6.6.1. Triple RDF, Turtle e N
6.6.2. Schema RDF
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introduzione ai diversi strumenti per la creazione di ontologie
6.6.6. Installazione e utilizzo di Protégé

6.7. Sito web semantico

6.7.1. Lo stato attuale e il futuro del web semantico
6.7.2. Applicazioni del web semantico

6.8. Altri modelli di rappresentazione della conoscenza

6.8.1. Vocabolari
6.8.2. Panoramica
6.8.3. Tassonomie
6.8.4. Thesauri
6.8.5. Folksonomie
6.8.6. Confronto
6.8.7. Mappe mentali

6.9. Valutazione e integrazione delle rappresentazioni della conoscenza

6.9.1. Logica dell'ordine zero
6.9.2. Logica di prim’ordine
6.9.3. Logica descrittiva
6.9.4. Relazione tra i diversi tipi di logica
6.9.5. Prolog: programmazione basata sulla logica del primo ordine

6.10. Ragionatori semantici, sistemi basati sulla conoscenza e sistemi esperti

6.10.1. Concetto di ragionatore
6.10.2. Applicazioni di un ragionatore
6.10.3. Sistemi basati sulla conoscenza
6.10.4. MYCIN, storia dei sistemi esperti
6.10.5. Elementi e architettura dei sistemi esperti
6.10.6. Creazione di sistemi esperti

Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining

7.1. Introduzione ai processi di scoperta della conoscenza e ai concetti di base dell'apprendimento automatico

7.1.1. Concetti chiave dei processi di scoperta della conoscenza
7.1.2. Prospettiva storica sui processi di scoperta della conoscenza
7.1.3. Fasi dei processi di scoperta della conoscenza
7.1.4. Tecniche utilizzate nei processi di scoperta della conoscenza
7.1.5. Caratteristiche dei buoni modelli di apprendimento automatico
7.1.6. Tipi di informazioni sull'apprendimento automatico
7.1.7. Concetti di base dell'apprendimento
7.1.8. Concetti di base dell'apprendimento non supervisionato

7.2. Analisi e pre-elaborazione dei dati

7.2.1. Elaborazione dei dati
7.2.2. Trattamento dei dati nel flusso di analisi dei dati
7.2.3. Tipi di dati
7.2.4. Trasformazione dei dati
7.2.5. Visualizzazione ed esplorazione di variabili continue
7.2.6. Visualizzazione ed esplorazione di variabili categoriche
7.2.7. Misure di correlazione
7.2.8. Rappresentazioni grafiche più comuni
7.2.9. Introduzione all'analisi multivariata e alla riduzione delle dimensioni

7.3. Alberi decisionali

7.3.1. Algoritmo ID
7.3.2. Algoritmo C
7.3.3. Sovrallenamento e potatura
7.3.4. Analisi dei risultati

7.4. Valutazione dei classificatori

7.4.1. Matrici di confusione
7.4.2. Matrici di valutazione numerica
7.4.3. Statistica Kappa
7.4.4. La curva ROC

7.5. Regole di classificazione

7.5.1. Misure di valutazione delle regole
7.5.2. Introduzione alla rappresentazione grafica
7.5.3. Algoritmo di sovrapposizione sequenziale

7.6. Reti neuronali

7.6.1. Concetti di base
7.6.2. Reti neurali semplici
7.6.3. Algoritmo di Backpropagation
7.6.4. Introduzione alle reti neurali ricorrenti

7.7. Metodi bayesiani

7.7.1. Concetti di base della probabilità
7.7.2. Teorema di Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introduzione alle reti bayesiane

7.8. Modelli di regressione e di risposta continua

7.8.1. Regressione lineare semplice
7.8.2. Regressione lineare multipla
7.8.3. Regressione logistica
7.8.4. Alberi di regressione
7.8.5. Introduzione alle macchine a vettori di supporto (SVM)
7.8.6. Misure di bontà di adattamento

7.9. Clustering

7.9.1. Concetti di base
7.9.2. Clustering gerarchico
7.9.3. Metodi probabilistici
7.9.4. Algoritmo EM
7.9.5. Metodo B-Cubed
7.9.6. Metodi impliciti

7.10. Estrazione di testi ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

7.10.1. Concetti di base
7.10.2. Creazione del corpus
7.10.3. Analisi descrittiva
7.10.4. Introduzione alla sentiment analysis

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning

8.1. Apprendimento Profondo

8.1.1. Tipi di Deep Learning
8.1.2. Applicazioni del Deep Learning
8.1.3. Vantaggi e svantaggi del Deep Learning

8.2. Operazioni

8.2.1. Somma
8.2.2. Prodotto
8.2.3. Trasporto

8.3. Livelli

8.3.1. Livello di input
8.3.2. Livello nascosto
8.3.3. Livello di output

8.4. Unione di livelli e operazioni

8.4.1. Progettazione dell’architettura
8.4.2. Connessione tra i livelli
8.4.3. Propagazione in avanti

8.5. Costruzione della prima rete neurale

8.5.1. Progettazione della rete
8.5.2. Impostare i pesi
8.5.3. Addestramento della rete

8.6. Trainer e ottimizzatore

8.6.1. Selezione dell'ottimizzatore
8.6.2. Ristabilire una funzione di perdita
8.6.3. Ristabilire una metrica

8.7. Applicazione dei Principi delle Reti Neurali

8.7.1. Funzioni di attivazione
8.7.2. Propagazione all'indietro
8.7.3. Regolazioni dei parametri

8.8. Dai neuroni biologici a quelli artificiali

8.8.1. Funzionamento di un neurone biologico
8.8.2. Trasferimento della conoscenza ai neuroni artificiali
8.8.3. Stabilire relazioni tra di essi

8.9. Implementazione di MLP (Perceptron multistrato) con Keras

8.9.1. Definizione della struttura di reti
8.9.2. Creazione del modello
8.9.3. Training del modello

8.10. Iperparametri di Fine tuning di Reti Neurali

8.10.1. Selezione della funzione di attivazione
8.10.2. Stabilire il learning rate
8.10.3. Regolazioni dei pesi

Modulo 9. Addestramento delle reti neurali profonde

9.1. Problemi di Gradiente

9.1.1. Tecniche di ottimizzazione del gradiente
9.1.2. Gradienti stocastici
9.1.3. Tecniche di inizializzazione dei pesi

9.2. Riutilizzo di strati pre-addestrati

9.2.1. Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento
9.2.2. Estrazione delle caratteristiche
9.2.3. Deep Learning

9.3. Ottimizzatori

9.3.1. Ottimizzatori a discesa stocastica del gradiente
9.3.2. Ottimizzatori Adam e RMSprop
9.3.3. Ottimizzatori di momento

9.4. Programmazione del tasso di apprendimento

9.4.1. Controllo automatico del tasso di apprendimento
9.4.2. Cicli di apprendimento
9.4.3. Termini di lisciatura

9.5. Overfitting

9.5.1. Convalida incrociata
9.5.2. Regolarizzazione
9.5.3. Metriche di valutazione

9.6. Linee guida pratiche

9.6.1. Progettazione dei modelli
9.6.2. Selezione delle metriche e dei parametri di valutazione
9.6.3. Verifica delle ipotesi

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento
9.7.2. Estrazione delle caratteristiche
9.7.3. Deep Learning

9.8. Aumento dei dati

9.8.1. Trasformazioni dell'immagine
9.8.2. Generazione di dati sintetici
9.8.3. Trasformazione del testo

9.9. Applicazione Pratica del Transfer Learning

9.9.1. Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento
9.9.2. Estrazione delle caratteristiche
9.9.3. Deep Learning

9.10. Regolarizzazione

9.10.1. L e L
9.10.2. Regolarizzazione a entropia massima
9.10.3. Dropout

Modulo 10. Personalizzazione dei Modelli e allenamento con TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Utilizzo della libreria TensorFlow
10.1.2. Addestramento dei modelli con TensorFlow
10.1.3. Operazioni grafiche su TensorFlow

10.2. TensorFlow e NumPy

10.2.1. Ambiente computazionale NumPy per TensorFlow
10.2.2. Utilizzo degli array NumPy con TensorFlow
10.2.3. Operazioni NumPy per i grafici di TensorFlow

10.3. Personalizzazione di modelli e algoritmi di addestramento

10.3.1. Costruire modelli personalizzati con TensorFlow
10.3.2. Gestione dei parametri di addestramento
10.3.3. Utilizzo di tecniche di ottimizzazione per l’addestramento

10.4. Funzioni e grafica di TensorFlow

10.4.1. Funzioni con TensorFlow
10.4.2. Utilizzo di grafici per l’addestramento dei modelli
10.4.3. Ottimizzazione dei grafici con le operazioni di TensorFlow

10.5. Caricamento e pre-elaborazione dei dati con TensorFlow

10.5.1. Caricamento di insiemi di dati con TensorFlow
10.5.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow
10.5.3. Utilizzo di strumenti di TensorFlow per la manipolazione dei dati

10.6. La API tfdata

10.6.1. Utilizzo dell'API tfdata per il trattamento dei dati
10.6.2. Costruzione di flussi di dati con tfdata
10.6.3. Utilizzo dell'API tfdata per la formazione dei modelli

10.7. Il formato TFRecord

10.7.1. Utilizzo dell’API TFRecord per la serialità dei dati
10.7.2. Caricamento di file TFRecord con TensorFlow
10.7.3. Utilizzo di file TFRecord per l’addestramento dei modelli

10.8. Livelli di pre-elaborazione di Keras

10.8.1. Utilizzo dell'API di pre-elaborazione Keras
10.8.2. Costruzione di pipeline di pre-elaborazione con Keras
10.8.3. Uso dell'API nella pre-elaborazione di Keras per il training dei modelli

10.9. Il progetto TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilizzo di TensorFlow Datasets per la serialità dei dati
10.9.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow Datasets
10.9.3. Uso di TensorFlow Datasets per l’addestramento dei modelli

10.10. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow

10.10.1. Applicazione Pratica
10.10.2. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow
10.10.3. Addestramento dei modelli con TensorFlow
10.10.4. Utilizzo dell'applicazione per la previsione dei risultati

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

11.1. L'architettura Visual Cortex

11.1.1. Funzioni della corteccia visiva
11.1.2. Teoria della visione computazionale
11.1.3. Modelli di elaborazione delle immagini

11.2. Layer convoluzionali

11.2.1. Riutilizzazione dei pesi nella convoluzione
11.2.2. Convoluzione D
11.2.3. Funzioni di attivazione

11.3. Livelli di raggruppamento e distribuzione dei livelli di raggruppamento con Keras

11.3.1. Pooling e Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Tipi di Pooling

11.4. Architetture CNN

11.4.1. Architettura VGG
11.4.2. Architettura AlexNet
11.4.3. Architettura ResNet

11.5. Implementazione di una CNN ResNet- usando Keras

11.5.1. Inizializzazione dei pesi
11.5.2. Definizione del livello di input
11.5.3. Definizione di output

11.6. Uso di modelli pre-addestramento di Keras

11.6.1. Caratteristiche dei modelli pre-addestramento
11.6.2. Usi dei modelli pre-addestramento
11.6.3. Vantaggi dei modelli pre-addestramento

11.7. Modelli pre-addestramento per l'apprendimento tramite trasferimento

11.7.1. L'apprendimento attraverso il trasferimento
11.7.2. Processo di apprendimento per trasferimento
11.7.3. Vantaggi dell’apprendimento per trasferimento

11.8. Classificazione e localizzazione in Deep Computer Vision

11.8.1. Classificazione di immagini
11.8.2. Localizzazione di oggetti nelle immagini
11.8.3. Rilevamento di oggetti

11.9. Rilevamento di oggetti e tracciamento degli oggetti

11.9.1. Metodi di rilevamento degli oggetti
11.9.2. Algoritmi di tracciamento degli oggetti
11.9.3. Tecniche di tracciamento e localizzazione

11.10. Segmentazione semantica

11.10.1. Deep Learning con segmentazione semantica
11.10.2. Rilevamento dei bordi
11.10.3. Metodi di segmentazione basati su regole

Modulo 12. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) con Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e Assistenza

12.1. Generazione di testo utilizzando RNN

12.1.1. Addestramento di una RNN per la generazione di testo
12.1.2. Generazione di linguaggio naturale con RNN
12.1.3. Applicazioni di generazione di testo con RNN

12.2. Creazione del set di dati di addestramento

12.2.1. Preparazione dei dati per l’addestramento di una RNN
12.2.2. Conservazione del set di dati di addestramento
12.2.3. Pulizia e trasformazione dei dati
12.2.4. Analisi del Sentimento

12.3. Classificazione delle opinioni con RNN

12.3.1. Rilevamento degli argomenti nei commenti
12.3.2. Analisi dei sentimenti con algoritmi di deep learning

12.4. Rete encoder-decoder per eseguire la traduzione automatica neurale

12.4.1. Addestramento di una RNN per eseguire la traduzione automatica
12.4.2. Utilizzo di una rete encoder-decoder per la traduzione automatica
12.4.3. Migliore precisione della traduzione automatica con RNN

12.5. Meccanismi di assistenza

12.5.1. Attuazione di meccanismi di assistenza in RNN
12.5.2. Utilizzo di meccanismi di assistenza per migliorare la precisione dei modelli
12.5.3. Vantaggi dei meccanismi di assistenza nelle reti neurali

12.6. Modelli Transformers

12.6.1. Utilizzo dei modelli Transformers per l'elaborazione del linguaggio naturale
12.6.2. Applicazione dei modelli Transformers per la visione
12.6.3. Vantaggi dei modelli Transformers

12.7. Transformers per la visione

12.7.1. Uso dei modelli Transformers per la visione
12.7.2. Elaborazione dei dati di immagine
12.7.3. Addestramento dei modelli Transformers per la visione

12.8. Libreria di Transformers di Hugging Face

12.8.1. Uso della libreria di Transformers di Hugging Face
12.8.2. Applicazione della libreria Transformers di Hugging Face
12.8.3. Vantaggi della libreria di Transformers di Hugging Face

12.9. Altre Librerie di Transformers. Confronto

12.9.1. Confronto tra le diverse librerie di Transformers
12.9.2. Uso di altre librerie di Transformers
12.9.3. Vantaggi delle altre librerie di Transformers

12.10. Sviluppo di un'applicazione NLP con RNN e Assistenza: Applicazione Pratica

12.10.1. Sviluppare di un'applicazione di elaborazione di linguaggio naturale con RNN e assistenza
12.10.2. Utilizzo di RNN, meccanismi di assistenza e modelli Transformers nell'applicazione
12.10.3. Valutazione dell'attuazione pratica

Modulo 13. Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione

13.1. Rappresentazione dei dati efficienti

13.1.1. Riduzione della dimensionalità
13.1.2. Deep Learning
13.1.3. Rappresentazioni compatte

13.2. Realizzazione di PCA con un encoder automatico lineare incompleto

13.2.1. Processo di addestramento
13.2.2. Implementazione in Python
13.2.3. Uso dei dati di prova

13.3. Codificatori automatici raggruppati

13.3.1. Reti neurali profonde
13.3.2. Costruzione di architetture di codifica
13.3.3. Uso della regolarizzazione

13.4. Autocodificatori convoluzionali

13.4.1. Progettazione di modelli convoluzionali
13.4.2. Addestramento di modelli convoluzionali
13.4.3. Valutazione dei risultati

13.5. Eliminazione del rumore dei codificatori automatici

13.5.1. Applicare filtro
13.5.2. Progettazione di modelli di codificazione
13.5.3. Uso di tecniche di regolarizzazione

13.6. Codificatori automatici dispersi

13.6.1. Aumentare l'efficienza della codifica
13.6.2. Ridurre al minimo il numero di parametri
13.6.3. Uso di tecniche di regolarizzazione

13.7. Codificatori automatici variazionali

13.7.1. Utilizzo dell’ottimizzazione variazionale
13.7.2. Deep learning non supervisionato
13.7.3. Rappresentazioni latenti profonde

13.8. Creazione di immagini MNIST di moda

13.8.1. Riconoscimento di pattern
13.8.2. Creazione di immagini
13.8.3. Addestramento delle reti neurali profonde

13.9. Reti generative avversarie e modelli di diffusione

13.9.1. Generazione di contenuti da immagini
13.9.2. Modello di distribuzione dei dati
13.9.3. Uso di reti avversarie

13.10. L'implementazione dei Modelli

13.10.1. Applicazione Pratica
13.10.2. L'implementazione dei modelli
13.10.3. Utilizzo dei dati di prova
13.10.4. Valutazione dei risultati

Modulo 14. Bio-inspired computing

14.1. Introduzione al bio-inspired computing

14.1.1. Introduzione al bio-inspired computing

14.2. Algoritmi di adattamento sociale

14.2.1. Bio-ispirata computing basato su colonie di formiche
14.2.2. Varianti degli algoritmi di colonia di formiche
14.2.3. Elaborazione particellare basata su cloud

14.3. Algoritmi genetici

14.3.1. Struttura generale
14.3.2. Implementazioni dei principali operatori

14.4. Strategie spaziali di esplorazione-sfruttamento per algoritmi genetici

14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemi multimodali

14.5. Modelli di calcolo evolutivo (I)

14.5.1. Strategie evolutive
14.5.2. Programmazione evolutiva
14.5.3. Algoritmi basati sull'evoluzione differenziale

14.6. Modelli di calcolo evolutivo (II)

14.6.1. Modelli evolutivi basati sulla stima delle distribuzioni (EDA)
14.6.2. Programmazione genetica

14.7. Programmazione evolutiva applicata ai problemi di apprendimento

14.7.1. Apprendimento basato sulle regole
14.7.2. Metodi evolutivi nei problemi di selezione delle istanze

14.8. Problemi multi-obiettivo

14.8.1. Concetto di dominanza
14.8.2. Applicazione degli algoritmi evolutivi ai problemi multi-obiettivo

14.9. Reti neuronali (I)

14.9.1. Introduzione alle reti neurali
14.9.2. Esempio pratico con le reti neurali

14.10. Reti neurali (II)

14.10.1. Casi di utilizzo delle reti neurali nella ricerca medica
14.10.2. Casi di utilizzo delle reti neurali in economia
14.10.3. Casi di utilizzo delle reti neurali nella visione artificiale

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: strategie e applicazioni

15.1. Servizi finanziari

15.1.1. Le implicazioni dell'Intelligenza Artificiale (IA) nei servizi finanziari: opportunità e sfide
15.1.2. Casi d'uso
15.1.3. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA
15.1.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.2. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel servizio sanitario

15.2.1. Implicazioni dell'IA nel settore sanitario: Opportunità e sfide
15.2.2. Casi d'uso

15.3. Rischi legati all'uso dell'IA nel servizio sanitario

15.3.1. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA
15.3.2. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.4. Retail

15.4.1. Implicazioni dell'IA nel Retail: Opportunità e sfide
15.4.2. Casi d'uso
15.4.3. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA
15.4.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.5. Industria

15.5.1. Implicazioni dell'IA  nell’Industria. Opportunità e sfide
15.5.2. Casi d'uso

15.6. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA Industria

15.6.1. Casi d'uso
15.6.2. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA
15.6.3. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.7. Pubblica Amministrazione

15.7.1. Implicazioni dell'IA nella Pubblica Amministrazione: Opportunità e sfide
15.7.2. Casi d'uso
15.7.3. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA
15.7.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.8. Educazione

15.8.1. Implicazioni dell'IA nell’Educazione: Opportunità e sfide
15.8.2. Casi d'uso
15.8.3. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA
15.8.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.9. Silvicoltura e agricoltura

15.9.1. Implicazioni dell'IA nella silvicoltura e nell’agricoltura: Opportunità e sfide
15.9.2. Casi d'uso
15.9.3. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA
15.9.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.10. Risorse umane

15.10.1. Implicazioni dell'IA nelle Risorse Umane: Opportunità e sfide
15.10.2. Casi d'uso
15.10.3. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA
15.10.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

Modulo 16. Analisi Tecnica dei Mercati Finanziari con IA

16.1. Analisi e visualizzazione di indicatori tecnici con Plotly e Dash

16.1.1. Implementazione di grafici interattivi con Plotly
16.1.2. Visualizzazione avanzata delle serie temporali con Matplotlib
16.1.3. Creazione di dashboards dinamici in tempo reale con Dash

16.2. Ottimizzazione e automazione degli indicatori tecnici con Scikit-learn

16.2.1. Automazione degli indicatori con Scikit-learn
16.2.2. Ottimizzazione di indicatori  tecnici
16.2.3. Creazione di indicatori personalizzati con Keras

16.3. Riconoscimento dei modelli finanziari con CNN

16.3.1. Utilizzo di CNN in TensorFlow per identificare i modelli nei grafici
16.3.2. Miglioramento dei modelli di riconoscimento con tecniche di Transfer Learning
16.3.3. Validazione di modelli di riconoscimento in mercati in tempo reale

16.4. Strategie di trading quantitativo con QuantConnect

16.4.1. Costruire sistemi di trading algoritmici con QuantConnect
16.4.2. Backtesting di strategie con QuantConnect
16.4.3. Integrazione del Machine Learning nelle strategie di trading con QuantConnect

16.5. Trading algoritmico con Reinforcement Learning utilizzando TensorFlow

16.5.1. Apprendimento per rinforzo per trading
16.5.2. Creazione di agenti di trading con TensorFlow Reinforcement Learning
16.5.3. Simulazione e regolazione degli agenti in OpenAI Gym

16.6. Modellazione di serie temporali con LSTM in Keras per la previsione delle quotazioni

16.6.1. Applicazione LSTM per la previsione dei prezzi
16.6.2. Implementazione di modelli LSTM in Keras per serie temporali finanziarie
16.6.3. Ottimizzazione e regolazione dei parametri nei modelli di serie temporali

16.7. Applicazione dell'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) nella finanza

16.7.1. Applicazione di XAI in finanza
16.7.2. Applicazione LIME per i modelli di Trading
16.7.3. Utilizzo di SHAP per l'analisi del contributo delle caratteristiche nelle decisioni di IA

16.8. High-Frequency Trading (HFT) ottimizzato con modelli di Machine Learning

16.8.1. Sviluppo di modelli di ML per HFT
16.8.2. Implementazione delle strategie HFT con TensorFlow
16.8.3. Simulazione e valutazione di HFT in ambienti controllati

16.9. Analisi della volatilità con Machine Learning

16.9.1. Applicazione di modelli intelligenti per prevedere la volatilità
16.9.2. Implementazione di modelli di con PyTorch
16.9.3. Integrazione dell'analisi della volatilità nella gestione del rischio di portafoglio

16.10. Ottimizzazione del portfolio con algoritmi genetici

16.10.1. Fondamenti di algoritmi genetici per l'ottimizzazione degli investimenti nei mercati
16.10.2. Implementazione di algoritmi genetici per la selezione dei portfolio
16.10.3. Valutazione delle strategie di ottimizzazione del portfolio

Modulo 17. Analisi fondamentale dei Mercati Finanziari con IA

17.1. Modellazione predittiva prestazioni finanziarie con Scikit-Learn

17.1.1. Regressione lineare e logistica per previsioni finanziarie con Scikit-Learn
17.1.2. Utilizzo di reti neurali con TensorFlow per prevedere ricavi e profitti
17.1.3. Validazione di modelli predittivi con cross-validation utilizzando Scikit-Learn

17.2. Valutazione delle aziende con Deep Learning

17.2.1. Automazione del modello di sconto dei flussi finanziari (DCF) con TensorFlow
17.2.2. Modelli avanzati di valutazione utilizzando PyTorch
17.2.3. Integrazione e analisi di modelli multipli di valutazione con Pandas

17.3. Analisi dei bilanci con NLP tramite ChatGPT

17.3.1. Estrazione di informazioni chiave dai rapporti annuali con ChatGPT
17.3.2. Analisi dei sentimenti nei rapporti degli analisti e nelle notizie finanziarie con ChatGPT
17.3.3. Implementazione di modelli NLP con Chat GPT per l'interpretazione di testi finanziari

17.4. Analisi del rischio e del credito con Machine Learning

17.4.1. Modelli di credit scoring utilizzando SVM e alberi decisionali in Scikit-Learn
17.4.2. Analisi del rischio di credito su società e obbligazioni con TensorFlow
17.4.3. Visualizzazione dei dati di rischio con Tableau

17.5. Analisi del credito con Scikit-Learn

17.5.1. Implementazione di modelli di Scoring di crediti
17.5.2. Analisi rischio di del credito con RandomForest in Scikit-Learn
17.5.3. Visualizzazione avanzata dei risultati di credito con Tableau

17.6. Valutazione della sostenibilità ESG con tecniche di Data Mining

17.6.1. Metodi di estrazione dei dati ESG
17.6.2. Modellazione dell'impatto ESG con tecniche di regressione
17.6.3. Applicazioni di analisi ESG nelle decisioni d'investimento

17.7. Benchmarking settoriale con intelligenza artificiale tramite TensorFlow e Power BI

17.7.1. Analisi comparativa delle imprese utilizzando IA
17.7.2. Modellazione predittiva delle prestazioni di settore con TensorFlow
17.7.3. Implementazione di dashboards settoriali con Power BI

17.8. Gestione del portfolio con ottimizzazione dell'IA

17.8.1. Ottimizzazione dei portafogli
17.8.2. Utilizzo di tecniche di Machine Learning per l'ottimizzazione del portfolio con Scikit-Optimize
17.8.3. Implementazione e valutazione dell'efficacia degli algoritmi nella gestione di portafogli

17.9. Rilevamento delle frodi finanziarie con AI utilizzando TensorFlow e Keras

17.9.1. Nozioni di base e tecniche per l'individuazione delle frodi con IA
17.9.2. Costruire modelli di rilevamento con reti neurali in TensorFlow
17.9.3. Implementazione pratica di sistemi di rilevamento delle frodi nelle transazioni finanziarie

17.10. Analisi e modellazione di fusioni e acquisizioni con IA

17.10.1. Utilizzo di modelli predittivi AI per valutare le fusioni e le acquisizioni
17.10.2. Simulazione di scenari post-fusione utilizzando tecniche di Machine Learning
17.10.3. Valutazione dell'impatto finanziario delle operazioni di M&A con modelli intelligenti

Modulo 18. Elaborazione di Dati Finanziari su Larga Scala

18.1. Big Data nel contesto finanziario

18.1.1. Caratteristiche chiave di Big Data nella finanza
18.1.2. Importanza dei 5 Vs (Volume, Velocità, Varietà, Veridicità, Valore) in dati finanziari
18.1.3. Casi d'uso dei Big Data per l'analisi del rischio e la conformità

18.2. Tecnologie di archiviazione e gestione dei dati finanziari

18.2.1. Sistemi di database NoSQL per l'archiviazione finanziaria
18.2.2. Utilizzo di Data Warehouses e Data Lakes nel settore finanziario
18.2.3. Confronto tra soluzioni on-premise e basate su cloud

18.3. Strumenti di elaborazione in tempo reale per i dati finanziari

18.3.1. Introduzione a strumenti come Apache Kafka e Apache Storm
18.3.2. Applicazioni di elaborazione in tempo reale per il rilevamento delle frodi
18.3.3. Vantaggi del real-time processing nel trading algoritmico

18.4. Integrazione e pulizia dei dati in finanza

18.4.1. Metodi e strumenti per l'integrazione di dati provenienti da più fonti
18.4.2. Tecniche di pulizia dei dati per garantire qualità e precisione
18.4.3. Sfide nella normalizzazione dei dati finanziari

18.5. Tecniche di data mining applicate ai mercati finanziari

18.5.1. Algoritmi di classificazione e previsione sui dati di mercato
18.5.2. Analisi dei sentimenti sui social media per prevedere i movimenti di mercato
18.5.3. Data mining per identificare i modelli di trading e il comportamento degli investitori

18.6. Visualizzazione avanzata dei dati per analisi finanziari

18.6.1. Strumenti e software di visualizzazione per i dati finanziari
18.6.2. Progettazione di dashboard interattivi per il monitoraggio dei mercati
18.6.3. Il ruolo della visualizzazione nella comunicazione di analisi dei rischi

18.7. Utilizzo di Hadoop ed ecosistemi correlati nella finanza

18.7.1. Componenti chiave dell'ecosistema Hadoop e la sua applicazione nella finanza
18.7.2. Casi d'uso di Hadoop per l'analisi di grandi volumi di transazioni
18.7.3. Vantaggi e sfide dell'integrazione di Hadoop nelle infrastrutture finanziarie esistenti

18.8. Applicazioni di Spark nell'analisi finanziaria

18.8.1. Spark per l'analisi dei dati in tempo reale e batch
18.8.2. Costruzione di modelli predittivi utilizzando Spark MLlib
18.8.3. Integrazione di Spark con altri strumenti di Big Data nella finanza

18.9. Sicurezza e riservatezza dei dati nel settore finanziario

18.9.1. Normative e regolamenti sulla protezione dei dati (GDPR, CCPA)
18.9.2. Strategie di crittografia e gestione degli accessi per i dati sensibili
18.9.3. Impatto delle violazioni dei dati sulle istituzioni finanziarie

18.10. Impatto del cloud computing sull'analisi finanziaria su larga scala

18.10.1. Vantaggi del cloud per la scalabilità e l'efficienza nell'analisi finanziaria
18.10.2. Confronto tra i provider di servizi cloud e i loro servizi specifici per la finanza
18.10.3. Case study sulla migrazione al cloud in grandi istituti finanziari

Modulo 19. Strategie di Trading: Algoritmi

19.1. Fondamenti del trading algoritmico

19.1.1. Strategie di Trading: Algoritmi
19.1.2. Tecnologie chiave e piattaforme per lo sviluppo di algoritmi di trading
19.1.3. Vantaggi e sfide del trading automatizzato rispetto al trading manuale

19.2. Progettazione di sistemi di trading automatizzati

19.2.1. Struttura e componenti di un sistema di trading automatizzato
19.2.2. Programmazione di algoritmi: dall'idea all'implementazione
19.2.3. Considerazioni su latenza e hardware nei sistemi di trading

19.3. Backtesting e valutazione delle strategie di trading

19.3.1. Metodologie per backtesting efficace di strategie algoritmiche
19.3.2. Importanza dei dati storici di qualità nel backtesting
19.3.3. Indicatori chiave di performance per valutare le strategie di trading

19.4. Ottimizzazione delle strategia con Machine Learning

19.4.1. Applicazione di tecniche di apprendimento supervisionato nel miglioramento delle strategie
19.4.2. Utilizzo di ottimizzazione dello sciame di particelle e algoritmi genetici
19.4.3. Sfide di overtuning nell'ottimizzazione delle strategie di trading

19.5. Trading di Alta Frequenza (HFT)

19.5.1. Principi e tecnologie alla base dell'HFT
19.5.2. Impatto dell'HFT sulla liquidità e la volatilità del mercato
19.5.3. Strategie comuni di HFT e loro efficacia

19.6. Algoritmi di esecuzione degli ordini

19.6.1. Tipi di algoritmi di esecuzione e loro applicazione pratica
19.6.2. Algoritmi per la minimizzazione dell'impatto sul mercato
19.6.3. Utilizzo di simulazioni per migliorare l'esecuzione degli ordini

19.7. Strategie di arbitraggio nei mercati finanziari

19.7.1. Arbitraggio statistico e di fusione dei prezzi nei mercati
19.7.2. Arbitraggio su indici ed ETF
19.7.3. Le sfide tecniche e legali dell'arbitraggio nel trading moderno

19.8. Gestione del rischio nel trading algoritmico

19.8.1. Misure di rischio per il trading algoritmico
19.8.2. Integrazione di limiti di rischio e stop-loss negli algoritmi
19.8.3. Rischi specifici del trading algoritmico e come mitigarli

19.9. Aspetti normativi e compliance nel trading algoritmico

19.9.1. Normative globali che incidono sul trading algoritmico
19.9.2. Conformità e reporting normativo in un ambiente automatizzato
19.9.3. Implicazioni etiche del trading automatizzato

19.10. Futuro del trading algoritmico e tendenze emergenti

19.10.1. Impatto dell'intelligenza artificiale sullo sviluppo futuro del trading algoritmico
19.10.2. Nuove tecnologie Blockchain e la sua applicazione nel trading algoritmico
19.10.3. Tendenze nell'adattabilità e nella personalizzazione degli algoritmi di trading

Modulo 20. Aspetti Etici e Normativi dell'IA in Finanza

20.1. Etica in Intelligenza Artificiale applicata alla finanza

20.1.1. Principi etici fondamentali per sviluppo e uso dell'IA in Finanze
20.1.2. Casi di studio sui dilemmi etici nelle applicazioni finanziarie dell'IA
20.1.3. Sviluppo di codici di condotta etica per i professionisti del settore fintech

20.2. Normative globali che influenzano l'uso dell'IA nei mercati finanziari

20.2.1. Panoramica delle principali normative finanziarie internazionali sull'IA
20.2.2. Confronto delle politiche di regolamentazione dell'IA tra diverse giurisdizioni
20.2.3. Implicazioni della regolamentazione dell'IA per l'innovazione finanziaria

20.3. Trasparenza e spiegabilità dei modelli di IA nella finanza

20.3.1. Importanza della trasparenza negli algoritmi di IA per la fiducia dell'utente
20.3.2. Tecniche e strumenti per migliorare la spiegabilità dei modelli di IA
20.3.3. Sfide nell'implementazione di modelli interpretabili in ambienti finanziari complessi

20.4. Gestione del rischio e conformità etica nell'uso dell'IA

20.4.1. Strategie di mitigazione dei rischi associati alla diffusione dell'IA nella finanza
20.4.2. Conformità etica nello sviluppo e nell'applicazione delle tecnologie IA
20.4.3. Monitoraggio e audit etici dei sistemi di IA nelle operazioni finanziarie

20.5. Impatto sociale ed economico dell'IA sui mercati finanziari

20.5.1. Effetti dell'IA sulla stabilità e l'efficienza dei mercati finanziari
20.5.2. IA e il suo impatto sull'occupazione e sulle competenze professionali in finanza
20.5.3. Vantaggi e rischi sociali dell'automazione finanziaria su larga scala

20.6. Privacy e protezione dei dati nelle applicazioni finanziarie dell'IA

20.6.1. Normative sulla privacy dei dati applicabili alle tecnologie di IA nella finanza
20.6.2. Tecniche di protezione dei dati personali nei sistemi finanziari basati su IA
20.6.3. Sfide nella gestione dei dati sensibili nei modelli predittivi e analitici

20.7. Pregiudizi algoritmici e equità nei modelli finanziari dell'IA

20.7.1. Identificazione e mitigazione dei pregiudizi negli algoritmi di IA finanziaria
20.7.2. Strategie per garantire l'equità nei modelli di assunzione di decisioni automatiche
20.7.3. Impatto del pregiudizio algoritmico sull'inclusione e l'equità finanziaria

20.8. Sfide della vigilanza regolamentare nell'IA finanziaria

20.8.1. Difficoltà nel monitoraggio e controllo delle tecnologie IA avanzate
20.8.2. Ruolo delle autorità finanziarie nella vigilanza continua dell'IA
20.8.3. Necessità di adattamento normativo al progresso della tecnologia IA

20.9. Strategie per lo sviluppo responsabile delle tecnologie di IA nella finanza

20.9.1. Migliori pratiche per lo sviluppo sostenibile e responsabile dell'IA nel settore finanziario
20.9.2. Iniziative e frameworks per la valutazione etica dei progetti di IA in finanza
20.9.3. Collaborazione tra enti regolatori e imprese per promuovere pratiche responsabili

20.10. Futuro della regolamentazione dell'IA nel settore finanziario

20.10.1. Tendenze emergenti e sfide future nella regolamentazione dell'IA in finanza
20.10.2. Preparazione di quadri giuridici per innovazioni dirompenti nella tecnologia finanziaria
20.10.3. Dialogo internazionale e cooperazione per una regolamentazione efficace e unificata dell'IA nella finanza 

Riceverai una formazione solida e aggiornata, che combinerà teoria avanzata con applicazioni pratiche per te come leader all'incrocio tra Intelligenza Artificiale e finanza"