
実戦ドッカー:ドッカーで自分だけのディープラーニングクラウドコンピュータを作る
danielyouk
Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。
초급
Docker, Virtualization, Python
この講義では、アルゴリズム取引をローカルコンピューターとクラウド環境で自動化する過程を扱い、実習を中心に進められます。
受講生 66名
難易度 中級以上
受講期間 無制限
GitHub Actions
Windows スケジューラ
Crontab
Windows レジストリ
IBC (Interactive Brokers Controller)
学習対象は
誰でしょう?
選択:Pythonアルゴリズムトレーディング パート1 既受講者
必須:Pythonアルゴリズム取引パート2既受講者
前提知識、
必要でしょうか?
PythonとGitHubの使い方
644
受講生
67
受講レビュー
74
回答
4.9
講座評価
7
講座
LLMベースのAI企業でPod Leadとして活動
ソウル大学 機械航空工学部卒業
欧州所在の大学院で機械航空工学修士修了
ドイツ所在の工学研究機関にて博士課程の研究に従事
欧州の大手エネルギー企業でのSenior Data Scientist経験
英国のエネルギーコンサルティング企業にてSenior Consultantとして活動
Databricksベースのデータエンジニアリングプロジェクトを遂行
Kaggle 株式取引 AI コンペティションで上位 3% の成果
AI Agent開発チームリーダーとして現在活動中 Development Team Lead
全体
24件 ∙ (3時間 43分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
3件
¥6,800
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