Machine Learning & Artificial Intelligence for Finance
El participante adquirirá los fundamentos teóricos de las cuatro clases más importantes de algoritmos de
MACHINE LEARNING: 1) clasificadores (CLASSIFIERS), 2) de agrupación (CLUSTERING TEHCNIQUES),
3) redes neuronales (DEEP LEARNING AND NEURAL NETWORKS) y 4) de aprendizaje reforzado
(REINFORCEMNT LEARNING).
Adicionalmente, discriminará teóricamente el rol de los modelos matemáticos y su diseño modular en los
algoritmos, en términos de la especialización necesaria para su implementación en temas financieros.
También identificará los puntos aplicados más importantes de cada tipo de algoritmo de acuerdo con un
caso de estudio/caso práctico de actualidad financiera.
Horas:
22
22
Sesiones:
11
11
Fechas:
2022-02-21
2022-02-21
Horario:
Lun - Jue 8:00 a 10:00 hrs Hora de la Ciudad de México
Lun - Jue 8:00 a 10:00 hrs Hora de la Ciudad de México
Descripción
Este módulo contribuye a la formación en los temas de más auge en Machine Learning (ML) en la
actualidad. Se revisan teóricamente las cuatro clases de algoritmos de ML más importantes de la
industria: 1) clasificadores (CLASSIFIERS), 2) de agrupación (CLUSTERING TEHCNIQUES), 3) redes
neuronales (DEEP LEARNING AND NEURAL NETWORKS) y 4) de aprendizaje reforzado
(REINFORCEMNT LEARNING). La revisión práctica de los componentes clásicos de ML combinados
con las últimas investigaciones académicas ofrece al estudiante una actualización competitiva de
gran autoridad en temas de ML e Inteligencia Artificial.
La adquisición de los fundamentos de ML se garantiza mediante la exposición de casos de estudio
y ejercicios prácticos, durante la exploración de cada algoritmo y sus aplicaciones.
Se exponen temas que afectan de manera clave el desarrollo y aplicación actual de las finanzas:
enfoques supervisados y no supervisados en portafolios de inversión, el modelo K means para
clasificación de clientes recurrentes, detección de fraude en el mercado de crédito con algoritmos
clasificadores Bayes Naïve, aplicación de redes neurales en los mercados de acciones con
algoritmos Generative Adversarial Networks, y la revisión del clásico problema del software AlphaGo
Zero and AlphaGo, bajo un enfoque de aprendizaje reforzado.
Dirigido A:
Dirigido a directivos, gerentes y científicos de datos que deseen formarse en temas de INTELIGENCIA
ARTIFICIAL y MACHINE LEARNING para fines de diseño de negocios y explotación de plataformas de
información, que en general tengan relación con la de inteligencia de negocios en el sector financiero y su
automatización.
Sin embargo, el curso está abierto a cualquier interesado en adquirir los fundamentos en la
conceptualización del panorama total de la INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
The Latest From The Best
Conoce a nuestro profesorado
Jorge Matadamas
Business Data Scientists
El doctor Jorge Matadamas Martínez obtuvo su título en Matemáticas Aplicadas por parte del ITAM con una tesis
sobre Cálculo de Variaciones. Posteriormente hizo estudios de maestría y doctorado en Brunel University of London.
Su maestría exploró el área de los Sistemas de Información Distribuidos, con una investigación en consultas gráficas
XML. Por otro lado, su doctorado resolvió problemas de Lingüística Computacional e Inteligencia Artificial, con la
tesis AXEL: A FRAMEWORK TO DEAL WITH AMBIGUITY IN THREE-NOUN COMPOUNDS para la desambiguación
automática de significados (Word Sense Disambiguation) en aposiciones nominales de tres sustantivos.
Recientemente, el doctor Matadamas Martínez ha publicado dos libros bajo el sello editorial MA Porrúa: 1)
COTIDIANIDAD MÉXICO LONDRES, para promover la aposición literaria como herramienta poética del siglo XXI, y
2) AL DIABLO CON LAS MATEMÁTICAS: CUENTOS DE HADAS PARA MEJORAR EL RENDIMIENTO EN MATEMÁTICAS,
para innovar la enseñanza numérica a través de cuentos folclóricos y modelos aplicados básicos. Desde 2007 ha
trabajado como experto en los dominios de procesamiento de datos y de Inteligencia de Negocios para sectores
gubernamentales y privados (AMAZON REINO UNIDO, AUDITORIA SUPERIOR DE LA FEDERACIÓN, BANK OF CHINA
MÉXICO, LIGA MEXICANA DEL PACÍFICO, ASTROS DE JALISCO).
También funge en la lista de peritos para asuntos del Primer Circuito (Ciudad de México) del PODER JUDICIAL DE
LA FEDERACIÓN, bajo la especialización de PERITO EN MATEMÁTICAS APLICADAS.
