- Planificar problemas financeiros baseados em dados.
- Solucionar problemas de gestão e otimização de carteiras de forma automatizada.
- Identificar a relevância do uso de ferramentas de aprendizado de máquinas em finanças.
- Produzir decisões em finanças com base na análise de dados (data driven decision making). 
- Extrair informação e conhecimento a partir de dados econômico-financeiros.
- Apresentar os conceitos básicos das principais técnicas de inteligência artificial e machine learning para o tratamento, na área de finanças, de problemas de regressão/previsão, classificação e otimização.
- Identificar o modelo/método mais adequado de machine learning para problemas envolvendo decisão em finanças. 
- Desenvolver projetos aplicados de inteligência artificial e machine learning.
- Compreender problemas em finanças baseados em dados, produzir e justificar soluções computacionais e relatar resultados observados.
- Organizar a apresentação de soluções de problemas em finanças baseadas em dados econômico-financeiros. 
- Implementar computacionalmente métodos de inteligência artificial e machine learning em finanças usando linguagens de programação como R ou Python.

Inteligência Artificial e Machine Learning Aplicados a Finanças