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数智化转型:人工智能的金融实践

邓佳佶
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计算机网络人工智能11.8万字

更新时间:2023-12-27 17:31:15 最新章节:注释

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书籍简介

人工智能技术是金融体系进化的动力之一,但要用好这一技术,还需要理解金融体系本身的逻辑。在金融行业智能化转型的过程中我们要解决的问题很多、很杂,但是在金融领域已经形成一套完整的运行规则。如果不能深刻理解问题、痛点在哪儿,金融机构在转型的过程中很容易陷入僵局。在本书中,作者基于“客户—资管—风控”框架,梳理了金融领域中涉及的多种业务场景,探讨其智能化方向。关注要解决的核心业务问题,从核心业务问题中抽象出其技术需求,解释具体业务落地时可能存在的差异性。本书帮助金融科技的从业者,在思考金融行业智能化转型时有更清晰的思维框架,不至于陷入谋一域而难谋全局的困境。
上架时间:2022-04-01 00:00:00
出版社:中国科学技术出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行

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  • 这是一本探讨人工智能与生物技术的融合颠覆传统医疗,并会对未来药物研发产生重大影响的书。作者凭借其在生物科学方面的专业背景,以及在生物技术和制药行业的从业经验,为读者呈现了对于医疗科技这一前沿领域的深刻见解。书中首先概述了数据科学方法的兴起以及生物学领域的范式转变,这一转变催生了计算生物学的革命,即通过计算机模拟进行生物实验和药物研发。作者详细介绍了人工智能和深度学习领域的重大突破,并探讨了这些技术
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    本书结合AI原生应用落地的大量实践,系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用,涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板,而是帮助读者深入理解和应用提示设计技巧,以找到决定大语言模型输出的关键因子,进而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。本书
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    本书分为3个部分:第1章和第2章是人工智能的数学基础,主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识,以及线性代数和概率论的相关知识;第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论,以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建;第13章介绍了Spark机器学习,笔者认为对于机器学习,不能只限于Python中的skle
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