💡 Vuoi imparare ad applicare il Deep Learning al trading quantitativo con strumenti e framework all’avanguardia? Questo corso ti guida passo dopo passo nell’implementazione pratica del Deep Learning, dalla regressione logistica al perceptron, utilizzando librerie come Theano, TensorFlow e Scikit-Learn. Imparerai anche come configurare un’infrastruttura GPU per ottimizzare l’addestramento dei tuoi modelli.

🔹 Cosa imparerai in questo corso?
✅ I concetti base del Deep Learning applicati al trading quantitativo.
✅ Come implementare una regressione logistica con Theano.
✅ Come costruire un’infrastruttura di ricerca ad alte prestazioni basata su GPU.
✅ I passaggi per installare correttamente TensorFlow 2.2 su Ubuntu con supporto Nvidia.
✅ Come addestrare un Perceptron utilizzando sia Scikit-Learn che TensorFlow.

📌 Lezioni incluse:

📘 Deep Learning con Theano – Regressione Logistica: Impara a costruire un modello di classificazione con Theano, ideale per riconoscere pattern nei dati finanziari.
📘 Infrastruttura di Deep Learning basata su GPU per la ricerca sul Trading Quantistico: Progetta un ambiente efficiente per sperimentare strategie di apprendimento automatico su larga scala.
📘 Installazione di TensorFlow 2.2 su Ubuntu 18.04 con una GPU Nvidia: Guida dettagliata per configurare un ambiente di sviluppo con supporto CUDA.
📘 Allenare il Perceptron con Scikit-Learn e TensorFlow: Implementazione e confronto tra due framework per la costruzione di modelli neurali di base.

🚀 Perché iscriversi? Questo corso è ideale per chi desidera integrare il Deep Learning nel proprio processo di ricerca quantitativa, ottimizzando l’uso dell’hardware e dei framework moderni. Un approccio pratico e concreto per portare la tua analisi quantitativa al livello successivo grazie all’implementazione pratica del Deep Learning.

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