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Programa del Curso
Introducción
Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y Machine Learning
Comprensión Deep Learning
-
Visión general de los conceptos básicos del aprendizaje profundo
Diferenciación entre Machine Learning y Deep Learning
Descripción general de las aplicaciones para el aprendizaje profundo
Descripción general de Neural Networks
-
¿Qué son Neural Networks
Neural Networks Modelos de regresión frente a
Comprender los fundamentos matemáticos y los mecanismos de aprendizaje
Construcción de una red neuronal artificial
Comprensión de los nodos neuronales y las conexiones
Trabajar con neuronas, capas y datos de entrada y salida
Comprensión de los perceptrones de una sola capa
Diferencias entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado
Feedforward y retroalimentación de aprendizaje Neural Networks
Descripción de la propagación hacia adelante y hacia atrás
Comprensión de la memoria a corto plazo (LSTM)
Explorando lo recurrente Neural Networks en la práctica
Explorando la convolucional Neural Networks en la práctica
Mejorar la forma Neural Networks de aprender
Descripción general de las técnicas de aprendizaje profundo utilizadas en Finance
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Redes neuronales
Procesamiento del lenguaje natural
Reconocimiento de imágenes
Speech Recognition
Análisis sentimental
Exploración de casos prácticos de aprendizaje profundo para Finance
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Precios
Construcción de Portafolio
Risk Management
Trading de alta frecuencia
Predicción de retorno
Comprender los beneficios del aprendizaje profundo para Finance
Explorando los diferentes paquetes Deep Learning para R
Aprendizaje profundo en R con Keras y RStudio
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Descripción general del paquete Keras para R
Instalación del paquete Keras para R
Carga de los datos
Uso de conjuntos de datos integrados
Uso de datos de archivos
Uso de datos ficticios
Desarrollo de modelos en la nube Uso de GPU para acelerar el aprendizaje profundo Aplicación del aprendizaje profundo Neural Networks para la visión artificial, el reconocimiento de voz y el análisis de texto
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Experiencia con la programación en R
- Familiaridad general con los conceptos financieros
- Familiaridad básica con la estadística y los conceptos matemáticos .
28 horas