AI4kids人工智慧線上課程與測評認證提供全方面、系統性的人工智慧課程規劃，透過線上學習，一步一步練就程式基本功！
1.通過教育部認證，完課認證可登錄教育部學習歷程檔案-【本課程證書代號：045A】
2.從基礎打底，入門人工智慧核心Python程式語言
3.接軌機器學習、深度學習到邊緣運算與YOLO實作
4.一步一步協助教師帶領學生擴展AI技能樹
5.邀請業界頂尖軟體工程師與大學教授錄製教學，帶給學生第一手線上學習與操作，搶先與大學及業界接軌，提供學生接觸人工智慧的最佳管道!
藉由修習這門課，學生可以學習到：
AI金融入門、歷史股價資料、 AI預測股票漲跌、AI預測股價、預測模型與投資策略。
蔡智孝老師主要研究方向包括網路學習、教育評量、學習分析與挖掘等。曾參與過多項教育科技相關的研究計畫，並發表了多篇相關領域的學術論文，並擔任過多個國內外學術期刊的編委、審稿人等職務，並且獲得過多項教育科技方面的榮譽與獎勵。目前亦積極投入AI金融領域方面之研究，利用資料探勘與機器學習等技術進行金融領域數據運用。
Unit 1:第一章 AI金融入門
Unit 2:第二章 歷史股價資料
Unit 3:第三章 AI預測股票漲跌（分類任務）
Unit 4:第四章 AI預測股價（迴歸任務）
Unit 5:第五章 預測模型與投資策略
Unit 6:第六章 測評與練習
Unit 7:【福利小單元】巨量資料探索及網路爬蟲
【詳細章節內容】
章節一 AI金融入門
1-1 投資基本觀念
*理財與投資
*認識台股市場
*投資心態與策略
1-2 AI金融領域發展現況
*金融領域的AI技術
*客群經營:客服機器人
*數據分析:投資推薦系統
章節二 歷史股價資料
2-1 取得訓練資料
*取得台股證交所資料
*透過FinMind取得資料
2-2 資料前處理
*資料前處理目的
*財務數據特性
*前處理方法
*動手實作: 資料前處理(Apple股價資料)
章節三 AI預測股票漲跌(分類任務)
3-1 使用機器學習:Random Forest
*模型簡介
*動手實作: 以RF預測台積電明日漲跌
3-2 使用機器學習:SVM
*動手實作: 以SVM預測台積電明日漲跌
3-3 使用機器學習:XGBoost
*動手實作: 以XGBoost預測台積電明日漲跌
3-4 使用深度學習:LSTM
*動手實作: 以LSTM預測台積電明日漲跌
章節四 AI預測股價(迴歸任務)
4-1使用機器學習:Lasso Regression
* 模型簡介
* 動手實作: 以LR預測0050一週後的股價
4-2使用機器學習:Ridge Regression
* 動手實作: 以RR預測0050一週後的股價
4-3使用機器學習:SVR
* 動手實作: 以SVR預測0050一週後的股價
4-4使用深度學習:GRU
* 動手實作: 以GRU預測0050一週後的股價
章節五 預測模型與投資策略
5-1 單日預測
* 動手實作: 明日股票漲跌、一周後股價
章節六 測評與練習
6-1自行操作練習：請使用XGBoost建立大立光(3008)五日後的股價漲跌預測模型
6-2自行操作練習：請使用GRU建立鴻海(2317)三日後的股價預測模型
6-3總測評
線上測評 100%
具備基本機器學習、深度學習之相關知識即可。
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