2025년 금융을 위한 고급 파이썬 프로그래밍
실무와 학부 고급 과정 실습을 위한 파이썬 프로그래밍 특강으로, 시계열 머신러닝, LLM과 Agent 활용, DBMS관리와 streamlit을 이용한 간단한 화면 구현을 배웁니다. 선수 과정으로 학회의 Junior 과정 및 그에 상응하는 과정 (머신러닝 기초, ARIMA모형을 포함한 시계열모형에 대한 지식)이 있다면 쉽게 배우실 수 있습니다.
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Object Oriented Programming
- Python의 객체 지향 프로그래밍을 배우고 coworking을 위한 기초 체력 함량을 위해 library maintenance를 배웁니다.
- class형태의 딥러닝 라이브러리인 Torch의 구조를 배우고 직접 설계합니다
- 실습 : library maintenance를 통한 추가 기능 구현
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Recurrent Neural Network
- 순환 신경망에 대해 배우고, 이를 응용한 고급 모델을 익힙니다.
- 시계열 예측 파이프라인 구축 방법에 대해 익힙니다.
- 실습 : Custom Layer 제작과 Time series prediction pipeline 구축
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Large Language Models
- prompt engineering의 기초 개념에 대해 배우고 금융산업에 어떻게 접목시킬지 배웁니다.
- 사고 연쇄, 체인 구조를 통해 응답을 향상시키는 방법에 대해 배웁니다.
- 실습 : web text crawling을 이용한 Financial Prompter 구축
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Multiple Agent Modeling
- langchain을 기반으로 여러 형태의 데이터를 통해 LLM을 fine tuning하고 디스플레이 하는 방법에 대해 배웁니다.
- 실습 : LLM 기반 투자 에이전트 시스템 구축
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Data Base System
- RDBMS, NoSQL등 여러 형태의 데이터베이스를 실시간으로 관리하는 방법을 학습합니다.
- Vector DB의 기초를 익히고 금융 데이터에 맞게 활용하는 법을 배웁니다.
- 실습 : 비동기 처리를 통한 실시간 데이터 저장
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Gen AI Application with Streamlit
- 지금까지의 학습을 통해 배운 것을 활용해, streamlit을 사용하여 간단한 LLM 투자 에이전트 서비스를 제작합니다.
- 가격 예측, 대화형 인터프리터, 실시간 데이터 저장 등을 활용합니다.
최종 아웃풋 : streamlit을 이용한 금융 포트폴리오 관리 페이지 만들기