課程信息

33,779 次近期查看

學生職業成果

50%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

47%

通過此課程獲得實實在在的工作福利
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為24 小時
英語(English)
字幕:英語(English), 法語(French)

學生職業成果

50%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

47%

通過此課程獲得實實在在的工作福利
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為24 小時
英語(English)
字幕:英語(English), 法語(French)

講師

提供方

New York University 徽標

New York University

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up83%(1,393 個評分)Info
1

1

完成時間為 3 小時

Artificial Intelligence & Machine Learning

完成時間為 3 小時
11 個視頻 (總計 75 分鐘), 3 個閱讀材料, 1 個測驗
11 個視頻
Specialization Objectives8分鐘
Specialization Prerequisites7分鐘
Artificial Intelligence and Machine Learning, Part I6分鐘
Artificial Intelligence and Machine Learning, Part II7分鐘
Machine Learning as a Foundation of Artificial Intelligence, Part I5分鐘
Machine Learning as a Foundation of Artificial Intelligence, Part II7分鐘
Machine Learning as a Foundation of Artificial Intelligence, Part III7分鐘
Machine Learning in Finance vs Machine Learning in Tech, Part I6分鐘
Machine Learning in Finance vs Machine Learning in Tech, Part II6分鐘
Machine Learning in Finance vs Machine Learning in Tech, Part III8分鐘
3 個閱讀材料
The Business of Artificial Intelligence30分鐘
How AI and Automation Will Shape Finance in the Future30分鐘
A. Geron, “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow”, Chapter 130分鐘
1 個練習
Module 1 Quiz30分鐘
2

2

完成時間為 6 小時

Mathematical Foundations of Machine Learning

完成時間為 6 小時
6 個視頻 (總計 45 分鐘), 3 個閱讀材料, 2 個測驗
6 個視頻
The No Free Lunch Theorem7分鐘
Overfitting and Model Capacity8分鐘
Linear Regression7分鐘
Regularization, Validation Set, and Hyper-parameters10分鐘
Overview of the Supervised Machine Learning in Finance3分鐘
3 個閱讀材料
I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, “Deep Learning”, Chapters 4.5, 5.1, 5.2, 5.3, 5.41小時
Leo Breiman, “Statistical Modeling: The Two Cultures”1小時
Jupyter Notebook FAQ10分鐘
1 個練習
Module 2 Quiz15分鐘
3

3

完成時間為 6 小時

Introduction to Supervised Learning

完成時間為 6 小時
7 個視頻 (總計 75 分鐘), 4 個閱讀材料, 2 個測驗
7 個視頻
A First Demo of TensorFlow11分鐘
Linear Regression in TensorFlow10分鐘
Neural Networks11分鐘
Gradient Descent Optimization10分鐘
Gradient Descent for Neural Networks12分鐘
Stochastic Gradient Descent8分鐘
4 個閱讀材料
A.Geron, “Hands-On ML”, Chapter 9, Chapter 4 (Gradient Descent)1小時
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分鐘
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分鐘
Jupyter Notebook FAQ10分鐘
1 個練習
Module 3 Quiz15分鐘
4

4

完成時間為 10 小時

Supervised Learning in Finance

完成時間為 10 小時
9 個視頻 (總計 66 分鐘), 4 個閱讀材料, 3 個測驗
9 個視頻
Fundamental Analysis7分鐘
Machine Learning as Model Estimation8分鐘
Maximum Likelihood Estimation10分鐘
Probabilistic Classification Models6分鐘
Logistic Regression for Modeling Bank Failures, Part I8分鐘
Logistic Regression for Modeling Bank Failures, Part II5分鐘
Logistic Regression for Modeling Bank Failures, Part III8分鐘
Supervised Learning: Conclusion2分鐘
4 個閱讀材料
C. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Chapters 4.1, 4.2, 4.31小時
A. Geron, “Hands-On ML”, Chapters 3, Chapter 4 (Logistic Regression)1小時
Jupyter Notebook FAQ10分鐘
Jupyter Notebook FAQ10分鐘
1 個練習
Module 4 Quiz21分鐘

審閱

來自GUIDED TOUR OF MACHINE LEARNING IN FINANCE的熱門評論

查看所有評論

關於 Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance 專項課程

The main goal of this specialization is to provide the knowledge and practical skills necessary to develop a strong foundation on core paradigms and algorithms of machine learning (ML), with a particular focus on applications of ML to various practical problems in Finance. The specialization aims at helping students to be able to solve practical ML-amenable problems that they may encounter in real life that include: (1) mapping the problem on a general landscape of available ML methods, (2) choosing particular ML approach(es) that would be most appropriate for resolving the problem, and (3) successfully implementing a solution, and assessing its performance. The specialization is designed for three categories of students: · Practitioners working at financial institutions such as banks, asset management firms or hedge funds · Individuals interested in applications of ML for personal day trading · Current full-time students pursuing a degree in Finance, Statistics, Computer Science, Mathematics, Physics, Engineering or other related disciplines who want to learn about practical applications of ML in Finance. The modules can also be taken individually to improve relevant skills in a particular area of applications of ML to finance....
Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

常見問題

  • 讲座和作业的访问权限取决于您的注册类型。如果您以旁听模式参加课程,则可以免费查看大多数课程资料。要访问评分作业并获得证书,您需要在旁听期间或之后购买证书体验。如果看不到旁听选项:

    • 课程可能不提供旁听选项。您可以尝试免费试用,也可以申请助学金。
    • 课程可能会改为提供'完整课程,没有证书'。通过此选项,您可以查看所有课程材料、提交所要求的作业,以及获得最终成绩。这也意味着您将无法购买证书体验。
  • 您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

  • 如果订阅,您可以获得 7 天免费试听,在此期间,您可以取消课程,无需支付任何罚金。在此之后,我们不会退款,但您可以随时取消订阅。请阅读我们完整的退款政策

  • 是的,Coursera 可以为无法承担费用的学生提供助学金。通过点击左侧“注册”按钮下的“助学金”链接可以申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请,申请获批后会收到通知。您需要针对专项课程中的每一门课程完成上述步骤,包括毕业项目。了解更多

還有其他問題嗎?請訪問 學生幫助中心