Chat GPT Components Applied to Finance (Generative IA and Transformers)
Translate the latest advances in artificial intelligence on natural language processing into concrete
applications in the financial industry for signal extraction to risk management.
Horas:
12
12
Sesiones:
2
2
Fechas:
2023-08-23
2023-08-23
Horario:
Mie 10:30 - 17:00 y Jue 10:30 - 17:30 hrs
Mie 10:30 - 17:00 y Jue 10:30 - 17:30 hrs
Descripción
Generative AI (GenAI) is a type of Artificial Intelligence that can create a wide variety of data, such as
images, videos, audio, text, and 3D models. It does this by learning patterns from existing data, then
using this knowledge to generate new and unique outputs.
GenAI can produce highly realistic and complex content that mimics human creativity, making it
a valuable tool for many industries such as gaming, entertainment, and product design. Recent
breakthroughs in the field, such as GPT (Generative Pre-trained Transformer) and Midjourney, have
significantly advanced the capabilities of GenAI. These advancements have opened up new possibilities
for using GenAI to solve complex problems, create art, and even assist in scientific research.
A transformer is a deep learning model. It is distinguished by its adoption of self-attention, differentially
weighting the significance of each part of the input (which includes the recursive output) data. It is
used primarily in the fields of natural language processing (NLP) and computer vision (CV).
In this workshop, we will review the basic concepts of generative AI and transformers and will implement
a GAN for financial data.
Dirigido A:
The Latest From The Best
Conoce a nuestro profesorado
José Alatorre
Actualmente es Quantitative Trader independiente con sede en Viena, Austria. Comenzó su carrera
profesional en México como Quantitatve Strategist en Afore Banamex. Luego pasó 10 años trabajando
en bancos de inversión en Nueva York estando en diferentes áreas de negocio: desde el desarrollo de
estrategias cuantitativas en commodities hasta las principales cross asset sales en América Latina.
Académicamente, cuenta con una licenciatura en Ciencias Actuariales en el ITAM, un Diploma en
Ingeniería Financiera en Haas School of Business at Berkeley University, una Maestría en Investigación
de Operaciones de la Columbia University y una Maestría en Data Science por Harvard University.
A lo largo de su trayectoria ha trabajado con más de 10 lenguajes de programación y en los últimos
6 años se ha enfocado casi exclusivamente en Python. Su interés en la investigación se centra
en el desarrollo de estrategias cuantitativas utilizando Deep and Reinforcement Learning y en la
construcción de un sistema de gestión de contenido para el científico de datos llamado blero www.
blero.dev
