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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 Python 的不同深度学习库
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TensorFlow
硬
使用 TensorFlow 设置 Python 进行深度学习
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安装 TensorFlow Python API
测试 TensorFlow 安装
设置 TensorFlow 进行开发
训练您的第一个 TensorFlow 神经网络模型
使用 Keras 设置 Python 进行深度学习
使用 Keras 构建简单的深度学习模型
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创建 Keras 模型
了解您的数据
指定深度学习模型
编译模型
拟合您的模型
使用分类数据
使用分类模型
使用模型
使用 TensorFlow 进行金融深度学习
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准备数据
下载数据
准备训练数据
准备测试数据
缩放输入
使用占位符和变量
要求
- 具有 Python 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