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Il programma comprenderà una formazione approfondita sull'automazione dei processi finanziari, che consente agli imprenditori di ottimizzare la gestione delle attività ripetitive e migliorare l'efficienza operativa. Comprenderà anche modelli predittivi e tecniche avanzate di analisi dei dati per supportare il processo decisionale strategico e le strategie di ottimizzazione finanziaria con strumenti sofisticati. Inoltre, gli imprenditori potranno implementare soluzioni di IA per la gestione del rischio finanziario e utilizzare piattaforme di visualizzazione dei dati per interpretare in modo efficace le informazioni finanziarie. 

Il contenuto del Master privato è stato accuratamente progettato per affrontare le esigenze specifiche degli imprenditori che cercano di trasformare le loro operazioni finanziarie attraverso la tecnologia” 

Piano di studi

Il piano di studi di questo Master privato è stato progettato per offrire una formazione completa nelle ultime tecnologie e metodologie che stanno rivoluzionando il settore finanziario. Un primo blocco riguarderà l'automazione dei processi finanziari mediante tecniche avanzate di IA. Ciò includerà l'apprendimento di strumenti e sistemi che ottimizzano la gestione di attività ripetitive, come l'elaborazione delle fatture e la riconciliazione bancaria, consentendo ai professionisti di migliorare la precisione e l'efficienza nella gestione finanziaria. 

L'attenzione sarà anche focalizzata sulla pianificazione strategica e sul processo decisionale, consentendo agli imprenditori di utilizzare l'IA nella creazione di modelli predittivi e strategie finanziarie avanzate. Inoltre, saranno in grado di applicare tecniche di analisi e simulazione per formulare decisioni basate su dati precisi, che sono cruciali per adattarsi a un ambiente economico dinamico e competitivo. Svilupperanno anche una visione strategica più solida e basata su informazioni quantitative. 

Infine, verranno discusse le tecniche avanzate di ottimizzazione finanziaria e analisi dei dati, familiarizzando con strumenti come OR-Tools per l'ottimizzazione del portafoglio, nonché tecniche avanzate per la visualizzazione e l'analisi dei dati finanziari, con Plotly e Google Data Studio. Verranno inoltre affrontati metodi avanzati per la gestione del rischio finanziario attraverso modelli di IA sviluppati con TensorFlow e Scikit-learn, garantendo che gli esperti siano preparati ad affrontare le sfide finanziarie moderne con soluzioni innovative e basate sui dati. 

In questo modo, TECH ha sviluppato un programma universitario completo in modalità completamente online, consentendo agli studenti di accedere al materiale didattico da qualsiasi dispositivo con connessione a Internet. Questo elimina la necessità di doversi recare in un centro fisico e di adattarsi a orari fissi. Inoltre, incorpora l’innovativa metodologia Relearning, che si basa sulla ripetizione dei concetti chiave per garantire una comprensione ottimale del contenuto.

Questo Master privato ha la durata di 12 mesi e si divide in 20 moduli:

Modulo 1. Fondamenti di Intelligenza Artificiale
Modulo 2. Tipi e Cicli di Vita del Dato
Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale
Modulo 4. Data Mining: Selezione, pre-elaborazione e trasformazione
Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale
Modulo 6. Sistemi intelligenti
Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining
Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning
Modulo 9. Addestramento di reti neurali profonde
Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e addestramento con TensorFlow
Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali
Modulo 12. Processo del linguaggio naturale (NLP) con Reti Naturali Ricorrenti (RNN) e Assistenza
Modulo 13. Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione
Modulo 14. Computazione bio-ispirata
Modulo 15. Intelligenza Artificiale: strategie e applicazioni
Modulo 16. Automazione dei processi del Dipartimento Finanziario con Intelligenza Artificiale
Modulo 17. Pianificazione strategica e processo decisionale con Intelligenza Artificiale
Modulo 18. Tecniche avanzate di ottimizzazione finanziaria con OR-Tools
Modulo 19. Analisi e visualizzazione dei dati finanziari con Plotly e Google Data Studio
Modulo 20. Intelligenza Artificiale per la gestione del rischio finanziario con TensorFlow e Scikit-learn

Dove, quando e come si svolge?

TECH offre la possibilità di svolgere questo Master privato in Intelligenza Artificiale nel Dipartimento Finanziario in modalità completamente online. Durante i 12 mesi di durata della specializzazione, gli studenti potranno accedere in qualsiasi momento a tutti i contenuti di questo programma, che consentirà loro di autogestire il proprio tempo di studio. 

Modulo 1. Fondamenti di 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
1.7.1. Sistemi di supporto decisionale

1.8. Chatbot 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. Comprendere 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
2.3.2. 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. Progettazione
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. Best practice 
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. Modello non supervisionato
3.8.2. Metodi
3.8.3. Classificazione con modelli non supervisionati

3.9. Modelli supervisionati

3.9.1. Modello supervisionato
3.9.2. Metodi
3.9.3. Classificazione con modelli supervisionati

3.10. Strumenti e best practice

3.10.1. Best practice 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 e 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. Deep Learning  

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. Addestramento 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 gradiente 
9.1.2. Gradienti Stocastici 
9.1.3. Tecniche di inizializzazione del peso

9.2. Riutilizzo di strati pre-addestrati 

9.2.1. Addestramento del trasferimento della conoscenza 
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 del trasferimento della conoscenza 
9.7.2. Estrazione delle caratteristiche 
9.7.3. Deep Learning 

9.8. Data Augmentation 

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 del trasferimento della conoscenza 
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 di Modelli e addestramento 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. Uso dell'API tfdata per il training 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 l’addestramento dei modelli 

10.9. Il progetto TensorFlow Datasets 

10.9.1. Utilizzo di TensorFlow Dataset per la serialità dei dati 
10.9.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow Dataset 
10.9.3. Uso di TensorFlow Dataset 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- utilizzando 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-training di Keras 

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

11.7. Modelli pre-training 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 
11.10.1. Rilevamento dei bordi 
11.10.1. Metodi di segmentazione basati su regole 

Modulo 12. Processo del linguaggio naturale (NLP) con Reti Naturali 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 Sentiment 

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 Transformer 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. 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. Computazione bio-ispirata 

14.1. Introduzione alla computazione bio-ispirata 

14.1.1. Introduzione alla computazione bio-ispirata 

14.2. Algoritmi di adattamento sociale 

14.2.1. Computazione bio-ispirata 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 computazione evolutiva (I) 

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

14.6. Modelli di computazione evolutiva (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 neuronali (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'uso dell'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'uso dell'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'uso dell'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 nell’Industria   

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

Modulo 16. Automazione dei processi del Dipartimento Finanziario con Intelligenza Artificiale

16.1. Automazione dei Processi Finanziari con l'IA e l'Automazione Robotica dei Processi (RPA)

16.1.1. IA e RPA per l'automazione e la robotizzazione dei processi
16.1.2. Piattaforme RPA per i processi finanziari: UiPath, Blue Prism, e Automation Anywhere
16.1.3. Valutazione dei casi d'uso della RPA in ambito finanziario e ROI atteso

16.2. Elaborazione automatizzata delle fatture con IA con Kofax

16.2.1. Configurazione di soluzioni AI per l'elaborazione delle fatture con Kofax
16.2.2. Applicazione di tecniche di Machine Learning per la classificazione delle fatture
16.2.3. Automazione del ciclo di fatturazione con tecnologie IA

16.3. Automazione dei pagamenti con piattaforme di IA

16.3.1. Implementazione di sistemi di pagamento automatizzati con Stripe Radar e IA
16.3.2. Utilizzo di modelli predittivi di IA per una gestione efficiente del contante
16.3.3. Sicurezza nei sistemi di pagamento automatizzati: Prevenzione delle frodi con l'IA

16.4. Riconciliazione bancaria con l'IA e il Machine Learning

16.4.1. Automazione della riconciliazione bancaria grazie all'IA con piattaforme come Xero
16.4.2. Implementazione di algoritmi di Machine Learning per migliorare la precisione
16.4.3. Casi di studio: Miglioramento dell'efficienza e riduzione degli errori

16.5. Gestione dei flussi di cassa con Deep Learning e TensorFlow

16.5.1. Modellazione predittiva dei flussi di cassa con reti LSTM e TensorFlow
16.5.2. Implementazione di modelli LSTM in Python per le previsioni finanziarie
16.5.3. Integrazione di modelli predittivi in strumenti di pianificazione finanziaria

16.6. Automazione dell'inventario con Predictive Analytics

16.6.1. Utilizzo di tecniche predittive per ottimizzare la gestione dell’inventario
16.6.2. Applicazione di modelli predittivi con Microsoft Azure Machine Learning
16.6.3. Integrazione dei sistemi di gestione dell’inventario con ERP

16.7. Creazione di report finanziari automatizzati con Power BI

16.7.1. Automatizzazione della generazione di rapporti finanziari con Power BI
16.7.2. Sviluppo di dashboard dinamici per l'analisi finanziaria in tempo reale
16.7.3. Casi di studio di miglioramenti nel processo decisionale finanziario grazie alla reportistica automatizzata

16.8. Ottimizzazione degli acquisti con IBM Watson

16.8.1. Analisi predittiva per l'ottimizzazione degli acquisti con IBM Watson
16.8.2. Modelli di IA per negoziazioni e prezzi
16.8.3. Integrazione delle raccomandazioni dell'IA nelle piattaforme di acquisto

16.9. Servizio clienti con chatbot finanziari e Google DialogFlow

16.9.1. Implementazione di chatbot finanziari con Google Dialogflow
16.9.2. Integrazione di chatbot in piattaforme CRM per l'assistenza finanziaria
16.9.3. Miglioramento continuo di chatbot in base a feedback degli utenti

16.10. Audit finanziario assistito da IA

16.10.1. Applicazioni dell'IA negli audit interni: Analisi delle transazioni
16.10.2. Implementazione dell'IA per l'audit di conformità e il rilevamento delle discrepanze
16.10.3. Miglioramento dell'efficienza dell'audit con le tecnologie di IA

Modulo 17. Pianificazione strategica e processo decisionale con Intelligenza Artificiale

17.1. Modellazione predittiva per la pianificazione strategica con Scikit-Learn

17.1.1. Costruire modelli predittivi con Python e Scikit-Learn
17.1.2. Applicazione dell'analisi di regressione nella valutazione dei progetti
17.1.3. Convalida dei modelli predittivi con tecniche di cross-validation in Python

17.2. Analisi di scenari con simulazioni Monte Carlo

17.2.1. Implementazione di simulazioni Monte Carlo con Python per l'analisi del rischio
17.2.2. Uso dell'IA per l'automazione e il miglioramento delle simulazioni di scenari
17.2.3. Interpretazione e applicazione dei risultati per il processo decisionale strategico

17.3. Valutazione degli investimenti con l'IA

17.3.1. Tecniche di IA per la valutazione di attività e aziende
17.3.2. Modelli di Machine Learning per la stima del valore con Python
17.3.3. Analisi dei casi: Uso dell'IA nella valutazione di start-up tecnologiche

17.4. Ottimizzazione di fusioni e acquisizioni con Machine Learning e TensorFlow

17.4.1. Modellazione predittiva per valutare le sinergie di M&A con TensorFlow
17.4.2. Simulazione di integrazioni post-acquisizione con modelli di IA
17.4.3. Uso di NLP per l'analisi automatizzata della due diligence

17.5. Gestione di portafogli con algoritmi genetici

17.5.1. Uso di algoritmi genetici per l'ottimizzazione del portafoglio
17.5.2. Implementazione di strategie di selezione e allocazione con Python
17.5.3. Analisi dell'efficacia dei portafogli ottimizzati dall'IA

17.6. Intelligenza Artificiale per la pianificazione della successione

17.6.1. Utilizzo dell'IA per l'identificazione e lo sviluppo dei talenti
17.6.2. Modelli predittivi per la pianificazione delle successioni con Python
17.6.3. Miglioramenti nella gestione del cambiamento attraverso l'integrazione dell'IA

17.7. Sviluppo di strategie di mercato con IA e TensorFlow

17.7.1. Applicazione di tecniche di Deep Learning per l'analisi di mercato
17.7.2. Uso di TensorFlow e Keras per modellare le tendenze del mercato
17.7.3. Sviluppo di strategie di ingresso nel mercato basate su insight di IA

17.8. Competitività e analisi della concorrenza con IA e IBM Watson

17.8.1. Monitoraggio della competitività mediante NLP e Machine Learning
17.8.2. Analisi competitiva automatizzata con IBM Watson
17.8.3. Implementazione di strategie competitive derivate dall'analisi dell'IA

17.9. Negoziati strategici assistiti dall'IA

17.9.1. Applicazione dei modelli di IA nella preparazione delle trattative
17.9.2. Uso di simulatori di negoziazione basati sull'IA per la formazione
17.9.3. Valutazione dell'impatto dell'IA sui risultati delle negoziazioni

17.10. Implementazione di progetti di IA nella strategia finanziaria

17.10.1. Pianificazione e gestione dei progetti di IA
17.10.2. Uso di strumenti di gestione dei progetti come Microsoft Project
17.10.3. Presentazione di casi di studio e analisi dei successi e degli apprendimenti

Modulo 18. Tecniche avanzate di ottimizzazione finanziaria con OR-Tools

18.1. Introduzione all’ottimizzazione finanziaria

18.1.1. Concetti di base dell'ottimizzazione
18.1.2. Strumenti e tecniche di ottimizzazione in finanza
18.1.3. Applicazioni dell'ottimizzazione in finanza

18.2. Ottimizzazione del portafoglio di investimento

18.2.1. Modelli di Markowitz per l'ottimizzazione dei portafogli
18.2.3. Ottimizzazione vincolata del portafoglio
18.2.4. Implementazione di modelli di ottimizzazione con OR-Tools in Python

18.3. Algoritmi genetici in finanza

18.3.1. Introduzione agli algoritmi genetici
18.3.2. Applicazione degli algoritmi genetici nell'ottimizzazione finanziaria
18.3.3. Esempi pratici e casi di studio

18.4. Programmazione lineare e non lineare in finanza

18.4.1. Fondamenti di programmazione lineare e non lineare
18.4.2. Applicazioni nella gestione del portafoglio e nell'ottimizzazione delle risorse
18.4.3. Strumenti per la risoluzione di problemi di programmazione lineare

18.5. Ottimizzazione stocastica in finanza

18.5.1. Concetti di ottimizzazione stocastica
18.5.2. Applicazioni nella gestione del rischio e nei derivati finanziari
18.5.3. Modelli e tecniche di ottimizzazione stocastica

18.6. Ottimizzazione robusta e sua applicazione in finanza

18.6.1. Fondamenti dell'ottimizzazione robusta
18.6.2. Applicazioni in ambienti finanziari incerti
18.6.3. Casi di studio ed esempi di ottimizzazione robusta

18.7. Ottimizzazione multi-obiettivo in finanza

18.7.1. Introduzione all'ottimizzazione multi-obiettivo
18.7.2. Applicazioni alla diversificazione e all'asset allocation
18.7.3. Tecniche e strumenti di ottimizzazione multi-obiettivo

18.8. Machine Learning per l'ottimizzazione finanziaria

18.1.1. Applicazione di tecniche di Machine Learning nell’ottimizzazione
18.1.2. Algoritmi di ottimizzazione basati sul Machine Learning
18.1.3. Implementazione e casi di studio

18.9. Strumenti di ottimizzazione in Python e OR-Tools

18.9.1. Strumenti e librerie di ottimizzazione in Python (SciPy, OR-Tools)
18.9.2. Implementazione pratica di problemi di ottimizzazione
18.9.3. Esempi di applicazioni finanziarie

18.10. Progetti e applicazioni pratiche di ottimizzazione finanziaria

18.10.1. Sviluppo di progetti di ottimizzazione finanziaria
18.10.2. Implementazione di soluzioni di ottimizzazione nel settore finanziario
18.10.3. Valutazione e presentazione dei risultati dei progetti

Modulo 19. Analisi e visualizzazione dei dati finanziari con Plotly e Google Data Studio

19.1. Fondamenti di analisi dei dati finanziari

19.1.1. Introduzione all'analisi dei dati
19.1.2. Strumenti e tecniche per l'analisi dei dati finanziari
19.1.3. Importanza dell'analisi dei dati in finanza

19.2. Tecniche di analisi esplorativa dei dati finanziari

19.2.1. Analisi descrittiva dei dati finanziari
19.2.2. Visualizzazione di dati finanziari con Python e R
19.2.3. Identificazione di modelli e tendenze nei dati finanziari

19.3. Analisi delle serie temporali finanziarie

19.3.1. Fondamenti delle serie temporali
19.3.2. Modelli di serie temporali per i dati finanziari
19.3.3. Analisi e previsione delle serie temporali

19.4. Correlazione e causalità e analisi della causalità in finanza

19.4.1. Metodi di analisi della correlazione
19.4.2. Tecniche per identificare le relazioni causali
19.4.3. Applicazioni nell'analisi finanziaria

19.5. Visualizzazione avanzata dei dati finanziari

19.5.1. Tecniche avanzate di visualizzazione dei dati
19.5.2. Strumenti di visualizzazione interattiva (Plotly, Dash)
19.5.3. Casi d'uso ed esempi pratici

19.6. Analisi dei cluster nei dati finanziari

19.6.1. Introduzione all'analisi dei cluster
19.6.2. Applicazioni nella segmentazione dei mercati e dei clienti
19.6.3. Strumenti e tecniche per l'analisi dei cluster

19.7. Analisi di reti e grafi in finanza

19.7.1. Fondamenti dell'analisi delle reti
19.7.2. Applicazioni dell'analisi dei grafi in finanza
19.7.3. Strumenti di analisi delle reti (NetworkX, Gephi)

19.8. Analisi del testo e del sentiment in finanza

19.8.1. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in finanza
19.8.2. Analisi del sentiment nelle notizie e nei social network
19.8.3. Strumenti e tecniche per l'analisi del testo

19.9. Strumenti di analisi e visualizzazione dei dati finanziari con l'intelligenza artificiale

19.9.1. Librerie di analisi dei dati in Python (Pandas, NumPy)
19.9.2. Strumenti di visualizzazione in R (ggplot2, Shiny)
19.9.3. Implementazione pratica di analisi e visualizzazione

19.10. Progetti e applicazioni pratiche di analisi e visualizzazione

19.10.1. Sviluppo di progetti di analisi dei dati finanziari
19.10.2. Implementazione di soluzioni di visualizzazione interattiva
19.10.3. Valutazione e presentazione dei risultati dei progetti

Modulo 20. Intelligenza Artificiale per la gestione del rischio finanziario con TensorFlow e Scikit-learn

20.1. Elementi fondamentali della gestione dei rischi finanziari

20.1.1. Concetti base di gestione di rischio
20.1.2. Tipi di rischio finanziario
20.1.3. Importanza della gestione dei rischi in finanza

20.2. Modelli di rischio di credito con IA

20.2.1. Tecniche di machine learning per la valutazione del rischio di credito
20.2.2. Modelli di credit scoring (scikit-learn)
20.2.3. Implementazione di modelli di rischio di credito con Python

20.3. Modelli di rischio di mercato con IA

20.3.1. Analisi e gestione del rischio di mercato
20.3.2. Applicazione di modelli predittivi del rischio di mercato
20.3.3. Implementazione di modelli di rischio di mercato

20.4. Rischio operativo e sua gestione con l'IA

20.4.1. Concetti e tipologie di rischio operativo
20.4.2. Applicazione delle tecniche di IA per la gestione del rischio operativo
20.4.3. Strumenti ed esempi pratici

20.5. Modelli di rischio di liquidità con IA

20.5.1. Fondamenti del rischio di liquidità
20.5.2. Tecniche di machine learning per l’analisi del rischio di liquidità
20.5.3. Implementazione pratica di modelli di rischio di liquidità

20.6. Analisi delle rischio sistemici assistita da IA

20.6.1. Concetti di rischio sistemico
20.6.2. Applicazioni dell'IA nella valutazione del rischio sistemico
20.6.3. Casi di Studio ed esempi pratici

20.7. Ottimizzazione del portafoglio con considerazioni sul rischio

20.7.1. Tecniche di ottimizzazione del portafoglio
20.7.2. Inclusione di misure di rischio nell'ottimizzazione
20.7.3. Strumenti di ottimizzazione del portafoglio

20.8. Simulazione di rischio finanziario

20.8.1. Metodi di simulazione per la gestione del rischio
20.8.2. Applicazione delle simulazioni Monte Carlo in finanza
20.8.3. Implementazione di simulazioni con Python

20.9. Valutazione e monitoraggio continuo del rischio

20.9.1. Tecniche di valutazione continua del rischio
20.9.2. Strumenti di monitoraggio e reporting del rischio
20.9.3. Implementazione di sistemi di monitoraggio continuo

20.10. Progetti e applicazioni pratiche nella gestione del rischio

20.10.1. Sviluppo di progetti di gestione del rischio finanziario
20.10.2. Implementazione di soluzioni IA di gestione del rischio 
20.10.3. Valutazione e presentazione dei risultati dei progetti

Un’esperienza educativa unica, chiave e decisiva per potenziare la tua crescita professionale e dare una svolta definitiva.