東吳大學教師授課計劃表

檔案產生時間：2022/3/4 下午 08:11:41
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一、課程基本資料 Course Information
科目名稱 Course Title：
(中文)人工智慧與金融科技資訊能力
(英文)ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND FINANCIAL TECHNOLOGY		 開課學期 Semester：110學年度第2學期
開課班級 Class：經三Ａ
授課教師 Instructor：林維垣 LIN, WEI-YUAN
科目代碼 Course Code：BEC36401 單全學期 Semester/Year：單 分組組別 Section：資訊能力
人數限制 Class Size：70 必選修別 Required/Elective：選 學分數 Credit(s)：3
星期節次 Day/Session： 五34E　 前次異動時間 Time Last Edited：111年01月17日15時20分
經濟學系基本能力指標 Basic Ability Index
編號
Code		 指標名稱
Basic Ability Index		 本科目對應之指標
Correspondent Index		 達成該項基本能力之考評方式
Methods Of Evaluating This Ability
1具備經濟學核心知識
Core economic knowledge.		●》出缺席狀況
》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》實作(含分組演練/合作等)
》資料蒐集與分析
2具備經濟應用及政策分析能力
The ability to apply economic theories and conduct policy analysis.		●》出缺席狀況
》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》實作(含分組演練/合作等)
》資料蒐集與分析
3具備邏輯思考能力
The ability of logical thinking.		  
4具備數理分析能力
The ability to perform mathematical analysis.		●》出缺席狀況
》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》實作(含分組演練/合作等)
》資料蒐集與分析
5具備統計分析能力
The ability to perform statistical analysis.		●》出缺席狀況
》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》實作(含分組演練/合作等)
》資料蒐集與分析
6具備金融與財務專業能力
Professional skills in money, banking and finance.		●》出缺席狀況
》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》實作(含分組演練/合作等)
》資料蒐集與分析
7具備資料收集及表達能力
The ability to gather information and to make presentations.		●》出缺席狀況
》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》實作(含分組演練/合作等)
》資料蒐集與分析
8具備英文閱讀能力
The ability to read English proficiently.		  
二、指定教科書及參考資料 Textbooks and Reference
(請修課同學遵守智慧財產權，不得非法影印)
●指定教科書 Required Texts
1. 鄒慶生(2019)，「大數據分析與應用實戰：統計機器學習之資料導向程式設計」，東華書局。

2. Andrew bird, Dr Lau Cher Han, Mario Corchero Jimenez, Graham Lee, Corey Wade,
(2019),The Python Workshop, Packt Press.

●參考書資料暨網路資源 Reference Books and Online Resources
1. 曹祥雲 (2017)，「Python 程式設計入門與運算思維」，新陸書局。
2. 潘文超 (2011)，「最新演化式計算技術–果蠅最佳化演算法」，滄海書局。
3. 陳景祥(2016)，「R 軟體應用統計方法」，東華書局。
4. 蔡立耑(2018)，「金融科技實戰：R 語言與量化投資」，博碩文化。
5. 蔡立耑(2018)，「金融科技實戰: Python 與量化投資」，博碩文化。
6. 韓傳、毛俊杰 (2016)，「R 語言與商業智能」， 電子工業出版社，北京。
7. 薛薇(2014)，「R 語言數據挖掘」， 中國人民大學，北京。
8. 曹祥雲 (2017)，「Python 程式設計入門與運算思維」，新陸書局。
9. 謝邦昌，鄭宇庭 (2016)，「統計機器學習 (在R中的實踐)」，新陸書局。
10. 陳景祥(2016)，「R 軟體應用統計方法」，東華書局。
11. 李顯正（2016），「金融科技概論」，新陸書局。
12. 謝邦昌，鄭宇庭 (2016)，「統計機器學習 (在R中的實踐)」，新陸書局。
13. Gaddis,T. (2015), Starting Out with Python, Third Edition. Pearson.
14. Ghatak,Abhijit (2017),Machine Learning with R, Springer Nature, Singapore.
15. Robert Layton (2017) Learning Data Mining with Python, Second Edition, Packt Publishing Ltd.
16. Aggarwal,Charu C. (2018),Neural Networks and Deep Learning,Springer Nature, USA.
17. Hunt,John (2019), Advanced Guide to Python 3 Programming,Springer Nature,Switzerland.
18. Ryan Mitchell(2015), "Web Scraping with Python", O'Reilly Media,Inc.
19. Bo Xing and Wen-Jing Gao (2013) ,“Innovative Computational Intelligence: A Rough Guide to
134 Clever Algorithms", Springer.
20. Simon Munzert, et.al (2015),"Automated Data Collection with R", Wiley.
三、教學目標 Objectives
凡是研究現代經濟學的同學們除了需具備有關經濟學的理論基礎外，利用電腦工具以數學、統計學與人工智慧方法分析網路金融巨量資料，將是未來的主流趨勢。

因此本課程將配合網路科技的發展趨勢，強化金融科技的應用需求，使同學們都能學以致用。我們將循序漸進地介紹當前各種流行的電腦語言( R 、Python） 程式設計並與網路相互結合。並將介紹傳統的人工智慧與新的生物演算法，如人工神經網路(深度學習、強化式學習)、遺傳演算法、支援向量機、以及我們所發展的果蠅演算法(FOA)與領導者與追隨者(LFOA)演算法等，這將大大增強傳統計量方法的效率，使學生們都能夠學習到一些電腦編程知識和軟件應用，瞭解如何利用人工智慧的方法來解決各種複雜的經濟與金融問題。
In addition to the theoretical foundations of economics, students who study modern economics will use computer tools to analyze massive amounts of online financial data using mathematics, statistics and artificial intelligence methods. This will be the mainstream trend in the future.

Therefore, this course will cooperate with the development trend of Internet technology,
strengthen the application requirements of financial technology, so that students can apply what they have learned. We will introduce the programming of various popular computer languages (R, Python) and integrate them with the Internet step by step. We will also introduce traditional artificial intelligence and new biological algorithms, such as artificial neural networks (deep learning, reinforcement learning), genetic algorithm, support vector machine, Fruit Fly Optimization Algorithm (FOA) and Leaders and Followers Algorithms (LFA), which will greatly enhance the efficiency of traditional measurement methods, so that students can learn some computer programming knowledge and software applications, and understand how to use artificial intelligence methods to solve various complex economic and financial problems.
四、課程內容 Course Description
●整體敘述 Overall Description
首先介紹 Python 與 R 等軟體的基本語法與操作，其次說明人工智慧方法在財務與經濟學上的應用，最後再以範例，實作個案研究。
●分週敘述 Weekly Schedule
週次 Wk 日期 Date 課程內容 Content 備註 Note

1

 2/25 1. 簡介人工智慧與金融科技
2. Python 與 R 語言之介紹		  　

2

 3/4 Install Python, Python Input, Processing, and Output, Decision Structures and Boolean Logic etc. 爬蟲程式

3

 3/11 Python (Repetition Structures, Functions, Files and Exceptions) 爬蟲程式

4

 3/18 Python (Classes and Object-Oriented Programming,Inheritance, etc.) 爬蟲程式

5

 3/25 R 的安裝與範例  　

6

 4/1 R 的資料結構  　

7

 4/8 R 的資料輸入與輸出  　

8

 4/15 R 的各種函數型態  　

9

 4/22 心得分享與討論  　

10

 4/29 人工智慧方法在財務與經濟學上的應用 I
(例如 深度學習、邏輯斯回歸、SVM、決策樹、果蠅演算法，生物演算法、LFA等)		  　

11

 5/6 人工智慧方法在財務與經濟學上的應用 II
(例如 深度學習、邏輯斯回歸、SVM、決策樹、果蠅演算法，生物演算法、LFA等)		  　

12

 5/13 人工智慧方法在財務與經濟學上的應用 III
(例如 深度學習、邏輯斯回歸、SVM、決策樹、果蠅演算法，生物演算法、LFA等)		  　

13

 5/20 Learning Data Mining with Python 學習資料採礦

14

 5/27 AI 與機器學習  　

15

 6/3 範例: 股票市場的預測 使用 R 語言

16

 6/10 範例: 鳶尾花的分類 使用R 語言

17

 6/17 AI 與深度學習 使用Python
語言

18

 6/24 強化式學習與其應用 使用Python
語言
五、考評及成績核算方式 Grading
配分項目 Items 次數 Times 配分比率 Percentage 配分標準說明 Grading Description
出席 10% 
作業 80% 
課堂討論 10% 
配分比率加總 100%  
六、授課教師課業輔導時間和聯絡方式 Office Hours And Contact Info
●課業輔導時間 Office Hour
星期五 14:10 p.m.- 15:00 p.m.
●聯絡方式 Contact Info
研究室地點 Office： EMAIL：k8888@scu.edu.tw
聯絡電話 Tel：0933089896 其他 Others：
七、教學助理聯絡方式 TA’s Contact Info
教學助理姓名 Name 連絡電話 Tel EMAIL 其他 Others
八、建議先修課程 Suggested Prerequisite Course
無
九、課程其他要求 Other Requirements
平時講授教材外，另指定作業(包括電腦作業)與習題
自備筆電
十、學校教材上網、數位學習平台及教師個人網址 University’s Web Portal And Teacher's Website
學校教材上網網址 University’s Teaching Material Portal：
東吳大學Moodle數位平台：http://isee.scu.edu.tw
學校數位學習平台 University’s Digital Learning Platform：
☐東吳大學Moodle數位平台：http://isee.scu.edu.tw
☐東吳大學Tronclass行動數位平台：https://tronclass.scu.edu.tw
教師個人網址 Teacher's Website：http://www.flyfoa.com
其他 Others：http://myweb.scu.edu.tw/~k8888/
十一、計畫表公布後異動說明 Changes Made After Posting Syllabus