Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Úvod
Pochopení základů umělé inteligence a Machine Learning
Pochopení Deep Learning
- Přehled základních pojmů hlubokého učení Rozlišování mezi Machine Learning a hlubokému učení Přehled aplikací pro hluboké učení
Přehled Neural Networks
- Co jsou Neural Networks Neural Networks vs regresní modely Pochopení matematických základů a výukových mechanismů Konstrukce umělé neuronové sítě Pochopení neuronových uzlů a spojení Práce s neurony, vrstvami a vstupními a výstupními daty Pochopení perceptronů na jedné vrstvě Rozdíly mezi řízeným a nekontrolovaným učením s výukou and Feedback Neural Networks Porozumění dopřednému šíření a zpětnému šíření Porozumění dlouhodobé krátkodobé paměti (LSTM) Zkoumání opakujícího se Neural Networks v praxi Zkoumání konvolučního Neural Networks v praxi Zlepšení způsobu Neural Networks Učte se
Přehled technik hlubokého učení používaných v Finance
- Neuronové sítě Zpracování přirozeného jazyka Rozpoznávání obrazu Speech Recognition Sentimentální analýza
Zkoumání případových studií Deep Learning pro Finance
- Tvorba cenového portfolia Risk Management Predikce návratnosti vysokofrekvenčního obchodování
Pochopení výhod hlubokého učení pro Finance
Prozkoumání různých knihoven hlubokého učení pro Python
- TensorFlow Těžko
Nastavení Pythonu pomocí TensorFlow pro hluboké učení
- Instalace TensorFlow Python API Testování TensorFlow Instalace Nastavení TensorFlow pro vývojářské školení Váš první TensorFlow model neuronové sítě
Nastavení Python pomocí Keras pro hluboké učení
Vytváření jednoduchých modelů hlubokého učení s Keras
- Vytvoření modelu Keras Pochopení vašich dat Specifikace vašeho modelu hlubokého učení Kompilace vašeho modelu Přizpůsobení vašeho modelu Práce s vašimi klasifikačními daty Práce s klasifikačními modely pomocí vašich modelů
Práce s TensorFlow pro Deep Learning for Finance
- Příprava dat Stahování dat Příprava tréninkových dat Příprava testovacích dat Škálování vstupů pomocí zástupných symbolů a proměnných
Požadavky
- Zkušenosti s programováním Python
- Obecná znalost finančních pojmů
- Základní znalost statistiky a matematických pojmů
28 hodiny
