基于深度学习的金融大数据分析与预测

来源:统计学院  字体:

题目: 基于深度学习的金融大数据分析与预测

报告人:赵峰

时间:10.27日(星期四),13:30-15:30

地点:线下:综合楼615

线上:腾讯会议894 711 441

摘要: 随着人工智能、大数据技术的快速发展,金融大数据在量化交易、智能投顾、欺诈检测中的价值体现日趋明显,“用数据说话”已成为投资决策的主要依据。本报告主要围绕“智慧金融”大背景,探索如何将一些深度学习新技术、新方法应用于金融大数据的分析与预测中,为挖掘金融大数据背后隐含的经济运行规律、制定金融决策等提供技术支撑,具体包括(1)如何将Bert网络进行改进,使其能够适用于专家股评文本的主题识别,为后续股市大盘涨跌预测提供依据;(2)如何对GAN网络进行改进,使其能够快速、准确的对银行客户缺失信息进行填补,为后续信贷风险评估提供完备数据;(3)如何对SRU网络进行改进,使其能够适用于股票价格趋势预测,为投资决策提供可靠信息支持。

报告人简介:

赵峰,博士,教授,硕士研究生导师,清华大学访问学者,美国北卡罗来纳大学教堂山分校访问学者。现任山东工商学院计算机科学与技术学院副院长、烟台市医学影像智能处理工程研究中心主任、中国图学学会大数据专委会委员、中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会委员、中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会委员、山东省计算机学会理事、山东省人工智能学会理事。主要研究方向包括:人工智能、机器学习、医学图像分析、金融大数据分析。主持国家自然科学基金面上项目2项、山东省自然科学基金面上项目2项、中央引导地方科技发展资金项目1项、山东省高等学校“青年创新人才引育计划”项目1项。 在《Expert Systems with Applications》、《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》、《自动化学报》等国内外学术期刊上发表论文30余篇,其中SCI检索20余篇;获批发明专利2项;出版学术专著1部;获山东高等学校优秀科研成果奖二等奖、三等奖各1项。

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