课程介绍

注意0：欲购买此课程，获取安全购买链接，索要正版授权学习平台账号，务必加咨询QQ：2536379620
注意1：由于编码原因，试听课程视频画面清晰度不如最终购买的视频。最终购买视频的画面清晰度可参见以下两张图。图1   图2
注意2：正版良心视频，购买后有机会和原作者直接短暂技术交流。

课程目标：            

掌握股票预测系统。
适用人群 ：

1.拥有理论基础扎实和想跳槽，且缺乏项目实战的学员

2.想了解和熟悉一些前沿技术在项目中的实践效果

3.不建议零基础购买课程。

一线在职架构师答疑，提供技术指导和支持，同时提供企业内训服务。


TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用TensorFlow。

TensorFlows是人工智能AI领域的一个重要软件工具，是谷歌开发的开源软件(即免费的)。 人工智能领域分为三个方面，即基础层、技术层和应用层；而TensorFlow就是技术层中的学习框架。所谓学习框架，你可以用它来处理大量数据，快速建立数学模型，这些模型可以完成智能功能，例如自动识别一个图片里面的人物是否是范冰冰，当你百度范冰冰时，这个模型就可以识别并呈现范冰冰的图片；TensorFlow就好像一个功能强大的机床，它可以帮助制造出不同的产品(即数学模型)。

现在所有行业都有人工智能领域的覆盖，可见人工智能在未来的发展趋势，必然需要大批人才，掌握人工智能势在必行。本课程以实战驱动方式结合基础讲解使大家深入理解Tensorflow、Numpy、Pandas、RNN、LSTM、Keras等知识，能够运用到真实项目中去，未来也是人工智能的时代，有巨大的机遇，早点掌握这些知识，为跳巢涨薪做准备。最后的项目是一个真实可用的项目，预测准确率非常高，商业价值不言而喻。大家可以根据预测的股票走势做参考，来进行投资。也可以基于我的模型基础上进一步完善和优化，所以价值是非常高的。

本课程包含的技术：

Anaconda

PyCharm

Tensorflow

Numpy

Matplotlib

Pandas

Sklearn

Keras

RNN

LSTM

等

本课程由浅到深讲解，分为简单股票模型和复杂股票模型，模型的效果也是非常好，最终的效果如下：

1、简单模型效果：

2、复杂模型效果：

课程大纲

01.
基于TF实现股票预测的深度学习模型设计与实现（5节）                  免费试听

1.1、股票预测课程说明
6分钟
2.2、Anaconda讲解
13分钟
3.3、Anaconda使用讲解
10分钟
4.4、Anaconda之conda使用讲解
11分钟
5.5、TensorFlow讲解
7分钟
02.
基于TF实现股票预测的深度学习模型设计与实现（5节）

1.6、TensorFlow安装和使用
9分钟
2.7、TensorFlow常量、变量和占位符实战讲解1
16分钟
3.8、TensorFlow常量、变量和占位符实战讲解2
15分钟
4.9、Tensorflow原理补充讲解
6分钟
5.10、TensorFlow四则运算实战讲解
10分钟
03.
基于TF实现股票预测的深度学习模型设计与实现（5节）

1.11、TensorFlow矩阵操作以及运算实战讲解1
10分钟
2.12、TensorFlow矩阵操作以及运算实战讲解2
14分钟
3.13、TF均匀分布和正态分布数据实战讲解
7分钟
4.14、Numpy实战讲解
16分钟
5.15、Matplotlib实战讲解
9分钟
04.
基于TF实现股票预测的深度学习模型设计与实现（5节）

1.16、TensorFlow深度学习DNN讲解
20分钟
2.17、TensorFlow常用Python扩展包讲解
5分钟
3.18、TensorFlow常用回归算法以及正则化讲解
9分钟
4.19、TensorFlow损失函数定义和使用实战讲解
17分钟
5.20、TF优化器讲解以及综合案例实战讲解
27分钟
05.
基于TF实现股票预测的深度学习模型设计与实现（5节）

1.21、TensorFlow股票预测模型实战1
11分钟
2.22、TensorFlow股票预测模型实战2
23分钟
3.23、TensorFlow股票预测之RNN讲解
6分钟
4.24、TensorFlow股票预测之RNN种类讲解
4分钟
5.25、TensorFlow股票预测之RNN代码实战
14分钟
06.
基于TF实现股票预测的深度学习模型设计与实现（5节）

1.26、TensorFlow股票预测之LSTM讲解
7分钟
2.27、TF股票真实实战之股票数据处理代码编写
17分钟
3.28、TF股票真实实战之lstm包装股票数据代码
4分钟
4.29、构建训练集以及数据转换和归一化代码
6分钟
5.30、TF股票真实实战之数据序列转换代码编写
5分钟
07.
基于TF实现股票预测的深度学习模型设计与实现（4节）

1.31、TF股票实战之网络构建以及训练代码编写
5分钟
2.32、TF股票实战之测试数据处理归一化等代码
4分钟
3.33、TF股票真实实战之预测以及评估图表开发
10分钟
4.34、TensorFlow股票真实实战之效果演示
6分钟