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betway必威官网手机版:怎么思索人工智能,这么

来源:http://www.abirdfarm.com 作者:betway必威官网手机版 时间:2019-07-12 22:49

原标题:这么多机器学习的应用场景,金融领域到底有何不同?

关于举办 “人工智能技术及其应用实战”培训班的通知

原标题:如何思索人工智能、机器学习技术以及它们在自动化过程中所扮演角色

      姓名:王明骞        学号:16050510061

关于举办 “AI人工智能技术及其应用实战”培训班的通知

转自 大数据文摘

一、课程介绍

编者注:文中超链接如果不能访问可以点击“阅读原文”访问本文原页面;读者可以查看将在2018年10月8日到11日举办的人工智能伦敦大会的完整日程。

转载自:                        I1ha3Vwy-PxQIF7FgDGcJg    有删改

一、课程介绍

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近年来, 随着“人工智能”深入应用到社会各个行业, 通过将对应的人工智能技术比如人脸识别,车牌识别等应用到具体的行业信息化领域,包括新兴互联网企业(如电商企业、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等)、金融企业(银行、保险、证券公司、互联网金融借贷公司等)、通信运营商等行业的企业。在国内外形成了独具特色的智能产业和智能经济。因此我单位决定举办 “人工智能技术及其应用实战培训班”望各单位收到通知后组织相关人员参加。现将有关事宜通知如下:

在本博文里我来分享Roger Chen和我在2018年5月份举办的人工智能纽约大会上的幻灯片和注释。很多企业已经开始探索机器学习和人工智能。这里我们希望能给出一个如何思考这些技术和他们在自动化里的作用的回顾和框架总结。在这一过程中,我们会讲述那些能被用于实现自动化的机器学习和人工智能的工具。

[嵌牛导读]


      机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习,这些你到底了解多少?各种深度学习框架如TensorFlow、Caffe、MXNet等又该如何选择?机器学习在金融、电商、外卖、教育等领域有哪些落地案例?InfoQ中国团队为大家梳理了目前机器学习领域的最新动态,帮助大家更加深入的了解机器学习!

近年来, 随着“人工智能”深入应用到社会各个行业, 通过将对应的人工智能技术比如人脸识别,车牌识别等应用到具体的行业信息化领域,包括新兴互联网企业(如电商企业、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等)、金融企业(银行、保险、证券公司、互联网金融借贷公司等)、通信运营商等行业的企业。在国内外形成了独具特色的智能产业和智能经济。因此北京中科软培科技有限公司决定举办 “人工智能技术及其应用实战培训班”望各单位收到通知后组织相关人员参加。现将有关事宜通知如下:

大数据文摘出品

本课程对业界主流最新的人工智能及其应用实战技术分成基础级、 进阶级、 高级实战三个层次进行系统化地培训, 让学员分成三个阶段深入系统地掌握人工智能技术的应用

让我们先从一个我们近期所做的调研开始:在企业所关注的事情里,我们发现主要(54%)的关注点是认为深度学习是他们未来项目的一个重要部分。深度学习是一种特殊的机器学习技术,它在多个领域的成功已经带来了对人工智能热情的复兴。

[嵌牛鼻子]


        机器学习在工程项目中的应用实践经验谈,打造人工智能时代的最强计算引擎,机器学习和运筹优化在外卖行业的应用实践,利用大规模机器学习技术解决问题并创造价值,机器学习实现 News Feed 正向交互率提升100%,Tutorabc通过机器学习有效解决业务难题,深度学习在直播推荐系统中的应用,国美推荐引擎与算法持续部署实践

本课程对业界主流最新的人工智能及其应用实战技术分成基础级、 进阶级、 高级实战三个层次进行系统化地培训, 让学员分成三个阶段深入系统地掌握人工智能技术的应用

编译:大芏、彭耀辉、茶西、汤圆、夏雅薇

1) 第一阶段:人工智能基础级培训内容,让学员掌握人工智能的基础知识,人工智能的问题解决思路, 人工智能的应用案例, 人工智能产业和人工智能产品的应用解决方案 。

当前大部分对人工智能的新闻报道都是关于深度学习的。而现实是很多人工智能系统使用了非常多种的机器学习方法和技术。例如,当前最著名的可以下围棋和打扑克的人工智能系统就是使用了深度学习以及其他的技术。对于AlphaGo,蒙特卡洛树搜索算法就扮演了很重要的角色。而DeepStack扑克系统就结合了神经网络与反事实后悔最小化和启发式搜索技术。

[嵌牛提问]


          机器学习的最新趋势是什么?机器学习如何在大数据分析领域的应用?

1) 第一阶段:人工智能基础级培训内容,让学员掌握人工智能的基础知识,人工智能的问题解决思路, 人工智能的应用案例, 人工智能产业和人工智能产品的应用解决方案 。

在金融领域,机器学习可能会产生神奇的效果,尽管它本身并没有什么神奇之处(嗯,也许只是一点点)。然而,机器学习项目的成功更多依赖于构建高效的基础结构、收集适当的数据集和应用正确的算法。

2) 第二阶段:人工智能进阶级培训内容,让学员掌握人工智能中用到的机器学习方法和深度学习方法,包括有监督学习,无监督学习和半监督学习,以及决策树机器学习、朴素贝叶斯机器学习、神经网络机器学习、深度学习、巻积神经网络和 LSTM神经网络机器学习的算法模型的原理和应用实践操作, 每类算法模型在具体场景中的应用实践。

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[嵌牛正文]


      机器学习在工程项目中的应用实践经验谈

        目前,人工智能、机器学习在很多人眼中是数据科学家们的专属武器,能够应用和掌握他们的数据科学家们都有着极其深厚的数学理论功底。那些想要学习和实践人工智能的工程师们,往往要么是在打开相关书籍的时被映入眼帘的数学公式吓倒,要么就是学习了很多机器学习的理论及算法但面对实际项目却手足无措。

        近年来蔡超带领亚马逊工程团队应用机器学习、深度学习技术在全球客服系统智能化,推荐系统本地化及合规性检测自动化等多个方面实现了大量的成功创新。本案例是亚马逊工程师的学习和实践经验分享,告诉广大工程师如何成长为一个人工智能的实践者。

        打造人工智能时代的最强计算引擎——深度学习框架演进漫谈

        随着深度学习技术在图像、语言、语音等应用场景都达到了state of the art效果,深度学习框架也呈现群雄逐鹿的态势,谷歌、脸书、微软、亚马逊、百度等大企业及少数几家创业公司都推出了自己的产品。本案例将对现有主流深度学习框架做一梳理,和业界同行探讨这个领域的技术是否已收敛。

        首先,从用户体验角度讨论,一个好的深度学习框架应该有什么样的特点;其次,从技术角度讨论,什么样的设计和实现才能打造人工智能时代的最强计算引擎。

      机器学习和运筹优化在外卖行业的应用实践

外卖行业继电商、出行之后成为第三个千万级别的互联网消费行业,每天有2500万人次足不出户地在外卖平台上找到自己喜欢的餐厅和食物,享受着30分钟送到手里的便利。如何精准地找到用户需求,提高转化率和增加用户粘度,最大化平台的物流效率和服务质量,都需要大数据和人工智能的帮助。

本案例将主要通过分享4个实例,介绍机器学习和运筹优化在外卖行业的应用实践,具体讲讲算法解决方案和迭代过程。

        第四范式利用大规模机器学习技术解决问题并创造价值

        目前深度学习在某些领域已经有了较成熟的解决方案,例如图像特征提取、语音识别、文本翻译等。但企业级应用涉及各个范围,以上只是企业经营过程中的一小部分。在其他领域如营销、反欺诈、广告等行业应用,就需要一些其他的算法和技术,比如说超高维的特征工程和算法。本案例将从机器学习的概念开始,讲到怎样做数据清洗处理、机器学习的典型建模流程、机器学习常见的评估指标,以及第四范式在金融、互联网领域应用机器学习的成功案例。

      使用机器学习实现 News Feed 正向交互率提升100%

        从 2016 年年底开始,知乎使用机器学习技术对 News Feed 进行了改进,期间经历了 Edge Rank - Learning to Rank - DNN 模型推荐等阶段,并且取得了不错的成果:News Feed 的正向交互率提升了100%,用户在 Feed 页的停留时长上升了 40%。本案例将会从产品和技术等方面向大家阐释知乎过去一年内所做的改进,包括他们在构建用户画像系统、首页的推荐和排序模块中遇到的一些技术问题和解决方法。

        Tutorabc如何通过机器学习有效解决业务难题

        本次分享将从大数据团队的构建、数据平台的架构和落地、数据仓库的建设、数据可视化、机器学习和人工智能如何结合大数据平台落地,讲叙Tutorabc大数据和AI的快速成长之路,以及在实践过程中,如何通过机器学习和人工智能有效帮助业务解决问题,提高业务服务效率,提升用户体验。

        在介绍过程中,会穿插讲解如何用一个不足10人的团队,解决“缺少银弹”的问题,并在完成对公司业务帮助的同时,见缝插针的解决技术架构升级。

      深度学习在直播推荐系统中的应用

        本案例将从推荐系统的两个关键技术点:召回和排序,来讲解深度学习模型的应用,包括推荐召回中的标签提取,结果排序中的CTR预估等方面,探讨深度神经网络在自然语言处理和CTR预估领域中的优势与挑战,以及深度推荐系统的前景与发展。

      国美推荐引擎与算法持续部署实践

        电商平台中,个性化推荐是提高用户购物体验的关键组件。作为国美在人工智能领域的重要试金石,“推荐系统如何做好算法的持续部署”是一个非常有挑战性的问题。本案例以国美推荐引擎提升自身训练和决策能力的升级历程为主线,介绍了流式计算引擎、特征多级存储系统、机器学习算法的演进、A/B测试系统、算法和特征的双链路监控、深度学习模型的实践部署等内容。同时还探讨了国美在人工智能领域未来的发力点。

     

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2) 第二阶段:人工智能进阶级培训内容,让学员掌握人工智能中用到的机器学习方法和深度学习方法,包括有监督学习,无监督学习和半监督学习,以及决策树机器学习、朴素贝叶斯机器学习、神经网络机器学习、深度学习、巻积神经网络和 LSTM神经网络机器学习的算法模型的原理和应用实践操作, 每类算法模型在具体场景中的应用实践。

机器学习正在对金融服务业产生重大影响。让我们来看看为什么金融公司会关心这项技术,以及使用人工智能和机器学习可以实现什么解决方案和如何应用这项技术。

3) 第三阶段:人工智能高级项目应用培训内容,让学员掌握人工智能的系统平台工具的应用实战, 包括人工智能的代表性系统工具平台: TesorFlow深度学习平台, Keras深度学习库和 Python Al系统的应用实践,在讲解的同时,由讲师带着学员对人工智能工具安排实践操作, 让学员更突出掌握实战技能。

更近一些时候,我们开始看到贝叶斯方法和神经进化方法与深度学习相结合。我期待在未来看到更多的论文和文章介绍吸引人的和非常实用的混合系统。

3) 第三阶段:人工智能高级项目应用培训内容,让学员掌握人工智能的系统平台工具的应用实战, 包括人工智能的代表性系统工具平台: TesorFlow深度学习平台, Keras深度学习库和 Python Al系统的应用实践,在讲解的同时,由讲师带着学员对人工智能工具安排实践操作, 让学员更突出掌握实战技能。

定义

二、培训时间

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二、培训目标

我们可以将机器学习(ML)看作是数据科学的一个子集,它使用统计模型洞悉内在规律并做出预测。下图解释了人工智能、数据科学和机器学习的关系。为了简单起见,我们在这篇文章中集中讨论机器学习。

2018年08月23日-08月27日 北京

除了深度学习,强化学习(RL)也是企业里获得了关注的题目。在很多知名的人工智能系统里,强化学习扮演了关键的角色。取决于上下文,一个人工智能系统可能被要求解决不同类型的问题。强化学习擅长于解决那些在监督学习和非监督学习领域之外的问题。理解强化学习的一种思路是把它看成某个智能体重复地探索一个给定的环境,从而学习如何在这个环境里行动。一个算法可能试图去学习一种策略,让智能体在特定条件下行动。现实情况是,依赖于强化学习的“自学习”系统的著名案例已经让强化学习成为人工智能学者关注的一个热门课题。

1、通过本课程的学习, 学员可以用较短的时间掌握人工智能领域的基础和精华内容

机器学习的神奇之处在于,它们无需明确地编程就能从经验中学习。简单地说就是,选择模型并向它们提供数据,该模型能自动调整参数,以改善结果。

2018年09月13日-09月17日 上海

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2、让学员掌握人工智能的基础知识,人工智能的问题解决思路,人工智能的应用案例,人工智能产业和人工智能产品的应用解决方案 。

数据科学家用现有的数据集训练模型,然后将训练好的模型应用到现实生活中。

报名可咨询:13932327338 微信同号

然而,强化学习也不是没有挑战的:

3、让学员掌握人工智能的技术平台应用,重点包括PythonKeras, TensorFlow, PyTorch,,Theano, CNTK, Caffe等应用实战,并且通过两三个具体的企业应用实验操作,巩固掌握的 Al技术和平台。

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三、培训目标

  • 首先,教会一个智能体在特定环境里行动需要很多的数据。这就是为什么很多初创应用都是在能够进行模拟的领域出现。
  • 其次,重现研究论文里的结果并转换成可以工作的系统是非常有挑战性的。这一点可能会随着新的开源系统(特别是RISE实验室的Ray和RLib)的出现并被更多的研究人员使用而得到改变。我们会看到更少的自定义或一次性代码。巧合的是,最近几周我参观了一些主要的公司。这些公司已经将Ray作为其基础设施的一部分用于生产系统。

培训时间地点:可咨询:13932327338

模型在后台运行,并基于以前的训练自动提供结果。数据科学家会尽可能频繁地对模型进行再培训,以保持模型的最优。例如,我们的客户Mercanto 每天都在重新训练模型。

1、通过本课程的学习, 学员可以用较短的时间掌握人工智能领域的基础和精华内容

尽管存在这些挑战,已经开始在工业自动化等领域出现了强化学习的实际应用。 Bonsai的Mark Hammond描述了许多公司如何使用强化学习的例子,包括如何管理风机或操作昂贵的机器。据报道,Google的DeepMind开发了一种基于强化学习的系统,可以帮助改进其数据中心的功耗。Hammond介绍了把强化学习模型训练成为“机器教学”的过程:让领域专家去训练基于强化学习的系统,然后它就可以实现自动化:

2019年03月22日---25日北京

一般来说,提供的数据越多,结果越准确。巧合的是,庞大的数据集在金融服务行业非常普遍。有很多关于交易、客户、账单、转账的pb级数据。这非常适合机器学习。

2、让学员掌握人工智能的基础知识,人工智能的问题解决思路,人工智能的应用案例,人工智能产业和人工智能产品的应用解决方案 。

[你想]让你的领域专家(例如化学工程师或机械工程师。这些专家非常精通各自的领域,但不一定是机器学习或数据科学领域)来识别出专业知识并将其用作描述教学内容的基础,然后自动化底层。

2019年04月26日---29日上海

随着技术的发展和最佳算法的开源,很难想象不使用机器学习金融服务的未来。

3、让学员掌握人工智能的技术平台应用,重点包括PythonKeras, TensorFlow, PyTorch,,Theano, CNTK, Caffe等应用实战,并且通过两三个具体的企业应用实验操作,巩固掌握的 Al技术和平台。

自动化

2019年05月24日---27日深圳

大多数金融服务公司还不能从这项技术中获得真正的价值,原因如下:

四、培训对象

机器学习和人工智能将带来许多跨领域和专业的自动化。但我们有时将自动化视为二元的:要么是完全自动化,要么就是没有自动化。事实是,自动化是有一系列的等级。例如,自动驾驶汽车行业就有多个级别,只有最高级别(级别5)代表完全自动化。

2019年06月21日---24日北京

  • 公司往往对机器学习及自身的价值抱有完全不切实际的期望。
  • 人工智能和机器学习的研发成本很高。
  • DS/ML工程师的短缺是另一个主要问题。下图显示了对人工智能和机器学习技能需求的爆炸式增长。
  • 在更新数据基础设施方面,金融企业不够灵活。

1、IT工程师2、技术总监3、人工智能架构师4、其它对人工智能和机器学习感兴趣的人员

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2019年07月26日---29日杭州

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五、培训方式

事实上,麦肯锡估计“使用现有技术,只有不到5%的职业可以被完全自动化。 然而大约在60%的职业里,它们的30%或更多的内容是可以被自动化的”。Tim O’Reilly撰写一篇了关于这些技术对经济和就业的影响的文章,并指出增强(“人参与的循环”的)技术开辟了许多可能性。

2019年08月23日---26日成都

随后我们会讨论如何克服这些问题。首先,让我们看看为什么金融服务公司不可忽视机器学习。

定制授课 实战案例训练 考试互动咨询讨论

因此,当考虑自动执行某些任务时,请记住,在许多情况下当前的技术可能只能帮助实现部分自动化。那如何确定哪些任务应该被自动化?鉴于我们讨论的是使用机器学习技术,(在这个背景下)这些任务需要满足几个基本要求:

2019年09月20日---23日北京

尽管存在挑战,许多金融公司已经采用了这项技术。如下图所示,金融服务业的高管们非常重视机器学习,他们这么做有很多原因:

本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学, 在讲授原理的过程中, 穿插实际的系统操作, 本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练 。

1.有数据来支持自动化吗?

2019年10月25日---28日苏州

  • 自动化降低经营成本。
  • 更高效的生产力和更好的用户体验从而创收。
  • 更好的承若并提升安全性。

六、详细大纲与培训内容

2.能够规模化来验证自动化的益处吗?

2019年11月22日---25日珠海

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内容模块课程介绍授课详细内容

确定哪个任务需要自动化是至关重要的。比如特斯拉公司最近发现他们要求自动化汽车制造的许多方面。但特斯拉CEO Elon Musk最近观察到:“特斯拉的过度自动化是一个错误。人的能力被低估了”。如果对于特斯拉来说都很难确定自动化的应用场景,那么对其他企业来说可能就更困难了。不过好消息是,有许多企业和人工智能创业公司正在查看企业里典型的任务和工作流程,并仔细判别哪些可以使用当前技术被(部分)自动化。最近出现的一些部分自动化的例子包括:谷歌最近宣布了一种语音技术工具Duplex,它允许用户使用自然对话执行较窄范围的任务;而微软则展示了一种工具,用于转录和汇编会议纪要中需要行动的项目。

2019年12月20日---23日北京

有许多开源的机器学习算法和工具非常适合金融数据。此外,老牌金融服务公司拥有大量资金,他们有能力在计算硬件方面加大投入。

模块一人工智能基础、技术及其体系1.人工智能(Artificiallntelligence, Al)的定义、起源、用途

出现自动化的领域之一是软件开发和数据科学。这并不奇怪,因为工程师是很聪明的,他们总是试图自动执行重复和繁琐的任务。从数据库管理系统到设计神经网络架构,再到编写无bug代码的工具,有许多有趣的自动化工具正在出现。另一个爆炸性发展的领域是与客户交互的自动化。我们仍然处于客户交互自动化的早期阶段,与可能在几年后出现的智能助理相比,我们今天看到的许多初级聊天机器人将显得苍白无力。

三、培训对象

由于金融领域大量的历史数据,机器学习可被用于增强金融生态系统的许多方面。

2.人工智能的发展历程与月永络

我们需要多久才能看到真正聪明的助手?更一般地说,离实现企业工作流程自动化还需要多久?进展速度将取决于关键模块的研究进展。对于聊天机器人而言,关键模块包括自然语言理解和自然语言生成。对于人工相关的工作,需要在传感器感知和机器人方面取得进步。

1、IT工程师

这就是为什么这么多金融公司都在大力投资机器学习研发。对于落后者来说,忽视AI和ML的代价是高昂的。

3.人工智能的国家政策解读

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2、技术总监

在金融中机器学习可以用在哪些场景?

4.人工智能的技术体系

我们今天的人工智能系统依赖于深度学习,因此往往需要大量的标记数据。这些数据被用于训练深度模型,并需要大量的计算资源。我预测未来的人工智能系统将与我们今天的系统不同。首先,今天所谓的人工智能通常只是机器学习。在最近的一篇文章中,我们概述了为明天的人工智能应用构建工具的工作:

3、人工智能架构师

让我们来看看未来机器学习在金融领域的一些应用。

5.人工智能的技术框架

智能增强和智能基础设施本质上是多学科交叉的,需要新视角来超越用单一的智能体学习输入到输出映射。这种视角以及目前它的深度学习的实现将不可避免地成为解决方案的一部分,但同样不可避免地,它不会是整个解决方案。

4、其它对人工智能和机器学习感兴趣的人员

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6.中国和美国的人工智能产业和主流人工智能产品

真正的人工智能应用将要集成许多组件:传感器、硬件、用户交互设计和许多软件。想了解将这些技术组合(是如何构建一个特定的人工智能系统)的一种方法是阅读Shaoshan Liu的博文。其中详细介绍了构建自动驾驶汽车所需的组件。

四、培训方式

过程自动化

模块二人工智能的问题求解及技术实现

总结思考

定制授课 实战案例训练 互动咨询讨论

过程自动化是机器学习在金融领域最常见的应用之一。该技术可以替代体力劳动,自动化重复任务,提高生产率。

7.人工智能领域的经典问题和求解方式

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本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学, 在讲授原理的过程中, 穿插实际的系统操作, 本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练 。

因此,机器学习帮助公司优化成本,改善客户体验,扩大服务规模。以下是过程自动化在金融领域的应用实例:

8.机器学习模型和推理符号模型

我们仍处于人工智能和自动化的早期阶段。当代的工具已经允许在某些领域实现部分自动化。而且随着我们看到在几个基础领域(2018年对于硬件来说将是一个有趣的年份)出现更多的进展,我们期待看到人工智能社区在许多不同的领域和应用中推出相应的系统。即使是特定领域的端到端人工智能系统也需要在跨越学科和社区的技术方面取得进展。

五、详细大纲与培训内容

  • 聊天机器人
  • 客服中心自动化
  • 文书工作自动化
  • 员工培训游戏化等等

9.业界主流的机器学习方法解决人工智能领域的思路

相关内容

内容模块

以下是银行业务流程自动化的一些例子:

10.人工智能和大数据

  • 《理解自动化》
  • 《企业如何通过深度学习来让人工智能工作》:O’Reilly调查的结果
  • 《为明天的人工智能应用构建工具》
  • 《走向机器学习的喷气时代》
  • 《Ray是如何让持续学习变得可用和更容易规模化》
  • 《强化学习在业界的实际应用》
  • 《神经进化:一种不一样的深度学习》:使用进化算法来演进神经网络的架构
  • 《机器学习需要机器教学》:Mark Hammond讨论强化学习在制造业和工业自动化领域的应用
  • 《对你已有的数据应用深度学习》:使用新的工具、框架和未来的发展来实现深度学习的实用化。

课程介绍

摩根大通(JPMorgan Chase)推出了一个利用自然语言处理(一种机器学习技术)的智能合同(COiN)平台。该方案可处理法律文件并从中提取重要数据。手工审查1.2万份年度商业信贷协议通常需要大约36万工时。然而,使用机器学习可以在几个小时内浏览相同数量的合同。

11.人工智能和机器学习

This article originally appeared in English: "How to think about AI and machine learning technologies, and their roles in automation".

授课详细内容

BNY Mello将过程自动化集成到他们的银行生态系统中。这项创新可每年节省30万美元,并带来了广泛的操作改进。

12.人工智能和深度学习

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模块一

富国银行(Wells Fargo)通过Facebook Messenger平台使用一个由人工智能驱动的聊天机器人与用户交流,并提供与密码和账户相关的帮助。

模块三人工智能的学习方式13.有监督学习训练

Ben Lorica

人工智能基础、技术及其体系

Privatbank是一家乌克兰银行,在移动和网络平台上使用聊天机器人助手。聊天机器人加快了一般客户查询的速度,并减少了人工助理的数量。

14.无监督学习训练

Ben Lorica是O’Reilly Media公司的首席数据科学家,同时也是Strata数据会议和O’Reilly人工智能会议的内容日程主管。他曾在多种场景下应用商业智能、数据挖掘、机器学习和统计分析技术,这些场景包括直销、消费者与市场研究、定向广告、文本挖掘和金融工程。他的背景包括在投资管理公司、互联网初创企业和金融服务公司就职。返回搜狐,查看更多

1.人工智能(Artificiallntelligence, Al)的定义、起源、用途

安全

15.半监督学习训练

责任编辑:

2.人工智能的发展历程与脉络

随着交易、用户和第三方集成数量的增长,金融领域的安全威胁也在不断增加。机器学习算法在检测欺诈方面也很出色。

模块四人工智能的行业应用与发展

3.人工智能的国家政策解读

例如,银行可以使用该技术实时监控每个帐户的数千个交易参数。该算法分析持卡人的每一个行为并尝试发现该用户行为背后的目的。这种模型能够精确地发现欺诈行为。

16.人工智能的行业图谱和行业发展割析

4.人工智能的技术体系

当系统识别到了可疑帐户行为,它可以向用户询问额外的认证信息来验证该笔交易。如果有95%的可能性是欺诈的话,甚至可以完全阻止交易通过。机器学习算法只需要几秒钟(甚至几秒钟)来验证一个交易。这种速度有助于实时阻止欺诈行为的发生,而不只是在行为发生后的鉴定。

17.人工智能结合大数据的行业应用案例

5.人工智能的技术框架

财务监控是金融中机器学习的另一个安全用例。数据科学家可以训练该系统检测大量微支付,并标记诸如smurfing的洗钱技术。

18.人工智能在“互联网 ”领域的应用

模块二

机器学习算法也可以显著提高网络安全性。数据科学家训练一个系统来定位和隔离网络威胁,因为机器学习在分析数千个参数和实时方面的能力是有目共睹的。这项技术很有可能在不久的将来为最先进的网络安全网络提供动力。

19.人工智能在制造业领域的应用

人工智能的问题求解及技术实现

Adyen, Payoneer, Paypal, Stripe,和Skrill 是一些著名的金融科技公司,它们在安全机器学习方面投入了大量资金。

20.人工智能在金融、消费领域的应用

6.人工智能领域的经典问题和求解方式

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21.人工智能在出行、旅游领域的应用

7.机器学习模型和推理符号模型

人工智能技术在金融领域的应用现状

模块五部署人工智能实验平台22.部署人工智能实验操作软件和环境

8.人工智能和大数据

橙色及淡橙色方块表示已经应用相关技术或是在未来有相关计划

23.运行讲师提供的人工智能简単示例验证环境的准确性

9.人工智能和机器学习

承保和信用评分

24.熟悉实验资料和实验环境

10.人工智能和深度学习

机器学习算法非常适合运用于金融和保险业中很常见的承保业务。

模块六人工智能机器学习的算法模型的应用实践25.人工智能领域的四大类经典算法模型

模块三

每个客户档案都有数百个数据条目,数据科学家对成千上万的客户档案建立模型。 随后,训练有素的系统可以在现实环境中执行相同的承保和信用评分任务。这种评分系统可以提高相关从业人员工作的效率和精确度。

26.神经网络机器学习算法模型及其应用

人工智能的学习方式

银行和保险公司拥有大量消费者历史数据,他们可以使用这些数据训练机器学习的模型。或者,他们可以使用大型电信或公用事业公司生成的数据集。

27.决策树算法模型及其应用

11.有监督学习训练

例如,BBVA Bancomer 正与一个信用评分平台Destacame合作。 该银行旨在为拉丁美洲信用记录不足的客户提高获得信贷的机会。 Destacame通过开放API访问了公用事业公司的账单支付信息。通过对账单支付行为进行分析,Destacame为客户生成信用评分并将结果发送给银行。

28.关联分析算法模型及其应用

12.无监督学习训练

算法交易

29.聚类分析算法模型及其应用

13.半监督学习训练

机器学习有助于改善算法交易中的交易决策 。 数学模型可以实时监控新闻消息和交易结果,并检测出可能导致股价波动的模式。 随后,它可以根据自己的预测主动选择出售,持有或购买股票。

30.深度学习算法模型及应用

模块四

机器学习算法可以同时分析数千个数据源,远超人类交易员的极限。

模块七人工智能机器学习的算法模型的应用实践31.朴素贝叶斯算法模型及其应用

人工智能的行业应用与发展

机器学习算法可以帮助人类交易员获得略高于市场平均水平的优势。鉴于交易操作次数的频繁,这种优势通常会转化为巨额利润。

32.逻辑回归算法模型及其预测应用

14.人工智能的行业图谱和行业发展割析

机器人顾问

33.Python机器学习库的应用

15.人工智能结合大数据的行业应用案例

机器人顾问在金融领域非常普及。目前,机器学习在咨询领域中主要有以下两种应用:

34.Python Scikit-learn算法库的使用讲解

16.人工智能在“互联网 ”领域的应用

投资组合管理。这是一种在线财富管理服务,它使用算法和统计数据来分配、管理和优化客户的资产。 用户输入他们目前的金融资产和目标,例如,在50岁时存够一百万美元。随后机器人顾问将根据风险偏好和期望目标在投资机会中分配现有资产。

模块八人工智能和机器学习的实验操作35.Python Scikit_learn算法库的实战操作

17.人工智能在制造业领域的应用

金融产品推荐。许多在线保险服务商使用机器人顾问向特定用户推荐订制化保险服务。 相较于个人理财顾问,客户往往更偏好费用较低的机器人顾问,以及个性化和校准的推荐服务。

36.利用 Python语言编程,实现分类预测项目

18.人工智能在金融、消费领域的应用

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37.实验要求准确率、召回率、误差等指标

模块五

如何将机器学习运用于金融?

模块九深度学习技术及其应用38.浅层学习技术及应用

部署人工智能实验平台

尽管人工智能和机器学习有很多优点 ,但即使是财力雄厚的公司,也很难从这项技术中获取真正的价值。金融服务公司希望挖掘出机器学习的独特价值,但对于数据科学的运作原理以及如何使用它,他们仅有一个模糊的概念。

39.深度学习算法、技模型及应用

19.部署人工智能实验操作软件和环境

他们一次次面临相似的挑战,比如缺乏合理的业绩考核指标。这导致了不切实际的估算并耗尽了预算。 仅仅拥有合适的软件基础设施是不够的(尽管这将是一个良好的开端)。 要想成功地将机器学习运用于金融服务,你需要清晰的愿景,扎实的技术人才,以及提供有价值的机器学习开发项目的决心。

40.CNN卷积神经网络算法模型及应用

20.运行讲师提供的人工智能简単示例验证环境的准确性

当你充分理解这项技术将如何帮助你达成目标时,你需要继续在思维层面进行验证。数据科学家的任务是对你的这个想法进行审查,帮助你制定可行的KPI并做出合理的估算。

41.RNN循环神经网络算法模型及应用

21.熟悉实验资料和实验环境

值得注意的是,你需要确保所有相关数据都收集完毕。否则,您需要数据工程师来收集和清理这些数据。根据用途和业务状况,金融公司可以采用不同的方法应用机器学习:

42.LSTM神经网络算法模型及应用

模块六

放弃机器学习,转而专注于大数据工程

43.深度学习在人脸识别、语音识别领域的解决方案

人工智能机器学习的算法模型的应用实践

有时候金融公司在开发机器学习项目时想要实现的目标,只需要适当的数据工程就可以实现。资深数据科学家Max Nechepurenko ,在N-iX上评论:

模块十TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践44.TensorFlow: 一个Al深度学习框架的概述

22.人工智能领域的四大类经典算法模型

“在开发数据科学的解决方案时,我建议使用奥卡姆剃刀原则,这意味着模型不应该过于复杂。 大多数以机器学习为目标的公司实际上只需要关注可靠的数据工程技术,关注将统计学方法应用于聚合数据以及数据可视化。”

45.TensorFlow架构

23.神经网络机器学习算法模型及其应用

仅仅将统计模型应用于已经处理过的结构性数据就足以让银行摆脱其运营中的许多瓶颈和低效。

46.TensorFlow的安装、部署、配置

24.决策树算法模型及其应用

这些瓶颈包括什么呢 ? 比如某个分行的排队问题,一些可以避免的重复性任务,低效的人力资源工作,手机银行APP的缺陷等等。

47.TensorFlow的应用场景和应用案例

25.关联分析算法模型及其应用

除此之外,任何数据科学项目中最重要的部分都是构建一个协调的平台生态系统,从数百个信息源(例如CRM,报告软件,电子表格等)收集分散孤立的数据。

48.TensorFlow搭建 GPU和 CPU人工智能集群

26.聚类分析算法模型及其应用

在应用任何算法之前,你需要整理好数据的结构并对数据进行清理。只有这样,才能进一步地从这些数据中挖掘出有价值的信息。 实际上,机器学习项目中80%左右的时间都花在提取、转换、载入和进一步清理数据上。

49.基于 Tensorflow实现 CNN模型应用,以及算法部署,算法调优,处理效率提升之道

27.深度学习算法模型及应用

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50.基于Tensorflow实现RNN模型应用, 以及算法部署,

28.CNN卷积神经网络算法模型及应用

数据工程中提取、转换和载入数据的具体流程

算法调优,处理效率提升之道

模块七

使用第三方的机器学习解决方案

模块十一TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践51.TensorFlow CNN应用操作

人工智能机器学习的算法模型的应用实践

即使你的公司决定在即将开展的项目中使用机器学习,也不一定需要开发新的算法和模型。

52.TensorFlow RNN应用操作

29.朴素贝叶斯算法模型及其应用

大多数机器学习项目需要处理的问题都已经被解决。谷歌,微软,亚马逊和IBM等科技巨头将机器学习软件作为一种服务出售。

53.TensorFlow LSTM应用操作

30.逻辑回归算法模型及其预测应用

这些开箱即用的解决方案已经经过训练,可以解决很多种业务问题。 如果你的项目涉及相同的应用场景,你认为你的团队可以超越这些有着庞大研发中心的技术巨头们所开发的算法吗?

54.TensorFlow在自然语言生成建模案例

31.LSTM深度学习库的应用

betway必威官网手机版:怎么思索人工智能,这么多机器学习的利用场景。Google的多种即插即用的推荐系统解决方案就是一个很好的例子。该软件适用于各种领域,你只需要检查它们是否适合你的案例。

55.TensorFlow在图像识别的实验操作

32.Python机器学习库的应用

机器学习工程师可以构建专注于特定的数据和业务领域的系统。专业人员需要从不同的信息源提取数据,并将这些数据进行处理以适合此系统,然后接收处理的结果并进行可视化。

模块十二Tensorboard Al深度学习可视化建模工具与模型优化56.Tensorboard简介

33.Python Scikit-learn算法库的使用讲解

你需要在对第三方系统的控制力和解决方案的灵活性之间权衡取舍。 此外,机器学习算法并不适合所有的业务场景。资深数据科学家Ihar Rubanau 在 N-iX评论:

57.Tensorboard可视化和命名空间

模块八

具有普适性的机器学习算法至今还未出现。数据科学家们需要在应用前根据各个领域不同商业案例的情况对算法进行调整。

58.TensorFlow人工智能建模模型状态评估与优化

人工智能和机器学习的实验操作

所以如果Google的某个现存解决方案能够解决你所在领域的特定问题,你也许可以使用它。如果不能的话,就要着眼于定制化的开发与集成。

59.Tensorboard的部署、配置和应用编程

34.Python Scikit_learn算法库的实战操作

创新与集成

60.利用 Tensorboard实现图像识别操作

35.利用 Python语言编程,实现分类预测项目

从零开始开发机器学习解决方案是最费时费钱又冒险的选择之一。然而,在某些商业案例中,这可能是应用机器学习技术的唯一途径。

61.利用 TensorFlow实现文本控掘操作

36.实验要求准确率、召回率、误差等指标

机器学习的研发针对的是某一利基领域的特定需求,这需要深入的调研。如果没有现成的针对特定问题而开发的解决方案,第三方机器学习软件可能会产出不准确的结果。

模块十三Keras人工智能平台应用实践62.Keras人工智能平台架构

模块九

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63.Keras Al平台的部署与配置

TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践

从左到右:解决方案架构师、大数据架构师 、大数据工程师 、后端开发人员、前端开发人员、数据科学家、机器学习工程师、商业智能专家。

64.Keras技术实现与工作机制

37.TensorFlow: 一个Al深度学习框架的概述

至今,你仍然可能需要高度依赖于Google及其他开源的机器学习库。当今的机器学习项目大多是将目前最先进的库应用在某一特定领域和用例中。

65.Keras序贯模型与函数式模型

38.TensorFlow深度学习平台的工作机制和系统架构

在N-iX,我们认为成功的企业机器学习研发项目有如下七个共同特质:

66.Keras图像与自然语言应用案例

39.TensorFlow的安装、部署、配置和使用

  • 一个明确的目标。在收集数据之前,你至少需要对通过人工智能和机器学习能取得的结果有大体认识。在项目初期,数据科学家会帮助把你的想法转化成实际的KPI。
  • 稳健的机器学习解决方案架构设计。你需要一个经验丰富的软件架构师来执行这一任务。
  • (基于Apache Hadoop或者Spark的)适宜的大数据工程生态系统是必须的。它可以收集,集成,存储,处理大量来源于金融服务公司的分散数据。大数据架构师和大数据工程师负责搭建这一生态系统。
  • 在新建的生态系统中运行ETL流程(提取,转换,加载)。大数据架构师和机器学习工程师负责这一环节。
  • 最终数据准备。除了数据转换和技术清理之外,数据科学家可能需要进一步提炼数据,使其适用于特定的商业案例。
  • 应用恰当的算法创建模型,调整模型,并用新数据训练模型。数据科学家和机器学习工程师执行这些任务。
  • 清晰的洞察可视化。商业智能专家负责这一部分。除此之外,你可能需要前端开发人员来设计易用的界面面板。
  • 小的项目可能需要更少的努力和更小的团队。比如对于一些小数据集的研发项目来说,他们可能并不需要经验丰富的大数据工程师。在某些其他情况下,可能也并不需要复杂的控制面板和数据可视化。

67.Keras实验操作: Kaggle图像比赛与优化案例

40.TensorFlow的应用场景和应用案例

重点回顾

模块十四人工智能的产品解决方案68.图像处理解决方案

模块十

金融机构经常使用机器学习来实现进程自动化与安全化。

69.人脸识别解决方案

TensorFlow Al深度学习平台及其应用实践

在收集数据之前,你需要对通过数据科学获得的结果有清晰预判。需要在项目开始之前设置可行的KPI,并进行切实的估计。

70.语音识别解决方案

41.TensorFlow CNN应用操作

很多金融服务公司对数据工程,统计和数据可视化的需求超过数据科学和机器学习。

71.文本分类解决方案

42.TensorFlow LSTM应用操作

训练数据集越大越干净,机器学习解决方案的结果就越准确。

72.视频理解解决方案

43.TensorFlow在图像识别的实验操作

你可以一边继续使用现有的机器学习算法,一边尽可能多训练你的模型。

模块十五项目实践73.人脸识别项目

44.基于TensorFlow的可视化工具:Tensorboard简介

并不存在广泛适用于不同商业案例的机器学习方案。

74.文本数据预测项目

45.Tensorboard的部署、配置和应用界面操作

有机器学习功能的金融软件开发成本很高。

75.讲师提供项目指导手册,带着学员完成,学员独立完成后,讲师答疑

46.基于TensorFlow和Tensorboard进行实验操作

Google这样的科技巨头创造了机器学习解决方案。如果你的项目涉及这些用例的话,尽量用现成的,因为自己的算法优于谷歌,亚马逊或者IBM的可能性很低,

模块十六人工智能项目工程师的技能素养76.人工智能工程师的必备技术能力

模块十一

金融领域的机器学习和其他领域有何区别?

77.人工智能工程师的必备业务理解能力

Keras人工智能平台应用实践

在我看来,主要的区别源于数据的不同。在金融领域,数据的噪声(非常)大,而且通常是不稳定的。“信号”不能用任何特定方法与噪声剥离,这是原则性问题。举例来说,这和图像处理就很不同,图像处理至少原则上可以控制噪声等级。

78.人工智能工程师的必备数据洞察能力

47.业界常用的AI平台:Keras人工智能平台架构

另外,图像处理也不存在不稳定数据这一概念。包括非概率模型在内的一些机器学习模型,因为噪声的显著影响,在金融领域难以发挥作用。

79.人工智能工程师的进阶路线和职业素养

48.Keras Al平台的部署与配置

另一区别在于数据量。金融领域很多有趣的问题是关于中小型数据集的问题,这使得一些有很大数据需求的方法难以应用,比如深度学习。因此,金融上(根据使用方法)通过选择正则化,贝叶斯先验或者诸如对称性分析之类的其他一般原则来实施一些先验理论是很有必要的。

模块十七培训内容综合、

49.Keras技术实现与工作机制

还有一个重要的区别是,金融上并没有很好地定义“真实”状态空间。有一些被称作黑天鹅的事件——金融模型之外的事物,例如政治风险,会对证券价格产生重大影响。

应用完整实践与咨询讨论80.根据讲师布置的实际应用案例, 开展人工智能和大数据完整项目部署设计和应用开发实践、 应用实施以及解决方案分享咨询

50.Keras实验操作

不确定性和概率(风险)有所不同。大部分机器学习模型(以及大部分经典金融模型)在定义良好的状态空间下应用概率系统——他们不承认黑天鹅的存在。他们是风险模型,但并非不确定模型。

七、师资力量

模块十二

相关报道:

周老师,男,中国科学院通信与信息系统专业博士。北京邮电大学移动互联网与信息化实验室特聘研究员、对外经贸大学信息学院特聘兼职教师、中国移动集团高级培训讲师,长期从事大数据、4G、移动互联网安全、管理及大数据精确营销等研究方向。国内顶级信息系统架构师,金牌讲师,技术顾问,移动开发专家。拥有丰富的通信信息系统设计、开发经验及培训行业经验,先后为全国超过15家省移动公司,超过30家地市移动公司有过项目开发合作及授课,担任多个大型通信项目的总师。

项目实践

俞老师,2005年硕士毕业于上海交通大学机器人研究所,从事机器学习,机器视觉,人工智能方面的研究。曾就职于微软,从事商业智能的开发。现就职于某大型互联网公司从事大数据和人工智能的应用和开发。丰富的项目实战经验,对大数据的收集、处理、数据挖掘在实际应用中有深刻的认识。致力于利用大数据、人工智能在企业决策规划、图像处理、语义理解、数据可视化方面的应用。

51.利用学过的知识,使用Python编程实现基本的人脸识别或讲师布置的AI实验项目

八、颁发证书

52.讲师提供项目指导手册,带着学员完成,学员独立完成后,讲师答疑

【今日机器学习概念】

参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:

模块十三

Have a Great Definition

1.工业和信息化部全国网络与信息技术考试管理中心中心颁发的-人工智能职业技能证书。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

培训内容综合、

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注:请学员带二寸彩照2张、身份证复印件一张。

应用完整实践与咨询讨论

Contributors

九、培训费用及须知

53.根据讲师布置的实际应用案例, 开展人工智能和大数据完整项目部署设计和应用开发实践、 应用实施以及解决方案分享咨询与交流讨论

回复“志愿者”加入我们

培训费7800元/人。(含培训费、资料费、考试费、证书费、讲义费等)。需要住宿学员请提前通知,可统一安排,费用自理。

六、师资力量

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张教授,西安理工大学博士生导师。现为国家重点新产品计划项目咨询专家、陕西省制造业信息化专家组专家、陕西省卫生信息化专家组专家,西安理工大学计算机学院副院长,博士生导师。从事机器学习,机器视觉,人工智能方面的研究20多年。对大数据的收集、处理、数据挖掘在实际应用中有深刻的认识。致力于利用大数据、人工智能在企业决策规划、图像处理、语义理解、数据可视化方面的应用。

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七、颁发证书

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参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:

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1.工业和信息化部颁发的-AI人工智能证书。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

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注:请学员带二寸彩照2张、身份证复印件一张。

责任编辑:

八、培训费用及须知

培训费7800元/人。(含培训费、资料费、考试费、证书费、讲义费等)。需要住宿学员请提前通知,可统一安排,费用自理。

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