風險管理與數(shù)據(jù)經(jīng)濟專業(yè)課題項目（計算機專業(yè)）

一、項目背景

大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)銀行應當建立健全與轉型發(fā)展進程相適應的全面風險管理體系，有效運用各類風險管理工具，確保有效識別、計量、監(jiān)測和控制各類傳統(tǒng)風險和新型風險，其中，核心環(huán)節(jié)是大數(shù)據(jù)應用，通過大數(shù)據(jù)應用能夠解決金融領域中的信息不對稱問題，從而給全面風險管理帶來天翻地覆的變化。

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)就是大量的噪音，將概率統(tǒng)計的方法運用于金融投資中，就是從海量數(shù)據(jù)中找出微弱信號，也就是從大量噪音中找到真正的信號，這是人工智能的優(yōu)勢所在?？梢越柚F(xiàn)代統(tǒng)計學和數(shù)學的方法，利用計算技術從龐大的歷史數(shù)據(jù)中選出能帶來超額收益的多種“大概率”事件，以此為依據(jù)制定投資策略，進而用數(shù)量模型驗證及固化這些規(guī)律和策略。 

本課題由中科院虛擬經(jīng)濟與數(shù)據(jù)科學中心專業(yè)團隊指導，學習風險管理與數(shù)據(jù)經(jīng)濟專業(yè)技術，并撰寫英文專利。

二、項目亮點

1、國際級平臺： 

中科院虛擬經(jīng)濟與數(shù)據(jù)科學中心

“中國科學院虛擬經(jīng)濟與數(shù)據(jù)科學研究中心” （以下簡稱“中心”）是中國科學院下屬的非法人的獨立研究單元，成立于2007年4月，依托中國科學院大學組建。中心下設6個研究室，分別為：虛擬經(jīng)濟研究室、數(shù)據(jù)挖掘與最優(yōu)化研究室、綠色經(jīng)濟研究室、虛擬商務研究室、社會計算與電子健康研究室、風險投資研究室。中心擁有高水平的科研團隊，包括中科院“百人計劃”學者2位，教授3位，副教授3位，創(chuàng)新團隊海外學者8位，兼職教授（研究員）27位。

2、成果導向的專業(yè)課題：

本次活動學生們會在專家?guī)ьI下，深入學習人工智能技術及在不同領域的應用研究。運用機器學習及人工智能相關技術（Convolutional Neural Network、K Nearest Neighbors （KNN）， Logistic Regression （LR） and Random Forest （RF）等等），學會用機器學習來解決實際問題，建立模型， 處理與分析實驗數(shù)據(jù)，并撰寫英文專利，完成專利申請。image.png

3、專家推薦信：

通過小組合作的形式，每個人細致扮演不同的研究角色、訓練集處理、數(shù)據(jù)記錄、專利撰寫等等方面互相協(xié)調(diào)，通力協(xié)作來解決問題。順利通過的同學，將獲得研究員的個人推薦信。

4、高效的科研方式：

本次活動將使用基礎知識學習+技術實踐+專利申請的形式開展，在課題實踐開展之前，我們會組織學生學習風險管理與數(shù)據(jù)經(jīng)濟、機器學習與人工智能相關的基礎知識，通讀專業(yè)文獻，進而引導學生完成技術實踐，處理實驗數(shù)據(jù)，并撰寫英文專利，完成專利申請。

有別于其他短期類培訓項目，學生不僅學習專業(yè)知識，更重要的是親自參與課題實踐，并最終拿到海外創(chuàng)新專利，將活動的實踐效果提升到最大！

三、適合人群

·申請目標專業(yè)為計算機、商業(yè)分析、金融、經(jīng)濟、商科等方向的學生。

·想要學習人工智能及機器學習的專業(yè)方法，并提升科研實驗能力的學生。 

·想要豐富自己的計算機、金融、經(jīng)濟、商科科研專業(yè)背景，深入發(fā)展自己興趣點的學生。

四、基礎信息

項目安排：

W1: 課題背景材料及基礎理論知識

W2: 分析方法及分析相關軟件

W3: 專利申請課程

W4: 課題實操、英文專利撰寫及申請

招生人數(shù)：4-6人 

錄取要求：英語成績達到四級以上水平或托福80分以上或雅思6.0以上

更多費用及時間問題，聯(lián)系美嘉留學導師微信：meijiaedu2006