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.
Campus Côte d'Azur
Campus Dubai
Campus Paris
14 jours
55 heures
Présentiel
Français
IA-021
Quants, data scientists en finance, gestionnaires de risques financiers, traders algorithmiques, auditeurs de modèles financiers, consultants en finance quantitative/IA.
Solides connaissances en finance quantitative et/ou en Data Science/ML. Compétences en programmation (Python/R).
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.
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...).
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.
Représentante de la formation
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