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Xincai Youdao Sharonation Phase 5:深度学习智能的风险
浏览: 发布日期:2019-02-10
近年来,深度学习已广泛应用于人工智能任务,并在图像处理,人脸识别,语音识别,文字处理等方面取得了一系列成果。深度学习在挖掘中具有强大的学习功能,可以更精确地破坏隐藏在深层数据中的规则。它非常适合具有大规模和高维数据特征的金融市场。
深度学习模型在金融风险管理领域的正确应用将提高金融数据处理的速度,大大降低人员成本,优化财务风险管理。虽然传统方法似乎无法分析非常复杂的金融市场,但深度学习方法可以通过构建多层网络更好地处理时变数据和信息不足是的,有一个很大的远见。财务和方法的改进高度适用的可能性|文献信息| J-GLOBAL科学与技术综合链接中心
财务数据越来越复杂,对识别和衡量金融风险的需求不断增加,深度学习的应用成为金融风险管理领域研究的前沿,并将导致毁灭性的变革。
在第五届“忠实与幸福”主题中,我们深入探讨深度学习技术如何在“强化学习与智力风险”这一主题中促进金融风险管理的快速发展它会。一家咖啡公司会来帮助你:
特邀嘉宾
李洪刚
北京师范大学系统科学系教授
发言人:识别和量化财务风险的一种方法。
基本影响,特别强调金融作为理解和应对风险的复杂演化系统的重要性,主要类型的金融风险和风险测量的基本指标以及关键的量化风险如何应对财务问题
特邀嘉宾
ShuHanaKei
巨灵产品智胜董事
演讲者:人工智能在财务信息处理中的应用。
在信息和客户体验爆炸性增长的时代,一种在最短的时间内获得最重要内容并创建个性化推荐的方式是吸引用户和增加流量的重要方式它成为一个节点。解决这些问题的人工智能技术为行业提供了一个愿景。
特邀嘉宾
张江
北京师范大学系统科学系教授
演讲者:人工智能和深刻革命。
今天,人工智能在各个领域取得了进步,并引起了政府的高度重视,那么什么是深度学习?什么推动了模型,数据和硬件的发展,深度学习?有一种深度学习模型吗?深度学习的当前趋势是什么?如何从深度学习入手?在本讲座中,回答每个问题,并等待人工智能新发展的方向。
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