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金融保險:深度學習 版權信息
- ISBN：9787514198201
- 條形碼：9787514198201 ; 978-7-5141-9820-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
金融保險:深度學習 本書特色
★張寧教授作為我的摯友和一位在人工智能前沿領域耕耘多年的學者與踐行者，結合自己對于人工智能的研究及實踐經驗，特別是他在金融領域的探索匯聚形成此書，很多內容頗有啟示，是行業很好的參考。 —— 軒鴻集團首席經濟學家，亞洲投資者學會風險管理中心執行董事 陸晨 ★張寧教授的《金融保險：深度學習》是國內為數不多的偏重于介紹人工智能基礎理論及金融保險領域應用的書籍，令人耳目 新，讀后帶來許多思考。相信相關從業人士一定能夠開卷有益，得到不一樣的知識感受。 ——中海晟融首席經濟學家 張一
金融保險:深度學習 內容簡介
《金融保險：深度學習》主要探討新一代人工智能技術——深度學習在金融保險中的具體應用，匯集不同角度的研究案例，目的是推動深度學習技術來變革傳統的金融保險模式。當前世面上還沒有具體闡述相關應用的書籍。 《金融保險：深度學習》涉及到：卷積神經網絡下的物體識別在金融和保險中的應用，包括定損、客戶鑒別、文據識別和后臺應用；循環神經網絡支撐下的金融時間序列處理技術的原理和研究進展以及應用案例，這當中包括單維度時間序列，時間向量的預測和分析，以及深度學習方法和傳統方法的對比，同時還引入了注意力機制，用來有針對性的對金融時間序列進行分析；金融中的自然語言處理技術以及特定語義的鑒別和應用，同時利用該技術實現對金融情感分析，輿情情緒判斷以及客戶畫像抽取等金融場景的嵌入式應用。
金融保險:深度學習 目錄
第1章 新一代人工智能與金融
1．1 從傳統人工智能到新一代人工智能
1．2 人工智能+金融：挑戰、偏見與路徑
1．3 金融中的深度學習可解釋問題
第2章 欺詐識別中的深度學習和機器學習
2．1 欺詐識別介紹
2．2 構建深度網絡進行欺詐識別
2．3 大規模數據下復雜機器學習技術進行欺詐識別
第3章 卷積網絡與生理年齡定價
3．1 卷積網絡介紹
3．2 動態風險定價
3．3 利用手背紋理來確定生理年齡
3．4 保險應用的模式分析
3．5 健康管理應用：擴維卷積技術用于脈象識別
第4章 循環神經網絡與金融時間序列分析
4．1 經典時間序列分析方法
4．2 循環神經網絡
4．3 比特幣價格分析的循環神經網絡方法
第5章 金融自然語言處理與其他深度學習應用
5．1 金融自然語言處理
5．2 其他深度學習應用
參考文獻
后記
1．1 從傳統人工智能到新一代人工智能
1．2 人工智能+金融：挑戰、偏見與路徑
1．3 金融中的深度學習可解釋問題
第2章 欺詐識別中的深度學習和機器學習
2．1 欺詐識別介紹
2．2 構建深度網絡進行欺詐識別
2．3 大規模數據下復雜機器學習技術進行欺詐識別
第3章 卷積網絡與生理年齡定價
3．1 卷積網絡介紹
3．2 動態風險定價
3．3 利用手背紋理來確定生理年齡
3．4 保險應用的模式分析
3．5 健康管理應用：擴維卷積技術用于脈象識別
第4章 循環神經網絡與金融時間序列分析
4．1 經典時間序列分析方法
4．2 循環神經網絡
4．3 比特幣價格分析的循環神經網絡方法
第5章 金融自然語言處理與其他深度學習應用
5．1 金融自然語言處理
5．2 其他深度學習應用
參考文獻
后記
展開全部
金融保險:深度學習 作者簡介
張寧，數學博士，健康管理科學博士，畢業于吳文俊院士創立的數學機械化中心。中央財經大學中國精算研究院金融科技中心主任，中國銀保監會首屆償咨委委員，教育部學位中心評議專家。金融腦（Finance Brain）平臺負責人，閩南師范大學講座教授。發表論文31篇，出版教材3部、專著6部、編著7部，擁有專利多項。曾是谷歌中國、多倫多大學深度學習小組成員。研究方向為人工智能、金融科技、健康管理科學和生命質量。
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