Graduados en Ingeniería o Ciencias Económicas, Administración y Dirección de Empresas, Estadística, Física o Matemáticas.

El máster tiene dos perfiles de acceso:

Uno más técnico en donde el alumnado lo componen físicos, matemáticos, telecos, ingenieros, informáticos… en definitiva alumnos con profundos conocimientos de programación y matemáticas, pero con una carencia de conocimientos bursátiles.

Y un segundo perfil de componente más financiero (ade, economía, actuariales), traders, brokers, gestores de fondos de inversión, responsables de control y gestión de riesgo, auditoría… alumnos con conocimientos financiero - bursátiles, pero con carencia de conocimientos en programación o matemáticas.

Los primeros módulos del máster están diseñados para que ambos grupos igualen sus conocimientos, reforzando sus respectivas carencias.

El principal objetivo es dotar al mercado de profesionales del más alto nivel en Inteligencia Artificial, capaces de desarrollar nuevos modelos de gestión de inversiones, y con profundos conocimientos de los distintos tipos de mercados y productos.

El Máster mIA-X:

• Profundizará en las distintas ramas de inteligencia artificial, desde modelos tradicionales como redes neuronales delgadas, hasta redes neuronales profundas, aprendizaje por refuerzo o modelos adversariales. Utilizando un enfoque totalmente práctico y orientado al diseño de algoritmos de inversión.

  Proporcionará herramientas y conocimientos prácticos, permitiendo aplicar constantemente las técnicas más avanzadas de la programación distribuida en nube, aplicándola al diseño de algoritmos de inversión.
• Permitirá a los alumnos afrontar cualquier desafío futuro relacionado con el nuevo entorno económico en el que se desarrollan los Mercados Financieros.

El máster dará acceso a obtener:

• Licencia de operador en Derivados emitida por Bolsas y Mercados Españoles - SIX
• Licencia de operador en Renta Variable emitida por Bolsas y Mercados Españoles - SIX
• Certificado de desarrollador en Computación Cuántica emitida por IBM
• Certificado de desarrollador en TensorFlow emitido por Google
• Posibilidad de acceder a la Aceleradora de Start Ups de IA de SIX Group - BME

Estamos trabajando en el nuevo  folleto.

TEMARIO

Si se realiza un pago único se aplicará un 10% de descuento.

Las inscripciones realizadas por empresas obtendrán un 15% de descuento en la segunda inscripción y un 20% a partir de la tercera y siguientes.

La evaluación de los conocimientos adquiridos se realizará de la siguiente manera:

• Un 70% de la nota final se evaluará con la entrega de diversas prácticas realizadas individualmente.

• El 30% restante se evaluará con el trabajo de fin de máster consistente en el diseño y desarrollo de un algoritmo de inversión. Tanto la media de las prácticas, como el TFM, deben estar aprobados para superar el máster y obtener el título correspondiente.

• Los alumnos que no cumplan con estos requisitos podrán recibir un certificado de asistencia si han asistido al menos al 70% de las horas impartidas.

RECOMENDACIONES

Se recomienda asistir con portátil con 8 -16 GB de RAM y tarjeta gráfica Nvidia compatible con CUDA.

Guillermo Meléndez Alonso. Director Académico del Máster. Departamento de Innovación en BME, MFIA.

Ponentes:

Mykola Harvart, Artificial Intelligence Scientist en la Universidad de Valencia y en Fresenius Medical Care, Profesor MBIT School.

Guillermo Meléndez Alonso, Departamento de Innovación en BME, MFIA.

Jose Antonio Esteban, CTO Codere, Profesor MBIT School.

Fernando de la Calle Silos, Quantitative Researcher en BME Inntech.

Emilio Gamarra Mompean, Supervisor de operaciones y Product manager de derivados de tipos de interés y divisas en BME Clearing.

Enrique Castellanos Hernán, Profesor Titular de Instituto BME.

Francisco Merlos Fernández, Pre and Post Sales Consulting Deputy Director en BME Inntech.

Francisco Javier González Gosálbez, President & CEO en Cartagon, Profesor MBIT School.

Tomás de la Rosa Turbides, Doctor en Ciencia y Tecnología por la Universidad Carlos III de Madrid y miembro del proyecto SofIA en BME Inntech.

Luís Fernando Lago Fernández, Profesor en la Universidad Autónoma de Madrid, Profesor MBIT School.

Alberto Oteo García, Matemático y Quantitative Researcher miembro del proyecto SofIA en BME Inntech.

Valero Laparra Pérez, Investigador en la Universidad de Valencia, Profesor MBIT School.

Joan Vila Francés, Investigador en la Universidad de Valencia, Profesor MBIT School.

Jorge del Val Santos, Researcher in BEEVA (BBVA).

Antonio Serrano López, Investigador en la Universidad de Valencia, Profesor MBIT School.

Jesús Ruiz, CTO en Alastria Blockchain Ecosystem Blockchain e Industria 4.0 en Banco Santander, Dpto. de tecnologías emergentes.

Gonzalo Navarro Ruiz, Asesor Legal en BME, Doctorado en Derecho.