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Struttura del corso
Introduzione
Comprendere i fondamenti dell'intelligenza artificiale e Machine Learning
Comprensione Deep Learning
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Panoramica dei concetti di base del deep learning
Differenziazione tra Machine Learning e deep learning
Panoramica delle applicazioni per il deep learning
Panoramica di Neural Networks
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Cosa sono Neural Networks
Neural Networks vs Modelli di regressione
Comprendere i fondamenti matematici e i meccanismi di apprendimento
Costruire una Rete Neurale Artificiale
Comprendere i nodi neurali e le connessioni
Utilizzo di neuroni, livelli e dati di input e output
Comprendere i percettroni a strato singolo
Differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato
Feedforward e feedback sull'apprendimento Neural Networks
Informazioni sulla propagazione in avanti e sulla propagazione all'indietro
Comprendere la memoria a breve termine lunga (LSTM)
Esplorare il ricorrente Neural Networks in pratica
Esplorare Convolutional Neural Networks in pratica
Migliorare il modo Neural Networks di imparare
Panoramica delle tecniche di deep learning utilizzate in Finance
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Reti neurali
Elaborazione del linguaggio naturale
Riconoscimento delle immagini
Speech Recognition
Analisi sentimentale
Esplorare i casi di studio di deep learning per Finance
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Prezzi
Costruzione del portafoglio
Risk Management
Trading ad alta frequenza
Previsione di ritorno
Comprendere i vantaggi del deep learning per Finance
Esplorare i diversi pacchetti Deep Learning per R
Deep Learning in R con Keras e RStudio
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Panoramica del pacchetto Keras per R
Installazione del pacchetto Keras per R
Caricamento dei dati
Utilizzo di set di dati predefiniti
Utilizzo dei dati dai file
Utilizzo di dati fittizi
Sviluppo di modelli nel cloud Utilizzo delle GPU per accelerare il deep learning Applicazione del deep learning Neural Networks per la visione artificiale, il riconoscimento vocale e l'analisi del testo
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Esperienza con la programmazione R
- Familiarità generale con i concetti finanziari
- Familiarità di base con la statistica e i concetti matematici
28 ore