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成果說明: 學習程式是相當重要的事情，但卻是要有足夠的耐心。這次透過課程，讓學生快速了解機器學習與深度的學習的相關知識與應用，以方便對未來金融科技快速變化的挑戰。在學習過程中，邀請了資管系林文修教授大力幫忙，他本身也是資管與金融跨領域專長的老師，憑藉多年的實務經驗教導給學生。即使是如此，畢竟學生沒有相關的背景經驗，每次的教學都要重複反覆的操作，才能了解一些基本的運作。實際上，Python已經有很好套件，可以幫助電腦大量運算。本課程希望能用簡單的文字及較多的圖示，讓沒有接觸過 A.I. 的初學者，能夠理解要從 0 到 1 做出一套 A.I. 模型，有什麼流程。當初學者有了整個設計藍圖的概念以後，我們再去慢慢了解跟 A.I. 有關的一些背景、一些知識，以及各個環節中的種種要點。就產業結構來說，當未來有一天大家發現人類基金經理人開始逐漸失業時，可能就代表那個時候的 A.I. 投資預測模型已經有著極優秀且穩定的績效，能夠完全取代人類了。股市數據的特性，其實是極難做出能夠穩定預測的 A.I. 模型，假若哪天 A.I. 連這關都克服了，代表 A.I. 在其他領域幾乎都已行得通，那人類的工作機會可能更渺茫了。

成果報告：專題研究(一)成果報告