我的深度学习三大主流框架系统学习规划

在深度学习领域，有几大主流框架：PyTorch,PaddlePaddle,TensorFlow等。这些框架不仅降低了开发难度，也扩大了深度学习的应用范围。因此，深入学习并熟练掌握一种深度学习框架是非常重要的。

研梦非凡本次算法训练营从Python基础知识入手，涵盖了必备的Python工具包，主流机器学习深度学习框架，数据处理及金融领域实战项目，确保即使是算法新手也能够跟上课程节奏。

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训练营课程安排

（3阶段9节课每节1-2小时）

第一阶段：Python基础

第1课：Python编程基础（12月15日）

• Python语言简介

• 基本数据类型（数字、字符串、列表、字典、元组、集合）

• 控制流（if语句、for循环、while循环）

第2课：Python函数与模块化编程（12月16日）

• 函数定义与调用

• 参数传递与返回值

• 模块与包的概念

• 导入标准库模块（如math, datetime）

第3课：Python工具包使用入门（12月22日）

• NumPy基础

• Pandas数据处理

• Matplotlib基础绘图

第二阶段：主流机器学习/深度学习框架讲解

第1课：Scikit-Learn与机器学习入门（12月26日）

• Scikit-Learn简介

• 基本机器学习概念介绍（监督学习、无监督学习）

• 一个简单的机器学习项目流程（数据加载、预处理、训练模型、评估结果）

第2课：深度学习框架之Torch与PaddlePaddle（12月29日）

• PyTorch简介与基础

• PaddlePaddle简介与基础

• 比较Torch与PaddlePaddle的特点与使用场景

第3课：Tensorflow深入与综合应用（2024年1月3日）

• Tensorflow基础与架构

• 构建一个简单的神经网络模型

• 模型的训练、评估与保存

第三阶段：机器学习在量化金融中的应用

第1课：股票数据处理与分析（2024年1月5日）

• 如何拉取股票历史数据

• 股票数据的基本处理（清洗、格式化）

• 数据可视化与初步分析

第2课：机器学习在股票预测中的应用（2024年1月9日）

• 机器学习在金融领域的简介

• 使用Scikit-learn建立一个简单的股票价格预测模型

• 训练模型和评估模型性能的基本方法

• 过拟合与欠拟合的概念

• 模型验证方法（如交叉验证）

第3课：构建简单的交易策略与评估（2024年1月12日）

• 如何将机器学习模型的输出转化为交易信号

• 构建一个基于预测的简单交易策略

• 实现简单的回测框架以评估策略表现

• 策略评估指标简介（如收益率、夏普比率等）

• 简单的风险管理概念介绍

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课程服务

1. 配套课程资料：每节课课件分享以便复习。

2. 社群答疑：答疑至训练营最后一节课结束。

授课老师：

课程价格

原价：128元； 早鸟价：29.9元

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