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數(shù)據(jù)科學(xué)和計(jì)算機(jī)等感興趣的高中生和大學(xué)生。

人工智能已經(jīng)可以應(yīng)用與任何需要理解復(fù)雜模式、進(jìn)行長(zhǎng)期計(jì)劃、并制定決策的領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域，人工智能的應(yīng)用了也引起了廣泛的關(guān)注和研究。我們可以預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)嗎？雖然股價(jià)的預(yù)測(cè)是一個(gè)復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，但人工智能技術(shù)提供了一些工具和方法來(lái)處理這個(gè)問(wèn)題，比如運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法利用歷史股價(jià)數(shù)據(jù)和其他相關(guān)因素來(lái)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型、應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研究時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和依賴(lài)關(guān)系、 應(yīng)用增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法來(lái)優(yōu)化交易策略、以及通過(guò)人工智能進(jìn)行新聞?shì)浾撏诰蚝褪袌?chǎng)參與者的情緒分析等。 隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，人工智能投資成為被學(xué)術(shù)界和資本看好的領(lǐng)域。 英國(guó)布里斯托爾大學(xué)教授克里斯蒂亞尼尼說(shuō)，股票投資是十大最有可能被人工智能改變的行業(yè)之一。 所以，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策研究項(xiàng)目之機(jī)器學(xué)習(xí)理論研究及其在金融數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)模型中的實(shí)踐應(yīng)用孕育而生！

　　一、走近數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策研究項(xiàng)目

　　數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策---機(jī)器學(xué)習(xí)理論研究及其在金融數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)模型中的實(shí)踐應(yīng)用

　　它由牛津大學(xué)終身正教授親授，并配合二導(dǎo)師來(lái)自多倫多大學(xué)教授的W老師共同授課，幫助學(xué)生得到最佳科研體驗(yàn)!

　　當(dāng)然本項(xiàng)目介紹并探討了各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深入介紹應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、python和金融應(yīng)用。項(xiàng)目中，導(dǎo)師將介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)中的主要思想和算法(例如線性模型、隨機(jī)樹(shù)、隨機(jī)森林、增強(qiáng)、核方法、深度學(xué)習(xí))，以及如何在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)中使用必要的庫(kù)和加速Python代碼的技術(shù)。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何將定制的機(jī)器學(xué)習(xí)和Python應(yīng)用于金融應(yīng)用程序，通過(guò)Jupiter筆記本電腦進(jìn)行交互式學(xué)習(xí)，并使用現(xiàn)實(shí)世界的股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)。學(xué)生將在項(xiàng)目結(jié)束時(shí)，提交項(xiàng)目報(bào)告，進(jìn)行成果展示。

　　它適合修讀計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)科學(xué)、商業(yè)分析、金融工程等專(zhuān)業(yè)或者對(duì)Python機(jī)器學(xué)習(xí)在金融中的應(yīng)用感興趣的學(xué)生;

　　此外，學(xué)生必須具備線性代數(shù)及概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，至少會(huì)使用一門(mén)編程語(yǔ)言并修讀過(guò)算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，有商業(yè)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)的申請(qǐng)者優(yōu)先。

　　二、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策研究項(xiàng)目時(shí)間安排

　　開(kāi)始日期: 2024-09-07

　　課時(shí)安排: 7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時(shí)論文指導(dǎo)學(xué)習(xí)，共125課時(shí)。

　　二、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策研究項(xiàng)目課程大綱

　　1、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)概論 Machine Learning and Data Science

　　2、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)概論Introduction to Statistical Learning

　　3、監(jiān)督學(xué)習(xí)、分類(lèi)與回歸Supervised learning, Classification and regression

　　4、偏見(jiàn)方差分解、交叉驗(yàn)證 Bias-variance decomposition, Cross-validation

　　5、隨機(jī)森林 Random forest

　　6、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)梯度下降法、反向傳播 Neural Networks, Stochastic gradient descent, Backpropagation

　　7、金融、商業(yè)分析應(yīng)用 Application to finance and business analysis

　　8、項(xiàng)目回顧與成果展示 Program Review and Presentation

　　9、論文輔導(dǎo) Project Deliverables Tutoring

12周課時(shí)安排

1、有機(jī)會(huì)獲得主導(dǎo)師Reference Letter

2、獲得高質(zhì)量結(jié)業(yè)證書(shū)

3、EI/CPCI等或同等級(jí)別索引國(guó)際會(huì)議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)

4、助力進(jìn)入世界計(jì)算機(jī)或者DS名校