課程內容
課程共計95小時,各模組與主題內容列示如下:
模組 | 主題 | 時數 |
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數位課程 | 全球及我國資產管理現況及發展趨勢 | 2 |
金融科技概論 | 5.5 | |
大數據與人工智慧應用實務初探 | 3 | |
智能投資與資產管理應用概述 | 0.5 | |
臺灣金融科技發展未來藍圖 | 3 | |
一、機率統計與R 語言基礎 | R 語言與RStudio介紹及基本觀念 | 6 |
R語言資料處理實務、流程控制及語法架構 | 6 | |
R語言函式與套件 | 6 | |
數據分析之機率統計原理 | 6 | |
二、機器學習建構 | 機器學習簡介、機器學習重要元素、特徵選擇與特徵工程、深度學習 | 3 |
資料探勘及資料視覺化應用 | 6 | |
監督式、非監督式及其他學習之演算法及模型 | 6 | |
三、資產選擇與風險管理應用實務 | 績效指標之資產選擇法 | 3 |
全球資產配置的AI策略 | 6 | |
AI的風險管理實務 | 6 | |
四、分析預測、交易及資金控管 | 股市分析預測 | 12 |
交易策略建構與回測 | 6 | |
資金控管的理論與實務 | 6 | |
五、分組簡報 | 專題簡報 | 3 |
※本研習課程內容中之模組與主題,主辦單位將配合主講人建議保留彈性調整之權利。