💡 Vuoi imparare a costruire modelli predittivi con le reti neurali applicate ai mercati finanziari? Questo corso ti introduce alle basi teoriche e pratiche del deep learning per il trading. Partendo dai fondamenti matematici fino alla costruzione del primo Perceptron, imparerai a comprendere come funzionano le reti neurali e come possono essere applicate per analizzare i dati di mercato in modo innovativo.
🔹 Cosa imparerai in questo corso?
✅ I concetti fondamentali del deep learning applicati al contesto finanziario.
✅ Le basi di algebra lineare e matriciale indispensabili per comprendere il funzionamento delle reti neurali.
✅ Cos’è una matrice inversa e perché è cruciale nel training dei modelli.
✅ Il funzionamento del Perceptron e la sua importanza nella storia del deep learning.
✅ Una panoramica introduttiva sulle reti neurali artificiali e la loro applicazione nei mercati.
📌 Lezioni incluse:
📘 Introduzione al Deep Learning nel Trading: Scopri cos’è il deep learning, perché è utile nel trading e quali sono le sue principali applicazioni.
📘 Algebra Lineare per il Deep Learning: Impara le basi dell’algebra vettoriale essenziali per i modelli neurali.
📘 Algebra delle Matrici per il Deep Learning: Approfondisci l’uso delle matrici nelle reti neurali, tra operazioni e trasformazioni.
📘 Matrice Inversa per il Deep Learning: Comprendi come e perché calcolare la matrice inversa per l’addestramento dei modelli.
📘 Introduzione alle Reti Neurali Artificiali e al Perceptron: Costruisci il tuo primo modello neurale e scopri come apprende dai dati.
🚀 Perché iscriversi? Questo corso è perfetto per chi desidera entrare nel mondo del deep learning con solide basi teoriche. Ideale per trader, analisti quantitativi e appassionati di intelligenza artificiale che vogliono muovere i primi passi nella costruzione di modelli neurali applicati alla finanza.
Dalla matematica di base alle prime reti neurali, questo corso ti fornirà le competenze per affrontare in modo strutturato lo studio e l’implementazione del deep learning nel trading quantitativo.
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