Cursos de Aprendizaje Profundo para las Finanzas (con R)

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Código del Curso

dlfinancewithr

Duración

28 horas (usualmente 4 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

  • Experiencia con la programación R
  • 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. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde los principales programas comerciales hasta los sistemas de gestión de riesgos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para finanzas usando R a medida que 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
  • Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas
  • Construya su propio modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo utilizando R

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 los diferentes paquetes de aprendizaje profundo para R
    
Aprendizaje profundo en R con Keras y RStudio
     Descripción general del paquete Keras para R
     Instalación del paquete Keras para R
     Cargando los datos
         Usar conjuntos de datos integrados
         Usar datos de archivos
         Usando datos ficticios
     Explorando los datos
     Preprocesamiento de los datos
         Limpiando los datos
         Normalizando los datos
         Dividir los datos en entrenamiento y conjuntos de prueba
     Implementación de One Hot Encoding (OHE)
     Definiendo la arquitectura de su modelo
     Compilando y ajustando su modelo a los datos
     Entrenando su modelo
     Visualizando el historial de entrenamiento modelo
     Uso de su modelo para predecir etiquetas de datos nuevos
     Evaluar su modelo
     Afinando tu modelo
     Guardar y exportar su modelo

Práctico: Construyendo un Modelo de Aprendizaje Profundo para la Predicción del Precio de Stock Usando R

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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