${message}

Глубокое обучение в вычислительных финансах

В этом семинаре основное внимание будет уделено техникам машинного и глубокого обучения в различных финансовых сферах. Эти техники находят все большее применение в связи с ростом объемов информации а также возрастающим требованиям к результатам моделирования. В процессе семинара мы рассмотрим различные подходы к анализу и структурированию данных, выбору и обучению моделей, начиная от классический регрессии и заканчивая современными глубокими нейронными сетями.

Подробная программа

10:00 – 11:00

  • Введение в MATLAB  
  • Рабочий процесс: от импорта к готовому продукту
  • Обзор инструментов для финансового моделирования


11:00 – 12:15

  • Управление рисками с MATLAB  
  • Кредитные риски  
  • Рыночные риски


12:15 – 12:45 Кофе-брейк 


12:45 – 14:00

  • Примеры применения машинного и глубокого обучения в финансах 
  • Кредитный скоринг
  • Алгоритмический трейдинг
  • Анализ настроений


14:00 – 14:30

  • Обзор услуг и тренингов по затронутой тематике, ответы на вопросы

Семинар НЕ предназначен для студентов, интересующихся ради личного хобби, а также участников, основная деятельность которых не связана с темой семинара.

Поделиться
18 июня
Вторник
Москва

10:00

1месяц до начала

Адрес

Полная карта

Москва, 2-й Южнопортовый проезд, д. 31, стр. 4

Спикеры

Артем Багров

Инженер ЦИТМ Экспонента, к.т.н. В 2004 году окончил МГУ им. Ломоносова, в 2008 защитил кандидатскую диссертацию. Работает в компании с 2010 года. Специализируется на технических вычислениях и мат. моделировании.

Сферы применения

*
Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных . Мы, ООО ЦИТМ "Экспонента" и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных». * - обязательные поля