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 as diferentes bibliotecas de aprendizado profundo para Python

    TensorFlow Difícil

Configurando Python com TensorFlow para aprendizado profundo

    Instalando a TensorFlow API Python Testando a TensorFlow Instalação Configurando TensorFlow para Desenvolvimento Treinando seu primeiro TensorFlow Modelo de Rede Neural

Configurando Python com Keras para aprendizado profundo

Construindo modelos simples de aprendizado profundo com Keras

    Criando um modelo Keras Compreendendo seus dados Especificando seu modelo de aprendizado profundo Compilando seu modelo Ajustando seu modelo Trabalhando com seus dados de classificação Trabalhando com modelos de classificação Usando seus modelos

Trabalhando com TensorFlow para Deep Learning for Finance

    Preparando os dados Baixando os dados Preparando os dados de treinamento Preparando os dados de teste Dimensionando entradas usando espaços reservados e variáveis
Especificando a arquitetura de rede
  • Usando a função de custo
  • Usando o otimizador
  • Usando inicializadores
  • Ajustando a Rede Neural
  • Construindo a Inferência do Gráfico
  • Perda
  • Treinamento
  • Treinando o Modelo O Gráfico
  • A sessão
  • Circuito de trem
  • Avaliando o modelo construindo o gráfico Eval
  • Avaliando com saída de avaliação
  • Modelos de treinamento em escala
  • Visualizando e avaliando modelos com TensorBoard
  • Prática: Construindo um modelo de aprendizado profundo para previsão de preços de ações usando Python
  • Ampliando as capacidades da sua empresa
  • 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 em programação Python
    • Familiaridade geral com conceitos financeiros
    • Familiaridade básica com estatística e conceitos matemáticos
      28 horas
     

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