Aprendizaje automático y aprendizaje por refuerzo en especialización financiera

Descripción

El objetivo principal de esta especialización es proporcionar el conocimiento y las habilidades prácticas necesarias para desarrollar una base sólida en paradigmas y algoritmos básicos de aprendizaje automático (ML), con un enfoque particular en las aplicaciones de ML a diversos problemas prácticos en Finanzas.

La especialización tiene como objetivo ayudar a los estudiantes a ser capaces de resolver problemas prácticos de ML que puedan encontrar en la vida real que incluyen:

(1) mapear el problema en un panorama general de los métodos de LD disponibles,

(2) elegir enfoques específicos de LD que serían más apropiados para resolver el problema, y

(3) implementar con éxito una solución y evaluar su rendimiento.

La especialización está diseñada para tres categorías de estudiantes:

· Profesionales que trabajan en instituciones financieras como bancos, empresas de gestión de activos o fondos de cobertura.

· Individuos interesados en aplicaciones de ML para el comercio personal de día

· Estudiantes actuales de tiempo completo que desean obtener un título en Finanzas, Estadística, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Física, Ingeniería u otras disciplinas relacionadas que quieran aprender sobre aplicaciones prácticas de ML en Finanzas.

Los módulos también se pueden tomar individualmente para mejorar las habilidades relevantes en un área particular de aplicaciones de LD para financiar.