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강좌소개
강좌소개 COURSE INTRODUCTION
- 이 강좌는 데이터과학에 주류 언어인 파이썬과 이를 위한 다양한 패키지를 학습 및 실습하며, 동시에 주식회사, 포트폴리오, 투자전략 등 금융 투자와 관련된 필요개념을 학습합니다. 최종적으로 인공지능을 결합하여 주가예측 및 이상치 탐지 등 금융현상에 인공지능을 적용하는 법을 실습하고자 합니다. 이 강좌를 통해 학습자 여러분은 아래의 학습목표를 달성할 수 있을 것입니다.
학습목표 LECTURE OBJECTIVES
학습목표
- 인공지능과 금융공학의 기초지식을 습득할 수 있다.
- 금융공학 분야에서 적용되는 인공지능 기술들을 설명할 수 있다.
홍보영상 INTRODUCTION VIDEO
강좌운영계획 SYLLABUS
주차 | 주차명 | 차시명 | 오픈일정 |
---|---|---|---|
1 | 파이썬 문법-기초 | (1차시)개론과 설치 | 2022. 11. 21. |
(2차시)변수, 자료형, 연산자 | |||
(3차시)조건문, 반복문 | |||
(1주차 학습목표) 1. 파이썬의 특징을 설명할 수 있다. 2. 변수와 자료형, 리스트와 튜플의 차이점을 설명할 수 있다. 3. 조건문과 반복문에 대하여 설명할 수 있다. |
|||
2 | 파이썬 기본 | (1차시)함수, 파일입출력 | 2022. 11. 21. |
(2차시)내장함수, NumPY 기초 | |||
(3차시)문자열, 딕셔너리, 시스템 모듈 | |||
(2주차 학습목표) |
|||
3 | 파이썬 심화 | (1차시)NumPy심화 | |
(2차시)시스템 모듈 복습 | |||
(3차시)객체지향 프로그래밍 | |||
(3주차 학습목표) 1. 행벡터와 열벡터의 차이를 설명할 수 있다. 2. 시스템 모듈을 이용하여 메모장 프로그램을 만들 수 있다. 3. 클래스 문법을 상황에 맞게 작성할 수 있다. |
|||
4 | 파이썬 패키지 | (1차시)판다스 데이터프레임 | 2022. 11. 21. |
(2차시)판다스 함수, 그룹별 분석 | |||
(3차시)시계열처리 | |||
(4주차 학습목표) 1. 시리즈와 데이터 프레임의 차이에 대해 설명할 수 있다. 2. 상황에 맞게 판다스의 함수들을 제시할 수 있다. 3. datetime 객체에 대해 설명할 수 있다. |
|||
5 | 인공지능Ⅰ | (1차시)AutoKeras를 이용한 AI입문 | 2022. 11. 21. |
(2차시)퍼셉트론과 신경망 학습 | |||
(3차시)다층 퍼셉트론과 딥러닝 | |||
(5주차 학습목표) 1. 딥러닝에 대해 설명할 수 있다. 2. 퍼셉트론을 행렬과 벡터 방식으로 작성할 수 있다. 3. 다층 퍼셉트론의 오류를 설명할 수 있다. |
|||
6 | 인공지능Ⅱ | (1차시)딥러닝 프레임워크1 | 2022. 11. 21. |
(2차시)딥러닝 프레임워크2 | |||
(3차시)텐서플로우2.0 vs 파이토치 | |||
(6주차 학습목표) 1. 케라스를 이용하여 인공지능 신경망을 만들 수 있다. 2. 케라스 코드의 전체적 골격에 대해 설명할 수 있다. 3. 텐서플로우와 파이토치의 차이점에 대해 설명할 수 있다. |
|||
7 | 금융Ⅰ | (1차시)회사의 형태 | 2022. 11. 21. |
(2차시)금융 상품 | |||
(3차시)금융 회사 | |||
(7주차 학습목표) 1. 다양한 회사의 형태와 특징에 대해서 설명할 수 있다. 2. 주식과 채권의 차이점에 대해 설명할 수 있다. 3. 금융 회사의 종류에 대해 설명할 수 있다. |
|||
중간시험 | 2022. 11. 21. | ||
9 | 금융Ⅱ | (1차시)주식(1) | 2022. 11. 21. |
(2차시)주식(2) | |||
(3차시)기본적 분석/기술적 분석 | |||
(9주차 학습목표) |
|||
10 | 금융통계Ⅰ | (1차시)정상 시계열 | 2022. 11. 21. |
(2차시)등분산 시계열 모형 | |||
(3차시)모형 판별 및 추정 | |||
(10주차 학습목표) 1.시계열의 정상성을 설명할 수 있다. 2. 시계열 모형을 설명할 수 있다. |
|||
11 | 금융통계Ⅱ | (1차시)주가 시계열의 특성 | 2022. 11. 21. |
(2차시)이분산 시계열 모형 | |||
(3차시)코스피 지수 시계열 분석 | |||
(11주차 학습목표) 1. 주가 시계열의 특성을 설명할 수 있다. 2. 이분산 시계열 모형을 설명할 수 있다. |
|||
12 | 인공지능 실습 | (1차시)데이터 분석 | 2022. 11. 21. |
(2차시)신경망 활용 | |||
(3차시)케라스를 이용한 실습 | |||
(12주차 학습목표) 1. 데이터를 주어진 기준별로 분류하는 방법에 대해 설명할 수 있다. 2. 데이터 전처리에 대해 설명할 수 있다. 3. 오토케라스와 AutoML에 대해 설명할 수 있다. |
|||
13 | 인공지능+금융Ⅰ | (1차시)AutoKeras 활용(1) | 2022. 11. 21. |
(2차시)AutoKeras 활용(2) | |||
(3차시)Fedot 라이브러리 활용 | |||
(13주차 학습목표) 1. 금융데이터의 특성을 설명할 수 있다. 2. 인공지능을 통해 주가예측을 실시할 수 있다. |
|||
14 | 인공지능+금융Ⅱ | (1차시)금융에서의 이상치 문제 | 2022. 11. 21. |
(2차시)오토인코더 | |||
(3차시)오토인코더를 활용한 이상치 탐지 | |||
(14주차 학습목표) 1. 오토인코더를 사용하여 이상 데이터를 측정할 수 있다. |
|||
기말시험 | 2022. 11. 21. |
강좌운영기간 COURSE OPERATION PERIOD
2022.11.21~2023.02.03
강좌수강정보 COURSE INFORMATION
평가기준
- 퀴즈: 40%
- 토론: 10%
- 중간고사: 25%
- 기말고사: 25%
※총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수
있습니다.
강좌운영진
-
허정규 교수
현) 전남대학교 통계학과 교수
현) 전남대학교 빅데이터금융공학융합전공 교수
E-mail: huhjeonggyu@jnu.ac.kr
자주묻는질문
Q 이수기준은 어떻게 되나요?
A 이 강좌는 퀴즈 40%, 토론 10%, 중간시험 25%, 기말시험 25%로 평가됩니다. 총점 60점 이상 획득시 이수증 발급이 가능합니다.
Q 선수학습이 필요한 강좌인가요?
A 이 강좌는 대학 학부 전공 기초 정도 수준으로 제작되었으며, 금융공학과 인공지능 분야에 관심이 있는 중등교육이상을 수료하였다면 누구나 수강가능한 강좌입니다.
Q 강좌 교재가 따로 있나요?
A 이 강좌는 별도의 교재가 없으며, 학습자료를 별도 PDF 파일로 제공합니다.
기타·문의처
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주차 15주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 30시간 00분 (16시간 09분)
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주차 6주
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학습인정시간
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주차
주차 15주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 45시간 00분 (16시간 53분)
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주차
주차 15주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 45시간 00분 (16시간 02분)
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주차
주차 15주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 30시간 00분 (07시간 25분)
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운영기관
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주차
주차 15주
-
학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 30시간 00분 (15시간 14분)
-
운영기관