1 |
파이썬 문법-기초 |
(1차시)개론과 설치 |
2021. 00.00 |
(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 |
2021. 00.00 |
(2차시)내장함수, NumPY 기초 |
(3차시)문자열, 딕셔너리, 시스템 모듈 |
(2주차 학습목표) 1. 파이썬의 함수를 코딩에 맞게 작성할 수 있다. 2. Numpy의 기본적인 내용을 설명할 수 있다. 3. 딕셔너리와 시스템 모듈에 대하여 설명할 수 있다.
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3 |
파이썬 심화 |
(1차시)NumPy심화 |
2021. 00.00 |
(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 |
2021. 00.00 |
(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 |
2021. 00.00 |
(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 |
2021. 00.00 |
(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 |
2021. 00.00 |
(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 |
2021. 00.00 |
9 |
금융Ⅱ |
(1차시)주식 |
2021. 00.00 |
(2차시)기본적 분석 |
(3차시)기술적 분석 |
(9주차 학습목표) 1.주식의 개념을 설명할 수 있다. 2.기본적 분석과 기술적 분석을 구분할 수 있다.
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10 |
금융Ⅲ |
(1차시)기초 확률 및 통계 |
2021. 00.00 |
(2차시)미분과 적분 |
(3차시)라그랑지 승수법 |
(10주차 학습목표) 1. 기초 통계를 통해 제시된 문제를 해결할 수 있다. 2. 라그랑지 승수법의 개념을 설명할 수 있다. |
11 |
금융Ⅳ |
(1차시)최소분산 포트폴리오 |
2021. 00.00 |
(2차시)현대 포트폴리오 이론 |
(3차시)포트폴리오 최적화 |
(11주차 학습목표) 1. 현대 포트폴리오 이론을 설명할 수 있다. |
12 |
금융Ⅴ |
(1차시)볼린저 밴드 매매 기법 |
2021. 00.00 |
(2차시)듀얼 모멘텀 투자 |
(3차시)변동성 돌파 전략 |
(12주차 학습목표) 1. 전통적 트레이딩 전략을 구분할 수 있다. 2. 전통적 트레이딩 전략을 각각 설명할 수 있다. |
13 |
인공지능+금융Ⅰ |
(1차시)금융 데이터의 특징 |
2021. 00.00 |
(2차시)CNN을 이용한 주가예측 |
(3차시)RNN을 이용한 주가예측 |
(13주차 학습목표) 1. 금융데이터의 특성을 설명할 수 있다. 2. 인공지능을 통해 주가예측을 실시할 수 있다. |
14 |
인공지능+금융Ⅱ |
(1차시)금융에서의 이상치 문제 |
2021. 00.00 |
(2차시)오토인코더 |
(3차시)오토인코더를 활용한 이상치 탐지 |
(14주차 학습목표) 1. 오토인코더를 사용하여 이상 데이터를 측정할 수 있다. |
기말시험 |
2021. 00.00 |