教學大綱 Syllabus

科目名稱:金融科技概論

Course Name: Introduction to Financial Technology

修別:必

Type of Credit: Required

3.0

學分數

Credit(s)

50

預收人數

Number of Students

課程資料Course Details

課程簡介Course Description

因應現今科技的浪潮,金融服務因為科技發展而變得更有效率,或開發出新的金融商業模式。金融科技也漸漸被傳統銀行重視,成為熱門的領域並蓬勃發展,還有更多的新創公司的想法、技術還在持續的創新中。本課程為金融系碩士班必修,希望能幫助商學院學生瞭解現今基礎金融科技應用的理論與技術,面對大銀行也逐漸招募非財金領域的學生,希望同學不只是成為一位財金專業的學生,同時也是跨領域的人才。

課程內容涵蓋:Python程式語言、人工智慧、大數據、區塊鏈。本課程要求修課同學研讀財金領域應用金融科技的相關文獻,最後利用課堂上所學對其延伸並製作小組期末專案。期中會邀請產官學外部專家學者與同學進行金融科技領域演講及研討並安排外部參訪。

核心能力分析圖 Core Competence Analysis Chart

能力項目說明


    課程目標與學習成效Course Objectives & Learning Outcomes

    1. 金融科技概觀理解

    2. python程式

    3. 實際應用python程式於金融人工智慧: 機器學習、深度學習及增強式學習

    4. 數位貨幣原理與區塊鏈

    每周課程進度與作業要求 Course Schedule & Requirements

    教學週次Course Week 彈性補充教學週次Flexible Supplemental Instruction Week 彈性補充教學類別Flexible Supplemental Instruction Type

    No.   Date     Subjects 

    01     02/19   Introduction

    02     02/26   Python Basic Hand-on Tutorial (I)

    03     03/05   Python basic hand-on Tutorial (II)

    04     03/12  Python Basic Hand-on Tutorial (III)

    05     03/19   Artificial Intelligence and Machine Learning

    06     03/26   Artificial Intelligence and Machine Learning

    07     04/02   Holiday

    08     04/09   Data Processing

    09     04/16   Supervised Learning (II)

    10     04/23   Unsupervised Learning

    11     04/30   Neural Networks and Deep Learning (I)

    12     05/07   Neural Networks and Deep Learning (II) 

    13     05/14   Generative Adversarial Networks and Reinforcement Learning 

    14     05/21   Holiday

    15     05/28    Blockchain  

    16     06/04     Project Final Presentation

    17     06/11     Project Final Presentation

    18     06/18     Project Final Presentation

    授課方式Teaching Approach

    30%

    講述 Lecture

    20%

    討論 Discussion

    30%

    小組活動 Group activity

    20%

    數位學習 E-learning

    0%

    其他: Others:

    評量工具與策略、評分標準成效Evaluation Criteria

    1. 作業 (20%)

    2. 期中報告 (30%)

    3. 期末報告 (50%)

    指定/參考書目Textbook & References

    1. 蔡立耑(2017) 金融科技實戰: Python 與量化投資,博碩
    2. 陳昭明(2023) Scikit-learn詳解與企業應用:機器學習最佳入門與實戰,深智數位
    3. Akaishi, M., (2020) : 深度學習的數學地圖旗標
    4.  陳允傑 (2021) TensorFlow 與Keras--Python 深度學習應用實務, 旗標
    5. Zhang A., Lipton Z.C., Li M.,Smola A. (2020) :Dive into Deep Learning, Release 0.15.1,Nov. 
    6. .Antonopoulos, A.M., (2014): Mastering Bitcoin: Unlocking Digital Cryptocurrencies,  O'Reilly Media, December
    7. Kelliher, Chris(2022) Quantative Finance with Python: A Pratical Guide to Investment Management, Trading, and Financial Engineering, Chapman and Hall.

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