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誰適合這堂課?

☞ 對使用 Python 自動化爬取金融數據 有興趣者。

☞ 想要了解如何用 機器學習模型分析股市 等金融數據者。

☞ 想要了解如何 自動化蒐集、分析、並儲存 金融數據者。

☞ 學過 python 語法但不知道可以如何應用,想完成好用、實用專題者。


課程目標:

☞ 學會如何寫出網路爬蟲,並練習抓取金融資訊網站,自動蒐集大量的股價、匯率等金融數據。

☞ 將事先蒐集好的金融數據進行分析預測。

☞ 實際完成一個能定時自動爬取金融數據並分析預測的桌面應用。

☞ 理解「機器學習」適合使用的時機與情況。

☞ 了解網頁基本原理與網頁程式語言 HTML、CSS、Javascript 與瀏覽器運作原理。

☆ 實際學習到的項目

☞ 認識 AI 領域必學的「監督式學習」和「非監督式學習」演算法。

☞ 應用 AI 領域必學的兩大演算法「監督式學習的迴歸」、「監督式學習的分類」。

☞ 使用 scikit-learn(AI 應用目前最夯套件_來快速建構機器學習演算法。

☞ 理解「降維原理」與「使用時機」並實作降維方法。


事前準備:

❶ 要先行準備的工具或軟體

☞ 需自行準備電腦,須為64位元且記憶體在8G以上。


❷ 先備知識

☞ 基礎高中數學。

☞ 熟悉任一程式語言(Python佳)。


課程大綱:

 簡介 
李厚均(Isaac)畢業於台大電子所,主要專長為人工智慧及資料分析,擅長處理影像辨識、金融數據等問題。曾在台積電、中華電信…等上市櫃公司擔任內訓講師及顧問,同時也在多個單位擔任資料科學講師,具有相當豐富的教學及實戰經驗。

 現職 
現任全智能科技產品總監
多家公司技術顧問

 學歷 
台灣大學電子工程研究所

 相關經歷 
台積電、中華電信內訓講師
T 客邦長期合作 AI 講師
四零四科技 AI 工程師

 相關作品 
面板廠AOI瑕疵檢測系統
台大醫院傷口辨識系統

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