Cursos de Aprendizaje Profundo para las Finanzas (con Python)

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Código del Curso

dlforfinancewithpython

Duración

28 horas (usualmente 4 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

  • Experiencia con la programación de Python
  • Familiaridad general con los conceptos financieros
  • Familiaridad básica con estadísticas y conceptos matemáticos

Descripción General

El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados ​​en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su clara sintaxis y legibilidad de código.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para las finanzas usando Python mientras avanzan en la creación de un modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

  • Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
  • Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en finanzas
  • Utilice Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas
  • Construya su propio modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo usando Python

Audiencia

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos

Formato del curso

  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Programa del Curso

Introducción

Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

Comprender el aprendizaje profundo
    Descripción general de los conceptos básicos del aprendizaje profundo
    Diferenciar entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo
    Descripción general de las aplicaciones para el aprendizaje profundo

Descripción de redes neuronales
    ¿Qué son las redes neuronales?
    Redes neuronales vs modelos de regresión
    Comprender los fundamentos matemáticos y los mecanismos de aprendizaje
    Construyendo una Red Neural Artificial
    Comprender los Nodos y Conexiones Neurales
    Trabajando con neuronas, capas y datos de entrada y salida
    Comprender los perceptrones de una sola capa
    Diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado
    Aprendizaje Feedforward y Feedback Neural Networks
    Comprender la propagación hacia adelante y la propagación hacia atrás
    Comprensión de la memoria larga a corto plazo (LSTM)
    Explorando Redes Neuronales Recurrentes en la Práctica
    Explorando redes neuronales convolucionales en la práctica
    Mejorando la forma en que las redes neuronales aprenden
    
Descripción general de las técnicas de aprendizaje profundo utilizadas en las finanzas
    Redes neuronales
    Procesamiento natural del lenguaje
    Reconocimiento de imagen
    Reconocimiento de voz
    Análisis Sentimental

Explorando estudios de casos de aprendizaje profundo para finanzas
    Precios
    Construcción de Portafolio
    Gestión de riesgos
    Comercio de alta frecuencia
    Predicción de regreso

Comprender los beneficios del aprendizaje profundo para las finanzas

Explorando las diferentes bibliotecas de Deep Learning para Python
    TensorFlow
    Keras

Configuración de Python con TensorFlow para Deep Learning
    Instalación de la API de TensorFlow Python
    Prueba de la instalación de TensorFlow
    Configuración de TensorFlow para desarrollo
    Entrenando su primer modelo de red neuronal TensorFlow
    
Configuración de Python con Keras para Deep Learning

Construyendo Modelos Simples de Aprendizaje Profundo con Keras
    Creando un modelo Keras
    Entender tus datos
    Especificando su modelo de aprendizaje profundo
    Compilando su modelo
    Ajustar su modelo
    Trabajando con tus datos de clasificación
    Trabajando con modelos de clasificación
    Usando tus modelos
    
Trabajando con TensorFlow para Deep Learning for Finance
    Preparación de los datos
        Descargar los datos
        Preparación de datos de entrenamiento
        Preparación de datos de prueba
        Entradas de escala
        Uso de marcadores de posición y variables
    Especificando la arquitectura de red
    Usando la función de costo
    Usando el Optimizador
    Usando Inicializadores
    Montaje de la red neuronal
    Construyendo el Gráfico
        Inferencia
        Pérdida
        Formación
    Entrenando el Modelo
        La gráfica
        La sesión
        Train Loop
    Evaluar el modelo
        Construyendo el Gráfico Eval
        Evaluación con salida Eval
    Modelos de entrenamiento a escala
    Visualización y evaluación de modelos con TensorBoard

Hands-on: Construyendo un Modelo de Aprendizaje Profundo para la Predicción de Precios de Acciones Usando Python

Extender las capacidades de su empresa
     Desarrollar modelos en la nube
     Uso de GPU para acelerar el aprendizaje profundo
     Aplicación de Deep Learning Neural Networks para visión artificial, reconocimiento de voz y análisis de texto
    
Resumen y conclusión

Testimonios

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