Name: AI Chabot對話機器人
Address: 開封街一段2號9樓, 台北市
Telephone: 2311-7355

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AI金融數據分析與實作

金融領域充斥著大量的隨時間快速改變的數據，例如股市、匯率、房價等等，藉由此課程能讓學員熟悉Python程式開發，並學習如何將深度學習的演算法應用到金融領域上，針對於金融領域的資料進行分析以及預測。

上課時數：28小時

課程大綱

Python 相關簡介

Class, function, dictionary 等等python常用語法介紹
視覺化資料

介紹處理資料之常用python package Numpy,
Pandas
介紹金融相關package talib

機器學習導論

監督式學習方法 (線性回歸, SVM, Decision Tree…)

非監督式學習方法 (K-menas,K-means++…)

Scikit-Learn機器學習相關應用

介紹Scikit-learn套件
介紹資料標準化(Standardization), 資料清理(Data Cleaning),補值等等資料前處理概念

利用Scikit-learng套件建立監督式以及非監督式方法之分類器
OOXX

深度學習導論

機器學習v.s深度學習
介紹神經元(Neuron), 類神經網路(Neural Network),激勵函數(Activation function) 等等深度學習相關內容

深度學習之歷史起源
深度學習之應用範圍
OOXX
OOXX

Tensorflow/keras深度學習程式語言設計

安裝Tensorflow, keras, Tensorflow-gpu
介紹使用 keras 建立深度學習環境
(DNN架構)

介紹 Google Colaboratory環境
視覺化工具: TensorBoard
OOXX

卷積神經網路 (LSTM)的概念介紹與應用

時間序列資料處理以及分析導論
介紹LSTM的網路架構

使用keras建立LSTM架構針對金融資料利用LSTM方法建立分析以及預測模型

專題實作

Python語言應用與實作(包含Function, Dictionary, 檔案操作等)

Sklearn package實作(包含房價預測,股市預測等等)
Tensorflow/keras應用實作

適合對象
想利用Python來針對金融市場做預測分析者對金融領域分析有興趣願意嘗試者

職涯發展
AI金融數據分析數據研發工程師	大數據分析及數據挖掘

開課時間
‧109年8月23日至109年9月6日
　(週日全天班AM9:30至PM5:30)
相關課程: Spark大數據分析實作
相關課程: Python資料分析與機器學習實戰
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報名方式
‧電話報名:專線02-2311-7355
‧線上報名下載報名表
‧Mail:grace@cadtc.com.tw
‧傳真:02-2331-3591
‧現場報名：
‧親洽中華行動數位教育訓練中心 - 台北中心
‧(台北市開封街1段2號9樓)
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上課地點
台北市開封街一段2號9樓　> 地圖 <
(台北火車站│館前路口│麥當勞隔壁大樓)
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