在今年全国两会期间，人工智能（AI）技术赋能各行各业的话题跃升至讨论的核心位置，成为了备受瞩目的C位议题。在众多领域中，金融领域凭借其前瞻性的视野和迫切的转型需求，率先推进了AI技术的场景落地应用，全面加速了金融机构向数字化转型的进程。
作为这一变革浪潮中的佼佼者，DeepSeek-R1凭借其卓越的深度理解与长文本推理能力，在证券行业内尤为引人注目。它不仅为证券公司探索AI与经纪业务、投资研究、投资顾问服务、合规管理以及文档管理等多个关键环节的深度融合提供了强大的技术支持，还成功开辟了一条全新的路径，助力证券行业在智能化、精准化、高效化的道路上不断前行，推动整个行业迈向更加智能、创新的发展阶段。
本期项目推荐
国外小组科研—致理计划：金融与商业分析专题：人工智能驱动的量化金融与金融科技---机器学习在商业数据分析和股票市场预测中的应用
【大学组】
项目介绍
项目背景：
人工智能已经可以应用与任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。
在金融领域，人工智能的应用了也引起了广泛的关注和研究。我们可以预测股票市场吗？虽然股价的预测是一个复杂且具有挑战性的问题，但人工智能技术提供了一些工具和方法来处理这个问题，比如运用机器学习算法利用历史股价数据和其他相关因素来构建预测模型、应用深度学习模型研究时间序列数据中的复杂模式和依赖关系、 应用增强学习算法来优化交易策略、以及通过人工智能进行新闻舆论挖掘和市场参与者的情绪分析等。
随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。
项目介绍：
机器学习是什么？如何与商业分析、股价预测相结合？本项目介绍并探讨了各种机器学习算法，深入介绍应用统计学习、python和金融应用。项目中，导师将介绍统计学习中的主要思想和算法（例如线性模型、随机树、随机森林、增强、核方法、深度学习），以及如何在数据分析和机器学习中使用必要的库和加速Python代码的技术。
学生将学习如何将定制的机器学习和Python应用于金融应用程序，通过Jupiter笔记本电脑进行交互式学习，并使用现实世界的股票市场数据。学生将在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。
项目大纲：
机器学习与数据科学概论
统计学习概论
监督学习、分类与回归
偏见方差分解、交叉验证
随机森林
神经网络、随机梯度下降法、反向传播
金融、商业分析应用
项目回顾与成果展示
论文辅导
导师介绍
Patrick 导师现任牛津大学统计学系的终身正教授，荣获牛津大学杰出教学奖，毕业于普林斯顿大学运筹学与金融工程博士学位。之后，Patrick 加入了耶鲁大学的耶鲁网络科学研究所。并在电子工程系做了两年的博士后，任教于耶鲁大学计算机科学系。
Patrick 导师的多个研究获得了业内的一致认可。2016-2019年间，导师负责的项目：“Locality in Network Optimization”获得了美国国家科学基金会$450,000.00的奖金。导师经常受邀参加顶级的全球计算机和统计专业的学术会议和论坛并发表讲座。例如2021年的International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 人工智能与统计国际会议和2020年的Neural Information Processing Systems 神经信息处理系统国际峰会的讲座，并在业内引起了强烈的反响和热议。导师的学术成果也多次出现在顶级期刊和IEEE论文中，例如全球知名的机器学习期刊《Journal of Machine Learning Research》和《IEEE Transactions on Control of Network Systems》等。导师更是受邀为各所顶级世界名校的专业研讨讨论发表演讲，例如2020年Bernoulli-IMS One World Symposium世界研讨会和美国布朗大学，斯坦福大学的相关专业讲座。导师也凭借自身突出的研究成果，组织了多个专业论坛和研讨会，包括今年举办的第35届“Conference on Learning Theory”，导师作为区域主席组织了该论坛的活动。Patrick 导师是多个IEEE论文的审稿人，也是多个科研机构的成员，包括Institute of Mathematical Statistics (IMS)、Bernoulli Society和European Laboratory for Learning & Intelligent Systems (ELLIS)。
他的研究兴趣集中在概率论、统计学和计算机科学。对高维概率、统计和优化的基本原理，为机器学习和人工智能提供高计算效率、统计最优的算法感兴趣。
授课内容展示
学员作业展示
往期学员反馈
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