5.00(1)

Stock Manipulation using RNN [Intermediate]

  • Categories Machine Learning
  • Duration 01h 20m 21s
  • Total Enrolled 15644
  • Last Update October 24, 2021

Description

อาจารย์ผู้สอน

รศ.ดร.พจน์ ตั้งงามจิตต์

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี


*** วิชานี้สงวนสิทธิ์เฉพาะผู้สมัครเข้าร่วมโครงการ Super AI Engineer เท่านั้น

สำหรับผู้ที่สมัครโครงการ Super AI Engineer  สามารถ Start Course ได้ในวันที่ 10 ตุลาคม 2564 เป็นต้นไป

What Will I Learn?

  • องค์ความรู้เชิงลึกด้าน RNN

Topics for this course

10 Lessons01h 20m 21s

Introduction to Stock Manipulation using RNN

EP.1 – Introduction RNN, Sliding Window and Fully Connected00:08:51
EP.2 – RNN, Type of RNN and Applications00:09:16
EP.3 – Backpropagation Through Time (BPTT) and Long Short Term Memory (LSTM)00:09:45
EP.4 – Activity : Understand how RNN works?00:09:02
EP.5 – Word2Vec Model, Language Translation and Problem00:09:50
EP.6 – Attention Mechanism (Self-Attention)00:06:09
EP.7 – Transformer00:10:01
EP.8 – Layering00:05:58
EP.9 – Detection of Stock Manipulation00:04:29
EP.10 – Machine Learning for Manipulation Detection00:07:04

About the instructors

4.80 (182 ratings)

73 Courses

704177 students

Student Feedback

5.0

Total 1 Ratings

5
1 rating
4
0 rating
3
0 rating
2
0 rating
1
0 rating

มีโอกาสจะลองทำเครื่องมือมาใช้งาน ขอบคุณสำหรับเนื้อหาครับ

Free

Target Audience

  • บุคคลทั่วไปที่สนใจหรือผู้ที่ต้องการทบทวนองค์ความรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์
0