金融深層学習プログラム

最新のAI技術と金融市場分析を統合した包括的な学習体験で、データサイエンスの実践的スキルを身につけましょう。2025年秋期開講予定のプログラムです。

金融データ分析の学習環境

段階的学習パス

  • 基礎理論モジュール
    統計学、確率論、線形代数の金融への応用を学び、データサイエンスの理論的基盤を構築します
  • 機械学習実践
    Python、TensorFlow、PyTorchを使った実際の金融データモデリング技術を習得します
  • リスク分析応用
    ポートフォリオ理論、VaR計算、クレジットリスクモデリングの実践的手法を学びます
  • 最終プロジェクト
    実際の市場データを用いた独自の研究プロジェクトで学習成果を実証します

プロジェクト事例分析

暗号通貨価格予測モデル
LSTMニューラルネットワークを使用したビットコイン価格予測。時系列データの前処理から予測精度の評価まで、実践的な機械学習プロセスを体験しました。
信用リスク評価システム
企業の財務データを基にしたデフォルト確率予測モデル。ランダムフォレストとロジスティック回帰の比較分析を通じて、モデル選択の重要性を理解しました。
高頻度取引戦略開発
マーケットマイクロストラクチャーデータの分析と、強化学習を用いた自動取引アルゴリズムの構築。実際の取引環境での検証結果も含まれます。
金融プロジェクト分析画面

専門指導陣

山田恵美子講師
山田恵美子
量的分析専門
東京大学大学院修了。外資系投資銀行での10年の経験を活かし、実践的な金融工学を指導。
佐藤理香講師
佐藤理香
機械学習研究者
京都大学情報学研究科准教授。深層学習の金融応用に関する国際的な研究実績を持つ。
田中美和講師
田中美和
リスク管理専門家
大手保険会社のリスク管理部門で15年の経験。実務に即したリスク分析手法を教授。

2025年秋期プログラム募集開始

9月から開始予定のプログラムへの事前登録を受け付けています。定員は24名です。実践的なスキルを身につけて、金融業界でのキャリアを発展させませんか？

詳細資料請求 プログラム概要