AI在金融投資與風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用.doc

  培訓(xùn)講師:魏永強(qiáng)

講師背景:
魏永強(qiáng)老師——大數(shù)據(jù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)戰(zhàn)專家1.【背景介紹】?清華大學(xué)五道口金融學(xué)院博士后?亞太人工智能學(xué)會(AAIA)大數(shù)據(jù)專家?清華能源互聯(lián)網(wǎng)研究院特邀大數(shù)據(jù)專家?雄安新區(qū)建設(shè)發(fā)展研究中心教授?鄭州大學(xué)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院客座教授?第三屆“數(shù) 詳細(xì)>>

魏永強(qiáng)
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AI在金融投資與風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用.doc

AI在金融投資與風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用


魏永強(qiáng)博士后
大數(shù)據(jù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家/建信金融科技技術(shù)研發(fā)總監(jiān)

課程背景:
隨著科技的發(fā)展,人工智能(AI)逐漸成為金融行業(yè)的重要工具,尤其在投資和風(fēng)險(xiǎn)
控制領(lǐng)域。然而,非技術(shù)人員往往對AI的應(yīng)用和技術(shù)原理缺乏深入了解。本課程旨在為
非技術(shù)人員提供AI在金融投資和風(fēng)險(xiǎn)控制方面的應(yīng)用知識,幫助他們更好地理解和應(yīng)用
AI技術(shù)。

課程收益:
1. 了解AI在金融行業(yè)中的最新應(yīng)用和趨勢。
2. 學(xué)習(xí)AI在投資和風(fēng)險(xiǎn)控制方面的基本原理和實(shí)際應(yīng)用。
3. 掌握AI工具和框架,以便在實(shí)際工作中進(jìn)行有效的投資和風(fēng)險(xiǎn)控制。
4. 提高對金融數(shù)據(jù)的分析和決策能力。

授課形式:
主題講授+視頻欣賞+情景模擬+案例研討+學(xué)員分享+落地工具+頭腦風(fēng)暴

學(xué)習(xí)對象:
1. 金融行業(yè)從業(yè)者:投資經(jīng)理、風(fēng)險(xiǎn)控制人員、財(cái)務(wù)分析師等。
2. 對AI在金融行業(yè)應(yīng)用感興趣的非技術(shù)人員。

時(shí)間安排:
1天(8小時(shí))

課程詳細(xì)大綱:
第一章:AI在金融行業(yè)的發(fā)展與趨勢(1小時(shí))
1.1 AI在金融行業(yè)的發(fā)展歷程
1.2 AI在金融行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀和趨勢
1.3 AI在金融行業(yè)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇
第二章:AI在投資領(lǐng)域的應(yīng)用(1小時(shí))
2.1 AI在資產(chǎn)配置中的應(yīng)用
2.2 AI在股票預(yù)測中的應(yīng)用
2.3 AI在量化投資策略中的應(yīng)用
2.4 AI在投資決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用
第三章:AI在風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域的應(yīng)用(1小時(shí))
3.1 AI在信用風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用
3.2 AI在市場風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用
3.3 AI在操作風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用
3.4 AI在欺詐檢測中的應(yīng)用
第四章:AI工具與框架(1小時(shí))
4.1 常見AI工具介紹
4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)框架:TensorFlow與PyTorch
4.3 深度學(xué)習(xí)框架:Keras與CNTK
4.4 AI在金融領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用案例解析
第五章:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理(0.5小時(shí))
5.1 數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理的重要性
5.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法與技巧
5.3 金融數(shù)據(jù)的特征工程
第六章:機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)(0.5小時(shí))
6.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
6.2 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)
6.3 常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法簡介
第七章:深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)(0.5小時(shí))
7.1 深度學(xué)習(xí)概述
7.2 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
7.3 深度學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用
第八章:模型訓(xùn)練與評估(0.5小時(shí))
8.1 模型訓(xùn)練技巧
8.2 評估指標(biāo)與方法
8.3 模型調(diào)參與優(yōu)化
第九章:模型部署與優(yōu)化(0.5小時(shí))
9.1 模型部署流程
9.2 模型在生產(chǎn)環(huán)境中的優(yōu)化
9.3 模型監(jiān)控與維護(hù)
第十章:AI在金融投資與風(fēng)險(xiǎn)控制中的實(shí)踐操作(1小時(shí))
10.1 實(shí)際案例操作演示
10.2 學(xué)員實(shí)踐操作練習(xí)
10.3 總結(jié)與答疑
第十一章:總結(jié)與答疑(0.5小時(shí))
11.1 對課程內(nèi)容的總結(jié)與回顧
11.2 解答學(xué)員關(guān)于AI在金融投資與風(fēng)險(xiǎn)控制應(yīng)用中的疑問
11.3 探討AI技術(shù)在金融行業(yè)的未來發(fā)展趨勢



 

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