Inteligencia artificial generativa aplicada a Finanzas y Trading . FinanzIA
Descripción
Este curso está dirigido a profesionales en activo y entusiastas de la tecnología que desean aprovechar el potencial de la inteligencia artificial, y en particular de la IA generativa, para revolucionar las estrategias del trading y el análisis financiero. A través de una formación 100 % online los participantes aprenderán a aplicar estas tecnologías en contextos reales del sector financiero, mejorando la toma de decisiones, la eficiencia analítica y la innovación en sus estrategias. El curso permite adquirir conocimientos prácticos y actualizados desde cualquier lugar, ya sea desde casa o el puesto de trabajo, adaptándose a las necesidades y disponibilidad de cada profesional.
Objetivos
Adquirirás una base sólida en conceptos de IA Generativa, incluyendo redes neuronales, aprendizaje profundo y técnicas avanzadas de aprendizaje automático, usando Python y comenzando desde 0.
Podrás explorar cómo GenAI puede aplicarse a las finanzas cuantitativas, desde la gestión de riesgos hasta la optimización de cartera.
Aprenderás a desarrollar e implementar sofisticadas estrategias de trading algorítmico utilizando modelos basados en IA.
Participarás en proyectos prácticos que simulan escenarios de trading reales, lo que le permitirá aplicar sus conocimientos y habilidades.
Analizarás las implicaciones éticas y los aspectos regulatorios del uso de IA en finanzas, garantizando prácticas responsables y conformes.
Resultados del aprendizaje y tipo de logro
-Comprender la complejidad de la integración de IA. Se lograría simplificar el proceso de integración de modelos avanzados de IA en los sistemas financieros, haciéndolo accesible para profesionales financieros sin una amplia experiencia en IA.
-Aprender a usar Python para automatizar los flujos de trabajo financieros rutinarios, reduciendo el esfuerzo manual y minimizando los errores.
-Dotar a los profesionales de las habilidades necesarias para aprovechar la Inteligencia Artificial y lograr una mejor toma de decisiones y una ventaja estratégica.
-Integración de aspectos éticos segun la normativa vigente europea.
Requisitos previos de acceso y criterios de admisión
Conocimientos previos de finanzas.
Edad requerida: entre 25 y 64 años.
Nivel de la experiencia de aprendizaje según marco de cualificaciones EQF, European Qualifications Framework
Nivel 6. Especialización en Inteligencia artificial y Finanzas.
Marcos competenciales ESCO, European Skills, Competences, Qualifications and Occupations
Gestión financiera, administración bancaria y seguros. (0412)
Finanzas, banca y seguros es el estudio de la planificación, dirección, organización y control de las actividades y servicios financieros. Incluye el control y la supervisión de los recursos financieros de organizaciones, instituciones y personas, así como la provisión de servicios financieros tanto a nivel corporativo como individual.
Principios de la inteligencia artificial .Las teorías de la inteligencia artificial, principios aplicados, arquitecturas y sistemas, tales como agentes inteligentes, sistemas multiagentes, sistemas expertos, sistemas basados en normas, redes neuronales, ontologías y teorías cognitivas.
Analizar inteligencia de datos.
Recopilar y evaluar datos numéricos en grandes cantidades, especialmente con el propósito de identificar patrones entre los datos
Pruebas evaluación
- Evaluaciones Prácticas: 1.Proyectos
Público objetivo al que está dirigida la actividad
- Público en general
- Alumnado universitario
- Estudiantes no universitarios
- Profesorado
- Profesionales
Metodología
Curso online para enfrentar desafíos reales del sector financiero con analítica avanzada e inteligencia artificial. Durante 17 semanas, adquirirás experiencia práctica a través de estudios de caso, ejercicios guiados y un proyecto integrador, aplicando tus conocimientos directamente en entornos profesionales. Las sesiones en vivo y la retroalimentación de expertos te permitirán desarrollar habilidades prácticas y competencias listas para la industria. Aprende usando Python desde 0.
Organiza
Colabora
Directoras/es
Rosa Rio Belver
UPV/EHU
Doctora Ingeniera Industrial especializada en Organización Industrial, con amplia trayectoria en investigación, docencia y gestión académica en el ámbito empresarial y tecnológico. Actualmente es Catedrática del Departamento de Organización de Empresas de la UPV/EHU y creadora e investigadora principal de los grupos de investigación del sistema universitario vasco TFM y T4BSS, centrados en la aplicación de tecnologías avanzadas y analítica para la mejora de la gestión empresarial. Ha liderado más de 17 proyectos de I+D+i, supervisado ocho tesis doctorales y promovido la transferencia tecnológica a través de herramientas innovadoras como Cloudbm.net y el Aula Empresa OPENDATA BILBAO BIZKAIA. Su experiencia en dirección de programas académicos, acreditaciones y estancias internacionales la convierten en referente para la dirección de cursos de alto nivel, el último denominado “Simulación Digital de la Cadena Logística Industrial”, orientado a la optimización de procesos mediante herramientas digitales y analítica avanzada. Ha sido reconocida con los premios INIZIA T-IKER y Talento Femenino, MUJER Y CIENCIA.
Ponentes
Pablo Jesus Moreno Gonzalez
Desde Finanzas (15 años) hasta Científico de Datos (8 años) y Gerente de Producto de IA (3 años), he desarrollado una carrera centrada en brindar soluciones de IA impactantes que conectan la estrategia empresarial, la tecnología y las operaciones financieras. Diplomado en Ciencias Empresariales, dos Postgrados; en Inteligencia Artificial, y Ciberseguridad, con experiencia en Inteligencia de Negocios, Automatización Robótica de Procesos, Inteligencia Artificial, Ingeniería de Aprendizaje Automático y MLOps, he trabajado en sectores como finanzas, cadena de suministro y marketing digital. Mi pasión por compartir conocimientos se extiende a la docencia universitaria, la publicación de libros y la participación como ponente en congresos internacionales. Autor Es autor de "Aprendizaje Automático en Power BI con R y Python" y "MLOps de Notebook a Pipeline". Experto en Cursos GenAI Imparto "IA Generativa y Python para Trading Algorítmico y Finanzas Cuantitativas", "Aprendizaje Automático para Empresas" y otros cursos de posgrado relacionados con la IA. Ámbitos: Finanzas cuantitativas, Mercados financieros, Marketing digital, Cadena de suministro, Operaciones empresariales, Gestión de riesgos, Controles internos, Tecnología Educativa.
Precios matrícula
No cabrá devolución de la matrícula en el caso de haberse iniciado la impartición de la microcredencial.
| Matrícula | Hasta 12-02-2026 |
|---|---|
| 397,33 EUR |
| Seguro | Hasta 12-02-2026 |
|---|---|
| 4,00 EUR |
Lugar
Online
Online
Objetivos de desarrollo sostenible
Desde UIK queremos aportar a la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) 2030. Para ello, hemos identificado a qué objetivos contribuyen nuestros programas. Puedes consultar los objetivos a continuación.
La Agenda 2030 es la nueva agenda internacional de desarrollo que se aprobó en septiembre de 2015 en el seno de Naciones Unidas. Esta Agenda pretende ser un instrumento para la lucha a favor del desarrollo humano sostenible en todo el planeta, cuyos pilares fundamentales son la erradicación de la pobreza, la disminución de las vulnerabilidades y las desigualdades, y el fomento de la sostenibilidad. Es una oportunidad única para transformar el mundo antes del 2030 y garantizar los derechos humanos para todas las personas. Esta agenda marca 17 objetivos.
4 - Educación de calidad
Garantizar una educación inclusiva y equitativa de calidad y promover oportunidades de aprendizaje permanente para todas las personas. Cuestiones clave: enseñanza gratuita, equitativa y de calidad, acceso igualitario a formación superior, educación para el desarrollo sostenible, instalaciones educativas adecuadas para personas con discapacidad, entornos de aprendizajes seguros, no violentos, inclusivos y eficaces.
Más información
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