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硬创公开课AI金融专场预告:如何打造产品化的金融AI?

雷峰网  · 公众号  · 科技媒体  · 2017-02-13 22:14

正文

AI金融评论招人啦!

金融科技方向记者,提供有竞争力的薪酬!

要求:
1、经济学、法学类专业毕业,对证券、银行等资本市场熟悉,对大数据、人工智能等计算机技术有浓厚兴趣
2、英语六级水平,文笔佳

当金融遇上AI,潜力也许不止成为一个投资顾问。金融,在AI落地产业应用的讨论中,本就是首当其冲的行业,金融业对人工智能的关注也超乎想象。人工智能和金融的结合目前有多个领域:用人工智能进行量化交易;辅助生成报告、投资意向书;做语义搜索,用于行业研究、市场用户分析等等。而如今机器学习、神经网络等概念盛行之下,如何打造有效的金融AI产品,寻找切实的AI落地路径和方案的困境,仍是拦在技术研究者与金融业人士面前的鸿沟。


为此,本期雷锋网硬创公开课AI金融专场邀请了三位大牛,来分享他们在AI金融领域的从业经验思考,他们分别是:



  • 百度金融首席数据科学家丁磊:十年人工智能从业的经验思考


  • 财鲸智能投顾联合创始人王蓁:AI介入下,金融投资领域各应用环节可能发生怎样的变革?


  • 第四范式联合创始人、首席架构师胡时伟:如何以产品化最快实现AI商业价值


演讲嘉宾与主题


  


百度金融首席数据科学家丁磊


右一为丁磊博士


丁磊博士是百度金融首席数据科学家,曾任职汇百川征信CTO,及PayPal全球消费者数据科学部负责人。丁博士曾在斯坦福大学学习管理,先后在哥伦比亚大学和IBM Watson研究院工作,具有在大数据、金融等领域十多年的从业经验,在人工智能和大规模机器学习等领域有丰富的成果。


内容简介:


本期公开课内容将包括但不限于:


1、十多年从事AI的经历:重点谈谈丁博士搭建PayPal AI平台的经验。


2、从DIKW金字塔和人类感官的演化历程谈AI。


3、结合行业的案例,分享“数据+AI”在感知和决策领域带来的核心能力。


4、AI落地的挑战:包括跨领域和团队的交融与整合、工程能力的建设,以及AI落地中的信任问题。兼谈中小企业如何利用AI升级。


《十年人工智能从业的经验思考》:2月17日周五晚上8点


  


财鲸智能投顾联合创始人王蓁


王蓁博士


王蓁博士是北京财鲸信息技术有限公司联合创始人,美国康奈尔大学博士、清华大学学士;特许金融分析师(CFA),金融风险管理师(FRM),持有美国资产管理咨询个人牌照;他曾就职于美国纽约华尔街的彭博总部,从事多资产投资组合的量化建模和投资。王蓁博士曾应邀在中国科学院经济学院MBA班教授量化金融投资专题课,曾在清华大学、五道口金融学院、对外经贸大学等发表量化金融讲座,熟悉美国金融市场和监管法律,擅长大数据统计研究和各类人工智能方法。


内容简介:


本期公开课内容将包括但不限于:


1、对比国内外不同的金融投资发展阶段,AI都起到了怎样的作用?


2、看当下,AI在金融投资领域应用都有哪些优势与不足?


3、在AI的作用下,未来金融投资领域的各个分支方向可能会发展为什么模样?从业者的机遇在哪里?


《AI介入下,金融投资领域各应用环节可能发生怎样的变革?》:2月23日周四晚上8点


  


第四范式联合创始人、首席架构师胡时伟 



胡时伟,第四范式联合创始人、首席架构师。在百度任职期间作为系统架构负责人,主持了百度商业客户运营、凤巢新兴变现、“商业知心”搜索、阿拉丁生态等多个核心系统的架构设计工作;作为链家网创始团队成员,完成了链家网新主站、经纪人新作业系统、绩效变革系统的整体架构设计以及研发团队的建设管理。现任第四范式研发总工程师,带领团队打造出国内首款人工智能全流程平台“第四范式·先知”,“先知”平台2016年荣获中国智能科技最高奖——“吴文俊人工智能科学技术奖”一等奖。


内容简介:


本期公开课内容将包括但不限于:


1、关于机器学习产品设计与工程优化方面的思考;


2、结合银行反欺诈案例,分析高维大规模机器学习如何应用于具体业务提升中;


3、如何降低企业应用机器学习技术的成本;


4、有效的AI产品化所带来的行业智能化变革。


《如何以产品化最快实现AI商业价值》:2月28日周二晚上8点


活动详情:


活动形式:


斗鱼直播(房间号:788495)+微信群与嘉宾问答互动


本次硬创公开课专场将会有【斗鱼直播+微信群问答】两个环节。读者可申请加入 AI金融评论微信群,嘉宾直播授课分享结束后,将会在微信群与群友问答互动。


报名方式:


扫描下方海报上的二维码,关注“AI金融评论”公众账号后,在菜单里点击“公开课”添加管理员,通报姓名、公司、职位、联系方式,并分享海报到朋友圈、截图发给管理员,审核通过后即可进群。(人工智能研究者或实践者优先。)



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