Corso di formazione Deep Learning for Finance (with R)

Codice del corso

dlfinancewithr

Duration

28 hours (generalmente 4 giorni pause incluse)

Requisiti

  • Experience with R programming
  • General familiarity with finance concepts
  • Basic familiarity with statistics and mathematical concepts

Overview

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. L'apprendimento profondo è un sottocampo dell'apprendimento automatico che utilizza metodi basati su rappresentazioni di dati di apprendimento e strutture come le reti neurali. R è un linguaggio di programmazione popolare nel settore finanziario. È utilizzato in applicazioni finanziarie che vanno dai principali programmi di trading ai sistemi di gestione del rischio.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come implementare modelli di deep learning per la finanza utilizzando R mentre avanzano nella creazione di un modello di previsione del prezzo delle azioni di deep learning.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

  • Comprendi i concetti fondamentali dell'apprendimento profondo
  • Impara le applicazioni e gli usi del deep learning in finanza
  • Usa R per creare modelli di apprendimento profondo per la finanza
  • Costruisci il proprio modello di previsione del prezzo delle azioni di deep learning usando R

Pubblico

  • Sviluppatori
  • Data scientist

Formato del corso

  • Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

Machine Translated

Struttura del corso

Introduction

Understanding the Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning

Understanding Deep Learning

  • Overview of the Basic Concepts of Deep Learning
  • Differentiating Between Machine Learning and Deep Learning
  • Overview of Applications for Deep Learning

Overview of Neural Networks

  • What are Neural Networks
  • Neural Networks vs Regression Models
  • Understanding Mathematical Foundations and Learning Mechanisms
  • Constructing an Artificial Neural Network
  • Understanding Neural Nodes and Connections
  • Working with Neurons, Layers, and Input and Output Data
  • Understanding Single Layer Perceptrons
  • Differences Between Supervised and Unsupervised Learning
  • Learning Feedforward and Feedback Neural Networks
  • Understanding Forward Propagation and Back Propagation
  • Understanding Long Short-Term Memory (LSTM)
  • Exploring Recurrent Neural Networks in Practice
  • Exploring Convolutional Neural Networks in practice
  • Improving the Way Neural Networks Learn

Overview of Deep Learning Techniques Used in Finance

  • Neural Networks
  • Natural Language Processing
  • Image Recognition
  • Speech Recognition
  • Sentimental Analysis

Exploring Deep Learning Case Studies for Finance

  • Pricing
  • Portfolio Construction
  • Risk Management
  • High Frequency Trading
  • Return Prediction

Understanding the Benefits of Deep Learning for Finance

Exploring the Different Deep Learning Packages for R

Deep Learning in R with Keras and RStudio

  • Overview of the Keras Package for R
  • Installing the Keras Package for R
  • Loading the Data
    • Using Built-in Datasets
    • Using Data from Files
    • Using Dummy Data
  • Exploring the Data
  • Preprocessing the Data
    • Cleaning the Data
    • Normalizing the Data
    • Splitting the Data into Training and Test Sets
  • Implementing One Hot Encoding (OHE)
  • Defining the Architecture of Your Model
  • Compiling and Fitting Your Model to the Data
  • Training Your Model
  • Visualizing the Model Training History
  • Using Your Model to Predict Labels of New Data
  • Evaluating Your Model
  • Fine-Tuning Your Model
  • Saving and Exporting Your Model

Hands-on: Building a Deep Learning Model for Stock Price Prediction Using R

Extending your Company's Capabilities

  • Developing Models in the Cloud
  • Using GPUs to Accelerate Deep Learning
  • Applying Deep Learning Neural Networks for Computer Vision, Voice Recognition, and Text Analysis

Summary and Conclusion

Recensioni

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