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金融的人工智能課程

 
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上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
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       1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
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部份程大綱
 

近年來掀起的人工智能革命,改變或即將改變很多行業的面貌,像金融,醫療等行業將首當其沖,在未來可能會發生深刻的變化?;?a target="_blank">機器學習模型的算法交易,風控,產品推薦,優質用戶挖掘在業務中逐漸處于主流地位。本課程將全面講解金融行業的各個子領域面對的業務細節,并且以實際案例講解其思路,建模,實現等完整過程。這些案例大多選自于各種金融數據挖掘大賽,有數據,有代碼,可落地,聽課者,不光可以遠看觀賞,也可以自己動手揭開機器學習的神秘面紗,一睹芳容,從而對金融行業的發展趨勢有所體會,有所把控,并應用到自己的實際業務中。對于金融行業之外的學習者,也可以通過本課程細致全面的概念講解,了解這個行業的業務和技術內涵,為轉型到這個行業,以及進行私人投資等提供知識指導。

第1部份 金融行業人工智能應用概述。智能投顧介紹,算法交易案例:預測大型交易之后市場的短期反應并從中獲利
第2部份 機器股神。案例:利用前序歷史數據,預測未來兩天的股市回報
第3部份 風控模型。案例:判斷貸款是否會違約,以及違約所引致的損失
第4部份 信用評分。案例:預測未來兩年有可能遇到財務危機的可能性,并以此提高信用評分的可靠性
第5部份 金融產品定價。案例:通過金融產品的一些相關特征,預測該產品價格
第6部份 保險推薦。案例:通過分析客戶和銷售活動信息數據,例如財產信息,個人信息,銷售信息等,預測客戶購買所推薦的保險產品組合的可能性
第7部份 保險客戶再付費預測,案例:根據客戶的多個特征,預測其在未來6個月內繼續投保的可能性,這項預測的準確性是保險公司成功的關鍵
第8部份 輿情分析?;谛侣剶祿c情感數據,應用自然語言處理技術,預測其對股票的短期影響

 

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