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Programa do Curso
Introdução
Compreendendo os fundamentos da inteligência artificial e Machine Learning
Compreensão Deep Learning
- Visão geral dos conceitos básicos de aprendizado profundo Diferenciando entre Machine Learning e aprendizado profundo Visão geral de aplicativos para aprendizado profundo
Visão geral de Neural Networks
- O que são Neural Networks Neural Networks vs modelos de regressão Compreendendo os fundamentos matemáticos e mecanismos de aprendizagem Construindo uma rede neural artificial Compreendendo nós neurais e conexões Trabalhando com neurônios, camadas e dados de entrada e saída Compreendendo os perceptrons de camada única Diferenças entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada Aprendizagem Feedforward e feedback Neural Networks Compreendendo a propagação direta e a retropropagação Compreendendo a memória longa e de curto prazo (LSTM) Explorando o recorrente Neural Networks na prática Explorando o convolucional Neural Networks na prática Melhorando a maneira Neural Networks Aprenda
Visão geral das técnicas de aprendizado profundo usadas em Finance
- Redes Neurais Processamento de Linguagem Natural Reconhecimento de Imagem Speech Recognition Análise Sentimental
Explorando estudos de caso de aprendizagem profunda para Finance
- Construção de portfólio de preços Risk Management Previsão de retorno de negociação de alta frequência
Compreendendo os benefícios do aprendizado profundo para Finance
Explorando os diferentes Deep Learning pacotes para R
Aprendizado profundo em R com Keras e RStudio
- Visão geral do pacote Keras para R Instalando o pacote Keras para R Carregando os dados usando conjuntos de dados integrados Usando dados de arquivos usando dados fictícios
Desenvolvendo modelos na nuvem usando GPUs para acelerar o aprendizado profundo Aplicando aprendizado profundo Neural Networks para visão computacional, reconhecimento de voz e análise de texto
Resumo e conclusão
Requisitos
- Experiência de programação em R
- Familiaridade geral com conceitos financeiros
- Familiaridade básica com estatística e conceitos matemáticos
28 horas