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Course Outline
소개
인공지능의 기본 이해와 Machine Learning
이해 Deep Learning
- 딥러닝의 기본 개념 개요 Machine Learning과 딥러닝의 차이점 딥러닝 응용 개요
Neural Networks 개요
- Neural Networks Neural Networks 대 회귀 모델이란 무엇입니까 수학적 기초 및 학습 메커니즘 이해 인공 신경망 구축 신경 노드 및 연결 이해 뉴런, 레이어 및 입력 및 출력 데이터 작업 단일 레이어 퍼셉트론 이해 지도 학습과 비지도 학습의 차이점 학습 피드포워드 및 피드백 Neural Networks 순방향 전파 및 역전파 이해 장단기 기억(LSTM) 이해 반복 탐색 Neural Networks 실습 탐색 컨볼루션 Neural Networks 방식 개선 Neural Networks 학습
Finance에 사용된 딥러닝 기술 개요
- 신경망 자연어 처리 이미지 인식 Speech Recognition 감성 분석
Finance에 대한 딥 러닝 사례 연구 탐색
- 가격 포트폴리오 구축 Risk Management 고빈도 거래 수익률 예측
Finance에 대한 딥 러닝의 이점 이해
R용 다양한 Deep Learning 패키지 탐색
Keras 및 RStudio를 사용한 R의 딥 러닝
- Keras R용 패키지 개요 R용 Keras 패키지 설치 내장 데이터 세트를 사용하여 데이터 로드 더미 데이터를 사용하여 파일의 데이터 사용
GPU를 사용하여 딥러닝을 가속화하는 클라우드에서 모델 개발 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 텍스트 분석에 딥러닝 적용 Neural Networks
요약 및 결론
Requirements
- R 프로그래밍 경험
- 금융 개념에 대한 일반적인 지식
- 통계 및 수학적 개념에 대한 기본 지식
28 Hours