🎯 结合人工智能与金融领域的知识，探索智能投顾、风控建模等实战场景

1. 学习路径规划

  • 基础阶段

    • 《机器学习在金融中的应用》🔗
    • 《Python金融数据分析入门》🔗
    • 《金融时间序列处理技巧》📊 （含图表示例）

  • 进阶阶段

    • 《深度学习模型构建实战》🤖
    • 《自然语言处理与财报分析》📄🔗
    • 《强化学习在量化交易中的应用》📈

  • 高阶阶段

    • 《生成对抗网络（GAN）模拟市场数据》🎲
    • 《图神经网络与金融网络分析》🌐
    • 《AI驱动的金融风控系统设计》🔒

2. 必备工具与框架

工具 用途
TensorFlow/PyTorch 搭建预测模型
Pandas 数据清洗与处理
Scikit-learn 传统机器学习算法
Jupyter Notebook 代码演示与可视化
AI与金融结合示意图

3. 实战案例库

  • 📈 股票预测：使用LSTM网络分析历史股价趋势
  • 🧪 欺诈检测：基于随机森林的交易异常识别
  • 📊 资产配置：蒙特卡洛模拟结合AI优化组合权重

4. 扩展阅读