《人工智能、大數(shù)據(jù)及算法設(shè)計(jì)實(shí)操應(yīng)用》——建立在機(jī)器學(xué)習(xí)上的商業(yè)銀行算法設(shè)計(jì)

課程背景：

未來(lái)的企業(yè)是如何運(yùn)營(yíng)的？

為什么算法是未來(lái)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心？

當(dāng)下企業(yè)儲(chǔ)備什么樣的人才，以應(yīng)對(duì)未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)格局？

截止2018年，中國(guó)已達(dá)7億移動(dòng)支付用戶。越來(lái)越多的人通過移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行溝通、應(yīng)用、采購(gòu)、支付。同時(shí)，我們也生活在一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)+數(shù)據(jù)+算法的時(shí)代，AI、數(shù)據(jù)、算法無(wú)處不在，未能足夠利用數(shù)據(jù)和算法，沒有把人工智能、大數(shù)據(jù)和算法與商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式、與用戶連接起來(lái)的的企業(yè)是沒有未來(lái)的企業(yè)。今后，中國(guó)每年急需10萬(wàn)名專業(yè)人工智能算法工程師，以及150萬(wàn)具有人工智能、大數(shù)據(jù)思維的職業(yè)經(jīng)理人。

隨著世界經(jīng)濟(jì)大格局的變化和智能產(chǎn)業(yè)的突飛猛進(jìn)，正面臨一個(gè)難得的轉(zhuǎn)型、融合和發(fā)展的機(jī)遇。這個(gè)機(jī)遇就是數(shù)字化，即將把企業(yè)帶到智能時(shí)代的四項(xiàng)技術(shù)：A（Artificial Intelligence，人工智能），B（Blockchain，區(qū)塊鏈），C（Cloud computing，云計(jì)算），D（Big Data，大數(shù)據(jù)）。對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)的改造、對(duì)于消費(fèi)升級(jí)、對(duì)于新型城市化，都要用ABCD的技術(shù)手段，這些以ABCD為代表的新興產(chǎn)業(yè)將引領(lǐng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)未來(lái)發(fā)展。

在人工智能、大數(shù)據(jù)、算法等新科技及應(yīng)用爆發(fā)的今天，任何一家企業(yè)、一個(gè)組織及個(gè)人都需要掌握相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用，才能利于不敗之地。你可能會(huì)認(rèn)為應(yīng)用這些新科技需要高深的數(shù)學(xué)運(yùn)算和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚摗Ｕ喾?，人工智能、大?shù)據(jù)及算法設(shè)計(jì)并不需要深?yuàn)W的數(shù)學(xué)，而需要的是包羅萬(wàn)象的商業(yè)場(chǎng)景與模型，否則人工智能、大數(shù)據(jù)及算法設(shè)計(jì)就成了“無(wú)源之水、無(wú)本之木”。只有結(jié)合商業(yè)場(chǎng)景，人工智能、大數(shù)據(jù)及算法的應(yīng)用才能一步步解決實(shí)際問題，這些解決方案最終接近、形成終極算法。

對(duì)于傳統(tǒng)銀行來(lái)說，此輪科技升級(jí)也是轉(zhuǎn)型的大好機(jī)會(huì)！

【內(nèi)容】

1、人工智能基礎(chǔ)知識(shí)；

2、人工智能與大數(shù)據(jù)、算法的區(qū)別與聯(lián)系；

3、人工智能與大數(shù)據(jù)、算法在商業(yè)領(lǐng)域相關(guān)案例；

4、講解、分析目前商業(yè)中常用的50種算法應(yīng)用并演練。

【培訓(xùn)方式】

理論講授，案例分析，方法傳授、動(dòng)畫演示、互動(dòng)討論，講師點(diǎn)評(píng)、算法演練。

【培訓(xùn)大綱】

第一天上午

一、 人工智能概述

1. 人工智能——世紀(jì)對(duì)弈

1) AlphaGo圍棋勝利的深度透視

2) AlphaGo的算法秘密

3) 對(duì)弈的意義

4) AI發(fā)展的意義

實(shí)戰(zhàn)案例分析：人類思維與機(jī)器思維有哪些本質(zhì)區(qū)別

2. 人工智能發(fā)展概況

1) 什么是智能

2) 什么是人工智能 (AI)

3) AI研究的方法和途徑.

4) AI的歷史.

5) ＡI的研究特點(diǎn)

6) 人工智能學(xué)科體系

3. 人工智能中人文趣事

1) 圖靈（Turing）

2) 赫伯特·西蒙（Herbert Simon）

二、 人工智能基本原理及應(yīng)用

1. 人工智能基礎(chǔ)知識(shí)

1) 知識(shí)表示的概念

2) 知識(shí)的特性

3) 知識(shí)的分類

4) 知識(shí)表示的方法

實(shí)戰(zhàn)案例分析：分布式計(jì)算與人工智能的關(guān)系

2. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用

1) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展簡(jiǎn)史

2) 神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型

3) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類

4) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征

實(shí)戰(zhàn)案例分析：物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)應(yīng)用的三大定律

3. 智能機(jī)器人——在工業(yè)4.0中的應(yīng)用

1) 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)

2) 服務(wù)機(jī)器人

3) 工業(yè)機(jī)器人

實(shí)戰(zhàn)案例分析：人工智能技術(shù)與當(dāng)前中國(guó)制造2025

第一天下午

三、 人工智能相關(guān)熱點(diǎn)技術(shù)——大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、算法

1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)

1) 大數(shù)據(jù)時(shí)代的意義

2) 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概念

3) 大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系

4) 大數(shù)據(jù)解決的主要問題

5) 大數(shù)據(jù)將“猜”出并控制一切

實(shí)戰(zhàn)案例分析：特朗普如何通過數(shù)據(jù)和算法來(lái)操控選民思想和結(jié)果

6) 如何通過在線化收集、處理海量數(shù)據(jù)

7) 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果如何展現(xiàn)——從"人找信息"到"信息找人"

實(shí)戰(zhàn)案例分析：準(zhǔn)確率高達(dá)75%的機(jī)票價(jià)格預(yù)測(cè)模型

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)與算法技術(shù)

1) 機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念——深度學(xué)習(xí)與非深度學(xué)習(xí)

2) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類——有監(jiān)督學(xué)習(xí)（分類、預(yù)測(cè)）、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（聚類、關(guān)聯(lián)）

3) 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要學(xué)派與五大終極算法

符合學(xué)派——逆向演繹算法

聯(lián)結(jié)學(xué)派——反向傳播算法

進(jìn)化學(xué)派——達(dá)爾文算法

貝葉斯學(xué)派——推理算法

類推學(xué)派——支持向量機(jī)算法

4) 什么是算法：即企業(yè)經(jīng)營(yíng)的策略

5) 算法與數(shù)據(jù)——算法如種子、數(shù)據(jù)如土壤

6) 算法三種底層邏輯：或、且、非

7) 機(jī)器學(xué)習(xí)與算法的結(jié)合應(yīng)用

實(shí)戰(zhàn)案例分析：用機(jī)器學(xué)習(xí)和算法預(yù)測(cè)藥物有效性

8) Google在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上的應(yīng)用

實(shí)戰(zhàn)案例分析：為什么Google比雅虎公司市值高很多

9) 菜鳥利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法提升供應(yīng)鏈效率

10) 并不復(fù)雜的推薦算法成就了今日頭條

實(shí)戰(zhàn)案例分析： 你關(guān)心的新聞才是今日頭條

第二天上午

四、 算法設(shè)計(jì)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用

1. 互聯(lián)網(wǎng)金融

1) 互聯(lián)網(wǎng)金融的涵義

2) 互聯(lián)網(wǎng)金融的模式及發(fā)展現(xiàn)狀

3) BAT如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)與算法影響整個(gè)商業(yè)銀行

4) 關(guān)鍵的不是算法，是場(chǎng)景

ü 移動(dòng)支付改變了商業(yè)銀行的用戶場(chǎng)景

ü 行聯(lián)通東航結(jié)成異業(yè)聯(lián)盟

ü 互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新

ü 互聯(lián)網(wǎng)銀行運(yùn)營(yíng)

實(shí)戰(zhàn)案例分析：互聯(lián)網(wǎng)金融通過算法識(shí)別潛在用戶與風(fēng)險(xiǎn)

2. 算法在金融征信風(fēng)控體系中的應(yīng)用

1) 金融征信風(fēng)控體系核心模式

2) 金融征信風(fēng)控算法與模型的設(shè)計(jì)步驟

3) 金融征信風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)

4) 金融征信風(fēng)控模型風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)

5) 信用評(píng)分算法開發(fā)流程

6) 社交網(wǎng)絡(luò)算法在金融反欺詐中的應(yīng)用

案例分析：螞蟻金服征信算法與模型，快速處理用戶借貸需求

3. 區(qū)塊鏈算法應(yīng)用——即將改變銀行、金融行業(yè)秩序

1) 互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)中的四大頑疾——竊取、假冒、篡改、事后否認(rèn)

2) P2P去中心化支付網(wǎng)絡(luò)

3) 數(shù)字資產(chǎn)交易——哈希運(yùn)算

4) 安全公鑰密鑰設(shè)計(jì)

5) 比特幣分割交易

案例分析：京東運(yùn)用區(qū)塊鏈算法建立智能供應(yīng)鏈

第二天下午

五、 常用經(jīng)典算法與建模設(shè)計(jì)與應(yīng)用

1. 算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)

1) 鏈表

2) 數(shù)組

3) 棧

4) 隊(duì)列

5) 哈希表

6) 堆

7) 二分查找樹

2. 產(chǎn)品設(shè)計(jì)十大經(jīng)典算法介紹

3. 預(yù)測(cè)類算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用

1) 決策樹邏輯算法

2) lf…Then…如果你喜歡《星球大戰(zhàn)》，那么你就會(huì)喜歡《阿凡達(dá)》

3) 拉普拉斯定理

4) A/B測(cè)試算法

5) 贏留輸變算法——如何在賭場(chǎng)玩老虎機(jī)

6) 緩存清理算法——算法中的斷、舍、離

4. 博弈算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用

1) 博弈的四個(gè)維度——對(duì)手、收益、算法、數(shù)據(jù)

2) 納什均衡算法

3) 囚徒算法

4) 智豬算法

5) 銀行家與哲學(xué)家算法

6) 海盜分金算法——要么三倍，要么賠光

案例分析：瑞幸咖啡營(yíng)銷算法：朋友圈分享減半，積贊免費(fèi)送

5. 聚類算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用

1) 谷歌pageRank網(wǎng)頁(yè)排名算法

2) 歐幾里得算法

3) K最近鄰算法

4) 拜占庭將軍困境與算法

5) 緊前關(guān)系算法

6) 最優(yōu)停止算法——神奇的37%

六、 舉一反三、無(wú)師自通創(chuàng)造屬于自己的終極算法

實(shí)戰(zhàn)練習(xí)：圍繞企業(yè)自身運(yùn)營(yíng)特點(diǎn)，分組練習(xí)設(shè)計(jì)以下四方面算法和模型：

1) 市場(chǎng)與營(yíng)銷類，設(shè)計(jì)精準(zhǔn)營(yíng)銷、實(shí)時(shí)營(yíng)銷和個(gè)性化推薦等算法模型；

2) 客戶關(guān)系類，設(shè)計(jì)獲取客戶最優(yōu)算法、風(fēng)控模式、設(shè)計(jì)客戶畫像、關(guān)系鏈研究和客戶生命周期管理；

3) 企業(yè)經(jīng)營(yíng)類，設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)流程、決策、監(jiān)控和經(jīng)營(yíng)分析；

4) 商業(yè)化指數(shù)體系的初步搭建和分析。