このコースについて

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受講生の就業成果

50%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

47%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約24時間で修了
英語

講師

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50%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

47%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
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中級レベル
約24時間で修了
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提供:

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New York University

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up83%(1,415 件の評価)Info
1

1

3時間で修了

Artificial Intelligence & Machine Learning

3時間で修了
11件のビデオ (合計75分), 3 readings, 1 quiz
11件のビデオ
Specialization Objectives8 分
Specialization Prerequisites7 分
Artificial Intelligence and Machine Learning, Part I6 分
Artificial Intelligence and Machine Learning, Part II7 分
Machine Learning as a Foundation of Artificial Intelligence, Part I5 分
Machine Learning as a Foundation of Artificial Intelligence, Part II7 分
Machine Learning as a Foundation of Artificial Intelligence, Part III7 分
Machine Learning in Finance vs Machine Learning in Tech, Part I6 分
Machine Learning in Finance vs Machine Learning in Tech, Part II6 分
Machine Learning in Finance vs Machine Learning in Tech, Part III8 分
3件の学習用教材
The Business of Artificial Intelligence30 分
How AI and Automation Will Shape Finance in the Future30 分
A. Geron, “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow”, Chapter 130 分
1の練習問題
Module 1 Quiz30 分
2

2

6時間で修了

Mathematical Foundations of Machine Learning

6時間で修了
6件のビデオ (合計45分), 3 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
The No Free Lunch Theorem7 分
Overfitting and Model Capacity8 分
Linear Regression7 分
Regularization, Validation Set, and Hyper-parameters10 分
Overview of the Supervised Machine Learning in Finance3 分
3件の学習用教材
I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, “Deep Learning”, Chapters 4.5, 5.1, 5.2, 5.3, 5.41 時間
Leo Breiman, “Statistical Modeling: The Two Cultures”1 時間
Jupyter Notebook FAQ10 分
1の練習問題
Module 2 Quiz15 分
3

3

6時間で修了

Introduction to Supervised Learning

6時間で修了
7件のビデオ (合計75分), 4 readings, 2 quizzes
7件のビデオ
A First Demo of TensorFlow11 分
Linear Regression in TensorFlow10 分
Neural Networks11 分
Gradient Descent Optimization10 分
Gradient Descent for Neural Networks12 分
Stochastic Gradient Descent8 分
4件の学習用教材
A.Geron, “Hands-On ML”, Chapter 9, Chapter 4 (Gradient Descent)1 時間
E. Fama and K. French, “Size and Book-to-Market Factors in Earnings and Returns”, Journal of Finance, vol. 50, no. 1 (1995), pp. 131-155.15 分
J. Piotroski, “Value Investing: The Use of Historical Financial Statement Information to Separate Winners from Losers”, Journal of Accounting Research, Vol. 38, Supplement: Studies on Accounting Information and the Economics of the Firm (2000), pp. 1-4115 分
Jupyter Notebook FAQ10 分
1の練習問題
Module 3 Quiz15 分
4

4

10時間で修了

Supervised Learning in Finance

10時間で修了
9件のビデオ (合計66分), 4 readings, 3 quizzes
9件のビデオ
Fundamental Analysis7 分
Machine Learning as Model Estimation8 分
Maximum Likelihood Estimation10 分
Probabilistic Classification Models6 分
Logistic Regression for Modeling Bank Failures, Part I8 分
Logistic Regression for Modeling Bank Failures, Part II5 分
Logistic Regression for Modeling Bank Failures, Part III8 分
Supervised Learning: Conclusion2 分
4件の学習用教材
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapters 4.1, 4.2, 4.31 時間
A. Geron, “Hands-On ML”, Chapters 3, Chapter 4 (Logistic Regression)1 時間
Jupyter Notebook FAQ10 分
Jupyter Notebook FAQ10 分
1の練習問題
Module 4 Quiz21 分

レビュー

GUIDED TOUR OF MACHINE LEARNING IN FINANCE からの人気レビュー

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Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

よくある質問

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