
実務中心のディープラーニングNLP深化:LLMアーキテクチャとファインチューニング実践
YoungJea Oh
基礎は知っているけれど、実務への適用に悩んでいませんか?現場での経験を活かし、複雑なLLMの構造を明快に解き明かします。
中級以上
Deep Learning(DL), Tensorflow, NLP
基礎だけでは足りない実戦投資、10年目のクオンツによる機械学習のノウハウで、収益モデルを自ら構築してみてください。


学習した受講者のレビュー
5.0
YoungJea Oh
素晴らしいです。
5.0
이동신
良い事例に基づいた講義です
5.0
최광열
いいね
XGBoostベースの株価予測モデリング
LSTMを活用した時系列データのディープラーニング
金融特化型フィーチャーエンジニアリング手法
精巧なバックテストおよびリスク管理システムの構築
機械学習ベースのポートフォリオ最適化
Python、金融データ、人工知能モデルを
一つの講義で学ぶことができます 🤗
一般的なデータ分析や人工知能モデルに関する講義はたくさんありますが、金融データに特化した専門的な講義が不足しているのが現実です。本講義では、Pythonを利用した金融データ分析手法と人工知能モデルを金融データに適用する方法をお教えします。
時間が非常に不足している学習者が、人工知能に関する事前知識がなくても講義についていけるように構成しました。この講義を通じて、金融データ分析全般に関するPythonと人工知能に関する基礎知識を習得できると確信しています。
機械学習と金融分析
時系列データ
(Time Series Data)
収益率とリスク
デリバティブ(先物、オプション)の概念
金融分析に
Machine Learningを適用する
金融機関に在職しているデータアナリストおよび開発者
Pythonを活用した株式投資に関心がある開発者
人工知能モデルの金融分野への活用に関心がある方
Pythonや人工知能モデルの理論を学んだものの、活用方法がわからない方
実習を通じて実力を向上させることができるよう構成された、実習中心の講義です。
実習を始める前に、金融データ処理のコツと人工知能モデルの作動原理について分かりやすく説明します。予備知識のない方でも受講できるように構成しました。
Q. パイソン(Python)言語を知らなくても大丈夫ですか?
この講義はPythonで進行されます。時間が足りない方のために、基本文法やPandas、Matplotlibなどの基礎クラッシュコースを提供しているため、事前にPython言語を知らなくても受講可能です。
Q. 人工知能モデルについて全く知らなくても大丈夫ですか?
人工知能モデルに関する予備知識があれば講義内容をより簡単に理解できますが、金融データ処理に適したいくつかのモデルについて作動原理を説明するため、予備知識がなくても受講可能です。
学習対象は
誰でしょう?
Pythonの基礎を終え、実践的な金融AIを学びたい方
データに基づいた精巧な投資戦略を構築しようとする個人投資家
機械学習を実務に活用したい金融業界の従事者
前提知識、
必要でしょうか?
Python言語
インフラン認証
キャリア認証
4,999
受講生
480
受講レビュー
159
回答
4.8
講座評価
19
講座
30年以上のIT現場での経験を活かし、人工知能・Python分野を教えるAI専門講師です。ディープラーニング、NLP、LLMファインチューニング、LangChain/LangGraphベースのAIエージェント、AI駆動開発(AIDD)など、実務中心のカリキュラムを開発・講義しています。現代建設電算室、サムスンSDS、韓国シティ銀行で培った30年以上の開発・運用経験を、臨場感あふれる講義で伝えています。現在はKOSA、KOSTA、KITRIなどで人工知能コースを担当しています。
ホームページアドレス: https://ironmanciti.github.io/
全体
72件 ∙ (20時間 53分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
25件
4.5
25件の受講レビュー
受講レビュー 52
∙
平均評価 4.9
受講レビュー 16
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 155
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平均評価 5.0
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