Deep Learning w finansach z Pythonem

Opis

Szkolenie łączy zaawansowane techniki deep learning z praktycznymi zastosowaniami w sektorze finansowym. Uczestnicy poprzez warsztaty praktyczne poznają metody implementacji modeli uczenia głębokiego w Pythonie do analizy danych finansowych. Program obejmuje zarówno teoretyczne podstawy, jak i praktyczne zastosowania, ze szczególnym uwzględnieniem rzeczywistych przypadków użycia w branży finansowej.

Profil uczestnika

• Analitycy danych pracujący w instytucjach finansowych
• Programiści Python zainteresowani uczeniem maszynowym w finansach
• Eksperci ds. ryzyka finansowego
• Specjaliści ds. modelowania finansowego
• Pracownicy działów badań i rozwoju w instytucjach finansowych
• Deweloperzy aplikacji finansowych
• Data Scientists rozpoczynający pracę w sektorze finansowym

Agenda

1. Wprowadzenie do Deep Learning w kontekście finansowym
• Architektura sieci neuronowych w zastosowaniach finansowych
• Przygotowanie środowiska programistycznego Python
• Biblioteki deep learning dla finansów
• Podstawy przetwarzania danych finansowych
2. Modele predykcyjne w finansach
• Prognozowanie szeregów czasowych
• Analiza sentymentu rynkowego
• Wykrywanie anomalii w transakcjach
• Modelowanie ryzyka kredytowego
3. Zaawansowane architektury sieci neuronowych
• Sieci rekurencyjne (RNN) w analizie finansowej
• Konwolucyjne sieci neuronowe w przetwarzaniu danych rynkowych
• Transformery w modelowaniu finansowym
• Autoenkodery w detekcji oszustw
4. Implementacja i wdrożenie
• Optymalizacja modeli deep learning
• Techniki walidacji modeli finansowych
• Zarządzanie modelami w środowisku produkcyjnym
• Monitoring i aktualizacja modeli

Korzyści

Uczestnik będzie potrafił samodzielnie implementować modele deep learning do analizy danych finansowych w języku Python. Zdobędzie umiejętność projektowania i optymalizacji architektur sieci neuronowych dostosowanych do specyficznych problemów finansowych. Nauczy się wykorzystywać zaawansowane techniki przetwarzania danych w kontekście finansowym. Po ukończeniu szkolenia będzie w stanie wdrażać modele uczenia głębokiego w środowisku produkcyjnym z uwzględnieniem specyfiki sektora finansowego. Opanuje metody monitorowania i aktualizacji modeli w czasie rzeczywistym. Zdobędzie praktyczną wiedzę o najnowszych trendach w zastosowaniu deep learning w finansach.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość podstaw programowania w języku Python
• Podstawowa wiedza z zakresu matematyki i statystyki
• Doświadczenie w pracy z danymi finansowymi
• Znajomość podstaw uczenia maszynowego

Zagadnienia

• Architektury sieci neuronowych w zastosowaniach finansowych
• Techniki przetwarzania danych finansowych
• Modelowanie szeregów czasowych
• Analiza sentymentu rynkowego
• Systemy detekcji oszustw finansowych
• Zarządzanie ryzykiem z wykorzystaniem deep learning
• Optymalizacja portfela inwestycyjnego
• Prognozowanie zmienności rynkowej
• Automatyczne systemy tradingowe
• Modele scoringowe
• Techniki walidacji modeli finansowych
• Wdrażanie modeli w środowisku produkcyjnym

Poznaj naszą firmę