机器学习人工智能及其在金融科技中的应用

Posted 2021-04-27 加美澳留学

项目背景

Program Background

随着云时代的到来，机器学习、人工智能、大数据技术具有越来越重要的战略意义，并逐渐渗透到每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产要素。人们对于海量数据的运用，预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。机器学习与人工智能分析技术将帮助企业用户在合理的时间内攫取、管理、处理、整理海量数据。

项目介绍/Program Description

本项目通过学习大数据、人工智能等相关基础知识，带领学员掌握机器学习和深度学习等内容，通过多维度的案例分析，如基于python股票数据可视化、基于机器学习的房价预测研究、基于机器学习算法下的股价预测研究、深度学习在手写数字识别（图像处理）中的应用、机器学习与深度学习及其在金融投资多因子模型中的应用等，深入讨论大数据、人工智能和金融科技，并进一步分析其理论性质，研究其在各行业中的应用。学生通过项目实战最终可以获得大数据、人工智能，金融科技等项目经验。

适合人群/Targeting Students

◆ 大学生

◆ 对金融科技、商业分析、大数据、人工智能等方向感兴趣的学生，建议学生掌握一种编程语言，有Python编程基础项目经验者优先

导师介绍

Z老师/上海财经大学副教授

上海财经大学 统计与管理学院 副教授 博士生导师MBA导师

香港大学 统计与精算学系 访问学者

美国北卡州立大学 统计学系 访问学者

研究方向：

大数据和人工智能商业分析，数据挖掘，深度学习，金融量化投资，金融统计等

讲授课程：

概率论、数理统计、数据挖掘、大数据商业实战（MBA课程）、人工智能和量化投资（MBA课程）等

在统计金融权威SCI/SSCI期刊上发表多篇学术论文，包括《Biometrics》、《Economic Modelling》等。现担任《Biometrics》、《Emerging Markets Finance and Trade》、《Annals of the Institute of Statistical Mathematics》、《系统工程与数学》等期刊匿名审稿人。主持国家自然基金项目等多项项目，受多个公司委托开展大数据和人工智能方向的横向项目合作。

项目大纲 Syllabus

第一阶段：线上学术先修课（10课时）

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第二阶段：线下学术科研（52课时）

大数据、人工智能导论及与量化投资

Python基础知识简介

Python金融大数据挖掘

量化投资交易策略与实战研究

学术报告文献阅读和论文分析

机器学习在金融、房地产领域的应用

报告写作初阶指导

人工智能及其在金融信贷风控领域中的应用

报告写作进阶指导

大数据、人工智能在金融投资中的应用

学生项目总结及展示

报告写作最终指导

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第三阶段：完善项目报告（导师团队线上答疑）

时间安排与收获 Schedule and Outcome

◆ 10课时线上学术先修课+52课时线下科研集训

◆ 主导师推荐信（网推）

◆ 线下科研实战经验

◆ 项目学术报告

◆ 项目结业证书

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