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基于深度学习的股票价格预测
基于深度学习的股票价格预测
掌握深度学习核心技能
课程费用
¥3999
截止日期
11月22日
已报人数
7/12个
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基于深度学习的股票价格预测
已报人数7 截止日期 11月22日
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项目课程介绍
由浅入深,层层递进,学习深度学习,把握人工智能热点项目
股票数据往往是按照时间变化的数据,通过历史数据的变化趋势来对未来进行预测。对这种针对历史数据间存在依赖关系建模的方式称为时间序列模型。除了金融数据以外,天气预测,地震预测等等都是时间序列模型。 除了传统的时间序列算法建模(如arima,garch)以外,越来越多的研究者开始使用深度学习来解决时间序列的预测问题。对于金融时间序列预测这种复杂模式的难题,深度学习能更好的捕捉到其内在的规律。 本项目将使用一种基于seq2seq模型(encoder和decoder模型),并结合注意力机制的方法来进行时间序列的预测。该时间序列模型将应用到股票数据上,对股票的价格进行预测。
万老师:指南者教育人工智能方向老师
万老师:指南者教育人工智能方向老师
项目特色及优势介绍
深度学习,时间序列预测
1
时间序列领域的核心项目
摩根斯坦利,WorldQaunt等世界知名金融机构都在尝试使用深度学习来解决金融时间序列的预测问题。
2
深度学习知识全覆盖
TensorFlow,Keras基础教程。计算图自动微分、卷积神经网络、递归神经网络、批标准化、Adam、Momentum优化算法等知识全覆盖。
3
专业核心竞争力
深度学习项目的培训内容是基于企业招聘人才、国外院校招生的标准精心设计,学员通过该培训项目可以完成从0到1的蜕变。
项目特色及优势介绍
往期课程项目成果展示
往期课程项目成果展示
以往期学员完成的“基于图像的电影推荐算法”项目为例
数据处理能力
数据处理能力
学会基本的数据抽样和数据探索技巧,熟练运用python进行数据清洗,数据集成、数据变换和数据规约,保证取样数据质量并划分测试集和训练集。
机器学习理论
机器学习理论
在学习概率与统计的基础上,掌握VC维、信息论、正则化、最优化等机器学习理论,了解有监督学习及无监督学习等基本机器学习模型。
基础开发能力
基础开发能力
掌握机器学习算法工程师必备的开发技能,在项目中,将每个环节都反复迭代优化调试,能够将复杂任务进行模块划分,实现逻辑抽象复用。
课程安排
理论学习与项目实战相结合
01
教授深度学习基础知识及软件工具
机器学习基础
传统机器学习:假设空间、模型拟合、模型评估
传统AI局限性
局部不变、维度灾难
深度学习简介
深度学习历史、深度学习理论、深度学习应用
深度学习基础
逻辑回归算法、网络结构设计、损失函数设计、优化方法设计
TensorFlow与Keras
TensorFlow安装、计算图与自动微分、TensorFlow基础、Kears与高阶API
02
深度学习算法精讲及示范项目演示
深度学习进阶段
初始化方法、基础的正则化、其他激活函数、批标准化算法
卷积神经网络
卷积层与池化层、Inception系列与Resnet系列、四种卷积总结 递归神经网路
递归神经网路
RNN神经网络、LSTM与GRU
示范项目精讲
基于深度学习的时间序列模型、基于深度学习的图像分类模型、基于深度学习的类别嵌入模型
03
指导学员完成项目及项目报告,查验培训成果
项目内容
基于深度学习的股票价格预测
使用工具
Python、Tensorflow、keras、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等主流深度学习建模工具
锻炼技能
深度学习项目的整体把握能力、任务分析、数据加工、网络架构设计、网络框架搭建、网络参数优化。
常见问题
训练营持续时间多久?
机器学习项目制训练营为期四周,其中前两周是理论知识的学习以及示范项目的讲解,后两周授课老师和助教将会协助学员完成指定项目。
训练营是以怎样的方式进行?
机器学习项目制训练营采用了直播授课+作业录屏讲解的授课方式,同时我们运用大量心理学知识及经验,通过微信班级群+小程序打卡作业+名师全程陪伴的方式,激发出学员的学习动力。学习机器学习是可以成为一件很有意思的事情。
分配的项目是自己独立完成,还是老师带着做?
我们的主讲老师和助教老师会带着你手把手的写代码,做项目,帮你更好的掌握机器学习的理论,陪你一起去踩实践过程中会遇到的坑。
完成项目制学习后,我们简历上的项目经历会不会雷同?
针对每个不同的班级,我们都设计了不同的项目,而且确保该项目仅针对此次班级,不会被重复使用。
项目完成后,我可以得到什么?
每个项目完成后,我们都会协助学生完成该项目的项目报告,报告完成后我们将颁发指南者学院授予的项目结课证书。