El Máster Universitario en Inteligencia Artificial para el sector financiero ofrecido por UNIR es un programa avanzado diseñado para formar profesionales líderes en la transformación tecnológica de las finanzas. Este máster combina teoría y práctica para preparar a los estudiantes a enfrentar los desafíos actuales del mercado financiero utilizando herramientas de IA.
Los estudiantes desarrollarán habilidades en la aplicación de la IA a áreas cruciales como:
Modelos predictivos de riesgos de mercado
Automatización de procesos financieros
Detección de fraudes
Predicción de la demanda de productos financieros
Este programa se adapta a las necesidades reales del sector financiero, subrayando su aplicabilidad y relevancia en el ámbito profesional.
En resumen, el Máster Universitario en Inteligencia Artificial para el sector financiero de UNIR es una excelente oportunidad para profesionales que desean especializarse en IA y aplicar sus conocimientos en el sector financiero. Con un enfoque práctico y actualizado, este máster prepara a los estudiantes para liderar la transformación tecnológica y enfrentar los retos del futuro en el mundo de las finanzas.
Profesionales que quieran convertirse en especialistas en Inteligencia Artificial con una perspectiva global
Profesionales que busquen especializarse en técnicas de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos.
Profesionales interesados en liderar procesos de transformación tecnológica relacionados con la IA.
Personas que deseen gestionar proyectos como expertos en machine learning.
Profesionales que quieran profundizar en programas de software inteligente.
El Máster en Inteligencia Artificial para el Sector Financiero de UNIR tiene como objetivo principal preparar a profesionales capaces de liderar y contribuir a la revolución de la IA en el ámbito financiero. Los estudiantes aprenderán a:
Detectar fraudes
Optimizar carteras de inversión
Estimar precios de seguros
Automatizar procesos financieros
Desarrollo de Habilidades Prácticas:
El programa también se enfoca en desarrollar habilidades prácticas mediante laboratorios virtuales y el análisis de casos reales, permitiendo a los alumnos aplicar la IA para mejorar la experiencia del cliente y analizar el estado del mercado financiero.
Enfoque Interdisciplinario:
Con un enfoque interdisciplinario, el máster combina conocimientos de Inteligencia Artificial, análisis de datos y habilidades financieras para proporcionar soluciones específicas a los retos del mercado.
Primer cuatrimestre:
1. Arquitectura bancaria y entornos de transformación
2. Ingeniería, análisis y visualización avanzada de datos
3. Aprendizaje Automático
4. Aprendizaje profundo e Inteligencia Artificial Generativa
5. Inteligencia Artificial aplicada a procesos de clientes
Segundo cuatrimestre:
6. Inteligencia Artificial aplicada a la detección y prevención de riesgos
7. Inteligencia Artificial en la optimización del sistema bancario y de inversiones
8. Gobierno, ética y privacidad de datos en la Inteligencia Artificial
9. Proyecto Final
1. Transformación de datos en información valiosa: Aprenderás cómo esta tecnología puede ayudarte a convertir grandes volúmenes de datos en información valiosa que pueda mejorar aspectos financieros.
2. Análisis práctico de casos reales: Trabajarás activamente en laboratorios virtuales donde analizarás casos reales de cómo se aplica la IA.
3. Utilización eficaz de herramientas de IA: Utilizarás las herramientas más adecuadas, técnicas de aprendizaje automático y redes neuronales para aplicar eficazmente la IA en tu trabajo.
4. Desarrollo de modelos predictivos: Podrás crear modelos predictivos para evaluar riesgos de mercado que puedan afectar a tus clientes.
5. Automatización de procesos financieros: Te prepararás para automatizar procesos financieros.
6. Estimación de tarifas de seguros: Adquirirás la capacidad de estimar las tarifas de los seguros.
7. Optimización de inversiones: Desarrollarás habilidades para optimizar las inversiones.
8. Detección de fraudes: Aprenderás a identificar posibles fraudes o reclamaciones de seguros irregulares.
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