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コース概要
導入
人工知能の基礎と Machine Learning の理解
理解Deep Learning
- ディープラーニングの基本概念の概要 Machine Learning とディープラーニングの区別 ディープラーニングのアプリケーションの概要
Neural Networksの概要
- Neural Networks Neural Networks と回帰モデルとは 数学的基礎と学習メカニズムを理解する 人工ニューラル ネットワークを構築する ニューラル ノードと接続を理解する ニューロン、層、入出力データを操作する 単層パーセプトロンを理解する 教師あり学習と教師なし学習の違い 学習フィードフォワードとフィードバック Neural Networks 順伝播と逆伝播について理解する 長短期記憶 (LSTM) を理解する リカレント Neural Networks を実際に調べる 畳み込み Neural Networks を実際に調べる 方法を改善する Neural Networks 学習する
Finance で使用される深層学習技術の概要
- ニューラル ネットワーク 自然言語処理 画像認識 Speech Recognition 感情分析
Finance のディープラーニングのケーススタディを探る
- 価格設定ポートフォリオの構築 Risk Management 高頻度取引のリターン予測
Finance に対するディープラーニングの利点を理解する
R のさまざまな Deep Learning パッケージを探索する
Keras と RStudio を使用した R の深層学習
- Keras Package for R の概要 Keras Package for R のインストール 組み込みデータセットを使用したデータのロード ファイルからのデータの使用 ダミー データの使用
GPU を使用してディープ ラーニングを高速化するクラウドでのモデルの開発 コンピューター ビジョン、音声認識、およびテキスト分析にディープ ラーニング Neural Networks を適用する
要約と結論
要求
- Rプログラミングの経験
- ファイナンスの概念に精通していること 。
- 統計や数学的概念に関する基本的な知識
28 時間