第四代Robo-Advisor_深度學習股市預測實作

課程時數

21小時

課程簡介

AlphaGo可以贏人類圍棋世界冠軍，可以用在股市預測嗎? 如果可以那要如何實作?
Robo-Advisor的發展從早先的人為規則交易策略發想到財務工程模型的商品規劃到大數據應用的財富管理，
而隨著人工智慧近年來爆發性進步歸功於深度學習的突破性成長，進而發展出第四代Robo-Advisor幫助投資人建立客製化自動(超越再平衡re-balancing)投資模式。
目前百家爭鳴，高舉AI人工智慧大旗但投資人無法分辨誰是真正第四代Robo-Advisor還是僅停留在第一代Robo-Advisor(退潮(AI泡沫)才知道誰在裸泳) 。
本課程除了理解深度學習之模型來探討Robo-Advisor應用外，更透過最受歡迎的Python語言和Google之TensorFlow框架來開發實作。 本課程為高階課程，學員需先經初級班與進階班訓練並經教席確認已具程式撰寫能力者始可報名。

日期時間講授內容教席地點
02/04(日) 09:30~12:30 1.了解TensorFlow深度學習開發框架
2.搭建深度學習開發環境
 林俊良
智慧指標股份有限公司執行長 		本會403教室
台北市南海路3號4樓
02/04(日) 13:30~17:30 3.Python語法學習與常用套件應用 林俊良
智慧指標股份有限公司執行長 		本會403教室
台北市南海路3號4樓
02/10(六) 09:30~12:30 1.深度學習之Convolutional neural network演算法與應用
 林俊良
智慧指標股份有限公司執行長 		本會403教室
台北市南海路3號4樓
02/10(六) 13:30~17:30 2.深度學習之Recurrent neural network演算法與應用
3.深度學習之Reinforcement learning演算法與應用 		林俊良
智慧指標股份有限公司執行長 		本會403教室
台北市南海路3號4樓
02/24(六) 09:30~12:30 1.Robo-Advisor系統介紹與實作
2.股市K線圖視覺化之深度學習應用
 林俊良
智慧指標股份有限公司執行長
02/24(六) 13:30~17:30 3.自定義之分群演算法應用
4.增強學習之投資行為優化 		林俊良
智慧指標股份有限公司執行長