L'IA en finance : prédiction, risque et évaluation
Appliquer les techniques d'IA/ML pour développer des modèles de prédiction financière (prix, défaut...), analyser les risques (crédit, marché...) et évaluer rigoureusement la performance et la robustesse des modèles.
Cette formation est disponible dans tous ces campus.
Campus Côte d'Azur
Campus Dubai
Campus Paris
Durée
14 jours
Heures de cours
55 heures
Format
Présentiel
Langue
Français
Course ID
IA-021
Public Concerné
Quants, data scientists en finance, gestionnaires de risques financiers, traders algorithmiques, auditeurs de modèles financiers, consultants en finance quantitative/IA.
Pré-requis
Solides connaissances en finance quantitative et/ou en Data Science/ML. Compétences en programmation (Python/R).
Méthodes Mobilisées
Applications IA en finance (trading algo, risque crédit, détection fraude...), modélisation prédictive financière (séries temporelles, ML supervisé), techniques d'évaluation de modèles financiers (backtesting, stress testing...), gestion des risques de modèles, explicabilité (XAI) en finance.
Moyens Pédagogiques
Supports de cours, environnement Python/R avec bibliothèques financières/ML (pandas, scikit-learn, Keras/TF...), données financières (exemples), plateformes de trading/backtesting (présentation), outils XAI, études de cas d'IA en finance (scoring crédit, prédiction marché...).
Modalités d'Évaluation
Développement et backtesting d'un modèle simple de prédiction financière ou de risque crédit. Évaluation de la robustesse d'un modèle financier (stress tests). Application de techniques XAI à un modèle financier.
Amel R.
Représentante de la formation
Que vous soyez un particulier ou une organisation/un groupe à la recherche d'un programme, contactez-nous et nous vous aiderons à trouver la meilleure solution pour vous.