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人工智能和机器学习的广泛应用给当今的许多行业带来了根本性的变革。在金融领域，人工智能技术也已锋芒初露。通过阅读本书，你将了解如何利用神经网络和强化学习等方法，对金融市场的走势做出预测。作者伊夫·希尔皮斯科博士基于多年开发、回测和部署人工智能算法交易策略的实战经验，展示了将人工智能算法应用于金融场景的实用方法。本书包含大量Python示例，有助于你边学边练，轻松复现书中的所有结果。* 学习人工智能的主要概念和算法，并了解通用人工智能和超级智能* 理解机器学习和数据驱动的金融学将如何改变金融理论和实践* 运用神经网络和强化学习等方法，发掘金融市场的统计失效现象* 学习向量化回测和算法交易，并掌握人工智能算法交易策略的执行与部署* 展望金融人工智能的未来，涉及基于人工智能的竞争和金融奇点
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本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。你将了解如何运用神经网络、强化学习等深度学习技术预测金融市场。本书分为六大部分。第一部分介绍人工智能算法的核心概念，包括监督学习和神经网络，并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更进一步，讨论如何利用神经网络和强化学习技术解决金融市场中的统计失效问题。第四部分详述如何利用算法交易解决统计失效问题。第五部分展望未来，探讨人工智能会如何改变金融业。第六部分给出以Python实现的神经网络，可用于时间序列预测。
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微课学人工智能Python编程 李方园 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书以Python编程语言为载体，以微课为媒介，从基本编程应用到综合项目设计逐级推进、衍化，通过221个实例详细介绍了Python编程语言的基础知识和语法操作规范，同时还剖析了18个综合应用案例，从而培养读者解决人工智能应用问题的编程能力，完成Python算法库的建构与应用，最终用程序来模拟或实现人类的学习行为。 本书可以作为高职院校计算机类、自动化类、电子信息类、数字经济类等专业Python编程课程的参考教材，也可作为广大Python编程语言爱好者自学的参考书。
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这本书是针对计算机科学专业大学生和软件工程师的。本课程旨在介绍深度强化学习，无需事先了解相关主题。但是，我们假设读者对机器学习和深度学习有基本的了解，并且对Python编程有中级的了解。一些使用PyTorch的经验也是有用的，但不是必需的。
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