一、項(xiàng)目詳情
  本項(xiàng)目通過(guò)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)、人工智能等相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)，帶領(lǐng)學(xué)員掌握機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等內(nèi)容，通過(guò)多維度的案例分析，如基于python股票數(shù)據(jù)可視化、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)研究、基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法下的股價(jià)預(yù)測(cè)研究等，深入討論大數(shù)據(jù)、人工智能和金融科技，并進(jìn)一步分析其理論性質(zhì)，研究其在各行業(yè)中的應(yīng)用。學(xué)生通過(guò)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)最終可以獲得大數(shù)據(jù)、人工智能，金融科技等項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
  二、適合人群
  大學(xué)生
  對(duì)金融工程、商業(yè)分析、大數(shù)據(jù)、人工智能等方向感興趣的學(xué)生。要求有一定Python、算法知識(shí)基礎(chǔ)。
  三、項(xiàng)目大綱
  大數(shù)據(jù)、人工智能導(dǎo)論：大數(shù)據(jù)與人工智能發(fā)展概況、理論和技術(shù)、實(shí)戰(zhàn)、商業(yè)價(jià)值導(dǎo)向的智能分析、大數(shù)據(jù)和人工智能機(jī)構(gòu)模式與案例、AI+商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景及情景分析
  Python金融大數(shù)據(jù)挖掘：金融數(shù)據(jù)讀取、Python獲取多只股票、Python資產(chǎn)收益率和風(fēng)險(xiǎn)、Python檢驗(yàn)分布和相關(guān)性、Python中國(guó)銀行股票數(shù)據(jù)可視化、Python資本資產(chǎn)定價(jià)（CAPM）模型
  機(jī)器學(xué)習(xí)在金融房地產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用：深度學(xué)習(xí)與非深度學(xué)習(xí)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、線性回歸與機(jī)器學(xué)習(xí)、集成算法（Bagging和Boosting等）
  人工智能模型及其在金融信貸風(fēng)控領(lǐng)域中的應(yīng)用：金融風(fēng)控領(lǐng)域簡(jiǎn)介、傳統(tǒng)信用評(píng)分模型和大數(shù)據(jù)信貸、神經(jīng)元、感知機(jī)模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在金融信貸風(fēng)控領(lǐng)域中的應(yīng)用
  大數(shù)據(jù)、人工智能在金融投資中的應(yīng)用：人工智能在金融投資策略中的應(yīng)用及進(jìn)展、大數(shù)據(jù)人工智能算法研究量化投資策略
  項(xiàng)目答辯與點(diǎn)評(píng)：學(xué)生項(xiàng)目匯報(bào)與答辯、導(dǎo)師點(diǎn)評(píng)與指導(dǎo)
  四、時(shí)間安排與收獲
  20課時(shí)學(xué)術(shù)先修課+6周30課時(shí)小組科研+8課時(shí)英文論文指導(dǎo)
  3000字左右的課題報(bào)告
  主導(dǎo)師推薦信
  項(xiàng)目結(jié)業(yè)證書(shū)
  國(guó)外EI/CPCI級(jí)別國(guó)際會(huì)議全文論文投遞與發(fā)表