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课程大纲
介绍
了解人工智能的基础知识和 Machine Learning
了解 Deep Learning
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深度学习基本概念概述
区分 Machine Learning 和深度学习
深度学习应用概述
Neural Networks概述
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什么是 Neural Networks
Neural Networks 与回归模型
了解数学基础和学习机制
构建人工神经网络
了解神经节点和连接
使用神经元、层以及输入和输出数据
了解单层感知器
监督学习和无监督学习之间的区别
学习前馈和反馈 Neural Networks
了解前向传播和反向传播
了解长短期记忆 (LSTM)
在实践中探索复发性 Neural Networks
在实践中探索卷积 Neural Networks
改进学习方式 Neural Networks
Finance 中使用的深度学习技术概述
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神经网络
自然语言处理
图像识别
Speech Recognition
情感分析
探索深度学习案例研究 Finance
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定价
投资组合构建
Risk Management
高频交易
回报预测
了解深度学习的优势 Finance
探索 R 的不同 Deep Learning 包
使用 Keras 和 RStudio 在 R 中进行深度学习
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R 的 Keras 包概述
安装适用于 R 的 Keras 包
加载数据
使用内置数据集
使用文件中的数据
使用虚拟数据
在云中开发模型 使用 GPU 加速深度学习 将深度学习 Neural Networks 应用于计算机视觉、语音识别和文本分析
总结和结论
要求
- 具有 R 编程经验
- 大致熟悉财务概念
- 基本熟悉统计学和数学概念
28 小时