该课程旨在引入适用于金融领域的高级机器学习技术，涵盖衍生品定价、模型校准、投资组合配置与对冲、信用评分、欺诈检测、投资决策和风险管理等方面。同时也会介绍文本挖掘，以利用日益丰富的替代数据资源。
该课程旨在介绍金融服务业中的高级机器学习概念，利用神经网络、循环神经网络、强化学习和文本挖掘，应用范围从信用评分、欺诈检测、市场异常、交易引擎到资产定价。该课程基于数据驱动方法，使用模拟数据或真实数据实现机器学习技术。资金高级机器学习课程还使学生能够熟悉高级机器学习技术，处理嘈杂的数据集并从中提取价值。本课程还将介绍用于定量分析文本数据的文本挖掘方法。
要选择此模块作为选项或选修课，学生必须满足以下条件：
已注册并就读于提供该模块的正式课程和学年；理解基本的概率论、线性代数和多元微积分水平；能够用适合数值计算的编程语言编写相当复杂的计算机程序；已完成金融应用中的机器学习（COMP0050或COMP0198）。
成功完成该课程后，学生能够：
1. 熟悉一系列高级机器学习算法，包括卷积神经网络、循环神经网络和强化学习。
2. 针对给定的金融问题确定适当的机器学习算法。 优化定价和校准方法。
3. 在金融领域构建数值复杂的动态控制问题。 构建灵活的金融预测模型。
4. 通过算法调查文本数据。
5. 使用Python编写和调整用于金融应用的Keras和/或Tensorflow的高级机器学习算法。
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