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Machine Learning en Stata 16: Redes Neuronales y Deep Learning

Descripción:

En esta presentación abordaremos los conceptos de Redes Neuronales y Deep Learning, haciendo énfasis en el funcionamiento y diferentes estructuras que ofrecen este tipo de técnicas así como su aplicación con apoyo de Stata 16.

Información General:

Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Jue. 20 de Ago de 2020
Horarios:
10:00 a.m San José de Costa Rica
11:00 a.m Bogotá - Quito - Lima - CDMX
12:00 a.m La Paz - Caracas - Santiago de Chile
01:00 m Buenos Aires

Dirigido a:

Profesionales, docentes, analistas, investigadores y estudiantes interesados en conocer y aplicar las técnicas de redes neuronales y Deep Learning.

Objetivo:

Realizar una introducción a los conceptos y procedimientos asociados a Redes Neuronales, así como su aplicación práctica con apoyo de Stata.

Temario:

  • Introducción al Machine Learning
  • Redes Neuronales Artificiales 
  • Perceptrón Multicapa · Backpropagation
  • Implementación de una Red neuronal en Excel
  • Ejercicio práctico en Stata 16.

Instructores:

Franco Andrés Mansilla Ibañez
Ingeniero Civil Industrial con Magister en Finanzas en la Universidad de Chile. Actualmente, se encuentra trabajando como Analista Gestión de Riesgo Senior del Banco Santander en Chile. Se ha desempeñado como Analista en Investigación Económica y Financiera para académicos de la Universidad de Chile y Banco Central de Chile en temas de Mercados de Capitales, Eficiencia de Mercado, Riesgo Financiero, Econometría y Estadística. En el área académica ha sido catedrático en temas como: Probabilidad y Estadística, Econometría Financiera, Formulación y Evaluación de Proyecto, y en ramas de ingeniería como Investigación de Operaciones y Taller de Ingeniería Civil Industrial.

Tarifas:

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