集思學院的「名校科研」大數據、人工智能在金融領域的應用項目,適合對金融工程、商業分析、大數據、人工智能等方向感興趣的學生。要求學生有一定Python、算法知識基礎。
一、項目詳情
本項目通過學習大數據、人工智能等相關基礎知識,帶領學員掌握機器學習和深度學習等內容,通過多維度的案例分析,如基于python股票數據可視化、基于機器學習的房價預測研究、基于機器學習算法下的股價預測研究等,深入討論大數據、人工智能和金融科技,并進一步分析其理論性質,研究其在各行業中的應用。學生通過項目實戰最終可以獲得大數據、人工智能,金融科技等項目經驗。
二、適合人群
大學生
對金融工程、商業分析、大數據、人工智能等方向感興趣的學生。要求有一定Python、算法知識基礎。
三、項目大綱
大數據、人工智能導論:大數據與人工智能發展概況、理論和技術、實戰、商業價值導向的智能分析、大數據和人工智能機構模式與案例、AI+商業應用場景及情景分析
Python金融大數據挖掘:金融數據讀取、Python獲取多只股票、Python資產收益率和風險、Python檢驗分布和相關性、Python中國銀行股票數據可視化、Python資本資產定價(CAPM)模型
機器學習在金融房地產領域的應用:深度學習與非深度學習、有監督學習、線性回歸與機器學習、集成算法(Bagging和Boosting等)
人工智能模型及其在金融信貸風控領域中的應用:金融風控領域簡介、傳統信用評分模型和大數據信貸、神經元、感知機模型、人工神經網絡在金融信貸風控領域中的應用
大數據、人工智能在金融投資中的應用:人工智能在金融投資策略中的應用及進展、大數據人工智能算法研究量化投資策略
項目答辯與點評:學生項目匯報與答辯、導師點評與指導
四、時間安排與收獲
20課時學術先修課+6周30課時小組科研+8課時英文論文指導
3000字左右的課題報告
主導師推薦信
項目結業證書
國外EI/CPCI級別國際會議全文論文投遞與發表
集思學院是一家專業的背景提升平臺,集思學院科研品牌Path Academics通過創新技術方法和高學術道德標準,提供創新教育和跨學科研究項目,為全球大學生和優秀高中生創造海外高校的教學環境。我們致力于通過實際科研學習和思考方式培養學生,并賦予他們能夠在下一階段學習中脫穎而出的能力。