大数据人工智能量化投资平台思维导图

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量化交易从入门到精通

“量化交易不仅仅应用于股票和期货市场，还可以应用于其他金融领域，如外汇和债券等。通过算法模型的分析，投资者可以在不同的市场和资产类别中寻找投资机会。”
“在量化交易中，投资者需要具备数学、统计学和编程等方面的知识。这些技能可以帮助投资者更好地理解和应用算法模型。”
“量化交易是一个高度竞争的领域，投资者需要不断学习和创新才能取得成功。但是，只要掌握正确的技能和方法，量化交易也可以带来非常丰厚的回报。”
量化交易从入门到精通
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
量化
python
交易
作者
平台
策略
应用
精通
入门
交易介绍
包括
量化
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风险管理
通过
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内容摘要
内容摘要
《量化交易从入门到精通》是一本全面介绍量化交易理论与实践的书籍。这本书的目的是帮助读者理解量化交易的基本概念、方法和策略，并通过具体的案例和代码实现，使读者能够快速上手并精通量化交易。在这一章中，作者首先介绍了量化交易的基本概念、应用领域和优势。然后，他详细阐述了量化交易系统的基本组成部分，包括金融市场分析、交易策略制定、交易执行和风险管理。作者还讨论了量化交易的适用范围和局限性，以及如何根据投资者的需求和风险承受能力选择合适的量化交易策略。第二章 Python编程语言在量化交易中的应用这一章重点介绍了Python编程语言在量化交易中的应用。作者首先介绍了Python的基本语法和常用库，然后详细讲解了如何使用Python进行金融数据分析、回溯测试和实时交易。

《AI未来进行式李开复陈楸帆新书》读书笔记思维导图PPT模板下载

AI取代人类员工背后的潜在危机
UBI会是一剂良方吗
从事哪些工作的人不容易被AI取
代
如何化解AI时代的人类工作危机
迎接AI新经济以及制定全新的社会契约
09 幸福岛
01
开复导读
02
开复解读
03
AI时代的幸福准则
04
如何利用 AI衡量和提升幸福感
05
AI数据：去中心化 vs.中心化
《AI未来进行式李开复陈楸帆新书》
最新版读书笔记，下载可以直接修改
思维导图PPT模板
目录
01 序一 AI的真实故事
02
序二创造未来，从想象未来开始
03 01 一叶知命
04 02 假面神祇
05 03 双雀
06 04 无接触之恋
目录
07 05 偶像之死
09 07 人类刹车计划
08 06 神圣车手 010 08 职业救星
计算机视觉技术的应用
06
Deepfa ke
05
计算机视觉的基础——卷积神经网络（CNN...
生物特征识别
生成式对抗网络
AI安全
03 双雀
开复导读开复解读
自然语言处理（NLP）
有监督的NLP
自监督的NLP NLP应用平台
NLP能通过图灵测试或者成为通用人工智能...
教育领域的AI
序一 AI的真实故事
序二创造未来，从想象未来开始
01 一叶知命
01
开复导读
02
开复解读
03
什么是深度学习
04
深度学习：能力惊人但也力有不逮
05
深度学习在互联网和金融行业的应用

构建量化动量选股系统的实用指南

通过这种比较，我们可以更清晰地看到哪些股票在市场上表现强劲，从而做出更有依据的投资决策。
当然，任何投资策略都不是万能的。书中也提到了动量策略的局限性，比如中期动量存在赢家恒赢、输家恒输的情况。这让我意识到，投资并非一劳永逸的事情，而是需要不断地学习、调整和完善自己的策略。
我的投资理念也在不断地进化中。目前，我对动量策略持有“知之、信之、偶尔辅助用之”的态度。我认同书中所述的动量策略的实用性和有效性，但在实际操作中，我还是会结合其他策略和信息进行综合判断。毕竟，投资是一个复杂且需要综合考虑的过程，而各种策略只是其中的一部分工具。
“选股系统不应过于复杂，简单而有效的系统才是最好的。”
这个观点反对过度复杂化的投资策略，强调了简单和有效的重要性。在构建选股系统时，投资者应追求的是简单而有效的模型，而非过于复杂的模型。复杂的模型不仅难以理解和实施，而且更容易受到过度拟合和市场变化的影响。
“持续的学习和优化是构建成功选股系统的关键。”
第二部分“策略构建”是全书的重点，详细阐述了如何根据投资者的风险偏好和投资目标，构建适合自己的量化动量选股策略。这一部分不仅提供了策略构建的基本步骤，还通过多个实例，展示了不同策略的特点和适用场景。
第三部分“系统实现”则从实际操作的角度出发，介绍了如何利用现有的金融数据平台和编程工具，将策略转化为可执行的程序。这一章节对于那些希望将策略应用于实际交易的读者来说尤为重要。
作者简介
这是《构建量化动量选股系统的实用指南》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
第四部分“案例分析”选取了多个经典案例，深入剖析了不同市场环境下，量化动量选股策略的表现。通过这些案例，读者可以更直观地理解策略的实际效果和应用价值。

量化投资：策略与技术

一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。
量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。
目录分析
0 1
第1章量化投资概念
0 2
第2章量化选股
0 3
第3章量化择时
0 4
第4章股指期货套利
0 6
第6章统计套利
0 5
第5章商品期货套利
第8章算法交易
量化投资：策略与技术
读书笔记模板
01 思维导图
03 读书笔记 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 精彩摘录 06 作者介绍
思维导图
关键字分析思维导图
套利
期货
理论
系统
第章
资金
交易平台
技术
Hale Waihona Puke 量化策略套利分析
策略
基本概念
内容
趋势
追踪
交易
市场
内容摘要
本书是有关量化投资策略的著作，首先介绍了量化投资大师西蒙斯的传奇故事（连续20年，每年赚60%）；然后用60多个案例介绍了量化投资的各个方面的内容，主要分为策略篇与理论篇两部分，策略篇主要包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和资产配置等。理论篇主要包括：人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程及IT技术等；最后介绍了作者开发的DAlpha量化对冲交易系统，该系统全球市场验证显示具有长期稳健的收益率。
15.1基本概念 15.2主要内容 15.3灰色马尔可夫链股市预测
16.1数据仓库技术 16.2编程语言
17.1万德中国金融数据库 17.2文华财经：程序化交易平台 17.3交易开拓者：期货自动交易平台 17.4大连交易所套利指令 17.5 MT5：外汇自动交易平台

创业思维导图

创业思维导图创业创业 (1)1.商业竞争 (5)1.1.核⼼竞争⼒ (6)1.1.1.识别标准 (6)1.1.2.主要内容 (6)1.2.竞争策略 (6)2.创业者⾃⾝成长 (7)3.思考分析 (10)3.1.分析⽅法 (11)3.1.1.回馈分析法 (11)3.1.2.论证 (11)3.1.3.数据分析 (12)3.1.3.1.量化 (12)3.2.分析内容 (12)3.2.1.趋势 (13)3.2.2.预测 (13)3.2.3.脆弱性 (13)3.2.4.不确定性 (14)3.3.⼯具和框架 (14)3.3.1.逻辑树 (14)3.3.2.3C分析 (15)3.3.3.4P分析 (15)3.3.4.SWOT分析 (15)3.3.5.安索夫矩阵 (15)3.3.6.波特五⼒模型 (15)3.3.7.凸性⾃由探索 (15)3.3.7.1.判断⽅法 (16)3.3.8.战略图 (16)3.3.9.关联图 (16)3.3.10.净现值分析 (16)3.3.11.龙卷风图 (16)3.4.思维⽅式 (16)4.战略决策 (20)4.1.基本⽅法 (20)4.2.基本原则 (21)4.3.战略思维 (22)4.4.战略类型 (23)4.4.1.时基竞争战略 (23) 4.4.2.企业家柔道战略 (23) 4.4.3.追随者战略 (24)4.5.⾏业远见 (24)4.6.计划制定 (24)4.7.转折点 (24)5.管理⽅⾯ (24)5.1.管理内容 (25)5.1.1.⼈⼒资源管理 (25) 5.1.1.1.⽤⼈⽅法 (26)5.1.1.2.⼈事决策 (27)5.1.1.2.1.激励 (28)5.1.1.3.招聘 (28)5.1.1.4.解聘 (28)5.1.1.5.组织构架 (28)5.1.1.5.1.基本原则 (29) 5.1.1.5.2.团队建设 (30) 5.1.1.5.3.企业⽂化 (30) 5.1.1.5.4.组织类型 (31) 5.1.1.5.4.1.指数型组织 (31) 5.1.1.5.4.2.线性组织 (32) 5.1.1.5.4.3.正式组织 (32) 5.1.1.5.4.4.⾮正式组织 (32) 5.1.1.5.5.组织特点 (32) 5.1.1.6.标准化 (34)5.1.2.⽬标管理 (34)5.1.2.1.⽬标内容 (35)5.1.2.2.⽬标管理要求 (35) 5.1.2.3.⽬标导向 (36)5.1.3.创新管理 (36)5.1.3.1.创新领域 (37)5.1.3.2.创新⽅法 (37)5.1.3.3.创造性模仿 (38)5.1.3.4.研发管理 (38)5.1.3.4.1.内部研发 (38) 5.1.4.风险控制 (38)5.1.4.1.摆脱危机⽅法 (39) 5.1.5.业务管理 (39)5.1.5.1.关键业务 (40)5.1.5.2.时间框架 (40)5.1.5.3.会议 (40)5.2.提升管理能⼒⽅法 (40) 5.3.基本原则 (40)5.4.管理⼯具 (41)5.5.管理的⽬标 (42)5.6.对于管理者的要求 (42)6.市场营销 (43)6.1.客户和需求 (43)6.1.1.关注点 (45)6.1.1.1.早期客户特点 (46) 6.1.2.客户探索 (47)6.1.3.客户验证 (49)6.2.产品 (51)6.2.1.基本产品 (52)6.2.2.关键指标 (52)6.3.演⽰技巧 (52)6.4.营销宣传 (53)6.4.1.病毒性营销 (53)6.5.市场 (53)6.5.1.市场调研 (54)6.5.2.重构市场边界 (54) 6.5.3.市场类型 (55)6.6.定价机制 (56)6.6.1.弹性定价 (57)6.6.2.收⼊定价 (57)6.7.标准化 (57)7.商业常识 (57)7.1.企业相关 (58)7.1.1.商业模式 (61)7.1.1.1.变⾰⽅法 (61)7.1.1.2.分析⽅法 (62)7.1.1.3.1.协作消费 (63)7.1.1.4.内涵 (63)7.1.2.国际化 (64)7.1.3.技术公司特点 (64)7.1.4.体系建设 (64)7.1.5.企业资源 (65)7.2.创业模式 (65)7.2.1.加盟⾏业 (69)7.2.2.基本原则 (69)7.2.3.全栈创业 (69)7.2.4.互联⽹公司关键能⼒ (69) 7.2.5.融资 (70)7.2.6.易失败项⽬特征 (70) 7.3.投资 (70)7.4.定律定理 (70)8.价值链 (71)8.1.利润区 (71)8.2.价值链整合 (72)8.3.资产 (72)8.3.1.信息资产 (72)8.4.伙伴关系 (72)9.解决问题 (72)9.1.步骤 (73)9.2.基本原则 (73)10.企业扩张 (73)10.1.扩张原则 (74)10.2.规模化 (74)10.3.多元化 (74)10.4.垄断 (74)11.技术相关 (76)11.1.⼈⼯智能 (76)11.1.1.深度学习 (77)11.2.数字技术特征 (77)11.3.第⼆次机器⾰命 (77)11.4.互联⽹ (78)1.商业竞争在商业竞争中，难免会遇到各种各样的挫折，当必须做出⼀部分牺牲的时候，也⼀定要把握利弊关系，千万不要被最表⾯的问题所困惑，要积极地争取到主动，牺牲表⾯的东西以保全实⼒。

大数据时代的大数据思维(PPT 32页)

条效率
例1：提供个性化定制性服务
美国明尼阿波利斯市郊外的一位父亲收到了美国第二大零售商Target寄来的有关养育婴儿的优惠券
收件人是他那还读高中的女儿这位父亲起初勃然大怒，准备同该商家理论但后来发现女儿确实不小心怀了孕根据25种典型消费品的消费大数据构建了“怀孕预测指
数” 商家正是根据这位少女在该店的购物记录，通过该指数
数据量（Volume）
全量超大规模（海量） K、MB（兆）、G、T、P、E、Z、Y、N、D、C 大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）
不仅是规模，更重要的是增长速度到2012年，人类生产的所有印刷材料数据量是200PB ，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB 整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍
由于这些观念能够一下子解决许多问题，所以，它似乎将有希望解决所有基本问题，澄清所有不明了的疑点
每个人都想迅速地抓住它们，作为进入某种新实证科学的法宝，作为可以用来建构一个综合分析体系的概念轴心
这种“宏大概念突然流行起来，一时间把几乎所有的东西都挤到了一边
大数据不擅长的
数据不懂社交：”质“与”量“ 数据不懂背景：情景因素数据会制造出更大的“干草垛”：噪声数据偏爱潮流，忽视杰作：短期与长期大数据无法解决大问题数据掩盖了价值观念
市场比保健市场更为庞大，未来将达到几百万亿美元问题：消耗时间、代价昂贵
一个肿瘤患者的基因组容量是2-3T 借助于大数据，基因测序的成本已经从几十万美元逼近
1000美元大关
大数据实践为企业创造价值的可能途径
客户群体细分，量身定制特别服务发现隐藏线索，进行产品和服务创

监理投资控制-思维导图

合同计价方式
总价合同
固定总价合同可调总价合同
单价合同
固定单价合同可调单价合同
成本加固定百分比酬金
成本加酬金合同
成本加固定金额酬金成本加奖罚
最高限额成本加固定最大酬金
项目的复杂程度
影响合同价格方式选择的因素
工程设计工作的深度工程施工的难易程度
合同价款约定内容
合同价款约定的一工般程规进定度要求的紧迫程度预付工程款的数额、支付时间及抵扣方式
公司总部管理费
暂列金额
盈余
第二章建设工程投资构成
第三节设备、工器具购置费用组成和计算
设备购置费组成和计算
国际标准设备原价国际非标准设备原价
进口设备的交货方式
进口设备抵岸价的构成及其计算
进口设备抵岸价的构成
进口设备抵岸价=货价+ 国外运费+国外运输保险费+银行财务费+外贸手续费+进口关税+增值税+ 消费税
铺底流动资金
第三章建设工程项目投融资
第一节工程项目资金来源
项目资本金制度
项目资本金的来源
项目资本金的比例
项目资本金管理
项目资本金筹措渠道与方式
项目资金筹措渠道和方式
债务资金筹措渠道与方式
资金成本
资金成本及其构成资金成本的性质资金成本的作用资金成本的计算
既有法人项目资本金筹措新设法人项目资本金筹措信贷方式融资债券方式融资租赁方式融资
２０２2年监理工程师建设工程投资控制
思维导图
第一章建设工程投
资控制概述

《增强型分析 AI驱动的数据分析业务决策与案例实践》读书笔记思维导图PPT模板下载

4.5.1 序列规则与序列预测的关
系
4.5.3 示例：客户下一步会做什
么
第5章应用数据分析做出最优决策
01
5.1 Prescri ptive分析概述
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
5.2 确定因素和非确定因素下的决策分析
03
5.3 What-If 分析和 Goal S...
04
5.4 优化技术介绍
05
更新
3.7 多输出预测
3.8 案例：如何给客户从数百个产品中寻...
3.1.1 Averaging
方法
3.1.2 Boosting方法
3.2.1 梯度与梯度下降
3.2.2 Gradient Tree ...
3.3.2 Regularization
3.3.1 Gradient Tree ...
生成模...
7.6.1 构想：如何让计算机生成
图片描...
7.6.3 VQA
第8章深入探讨GAN
8.2 让计算机书写数字
8.1 基本原理
8.3 让计算机画一张人脸
8.1.1 构想
8.1.2 GAN的基本结构
8.1.3 GAN模型训练及应用过程
8.1.4 GAN原理的再探索
8.2.2 基本实现过程
2.2 数据预处理
2.1 大数据探索
2.3 衍生指标的加工
2.1.1 数值类型
2.1.2 连续型数据的探索
2.1.3 分类型数据的探索
2.1.4 示例：数据探索
2.2.2 数据变换
2.2.1 数据清洗
2.2.3 数据归约
2.3.1 衍生 1

人工智能之知识图谱

图表目录图1知识工程发展历程 (3)图2 Knowledge Graph知识图谱 (9)图3知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图4基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图5知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图6知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9知识表示与建模领域全球知名学者h-index分布图 (15)图10知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14知识获取领域全球知名学者h-index分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20知识融合领域全球知名学者h-index分布图 (32)图21知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25知识查询与推理领域全球知名学者h-index分布图 (40)图26知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30知识应用领域全球知名学者h-index分布图 (48)图31行业知识图谱应用 (68)图32电商图谱Schema (69)图33大英博物院语义搜索 (70)图34异常关联挖掘 (70)图35最终控制人分析 (71)图36企业社交图谱 (71)图37智能问答 (72)图38生物医疗 (72)图39知识图谱领域近期热度 (75)图40知识图谱领域全局热度 (75)表1知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

2018智能投顾白皮书

智能投顾，是IT科技和金融领域相结合的前沿应用领域。

它能够基于对投资者的精准画像，通过将现代金融理论融入人工智能算法，从而为投资者提供基于多元化资产的个性化、智能化、自动化和高速化的投资服务。

自2008年金融危机后，美国首家智能投顾公司Betterment于当年成立，随后Wealthfront，Personal Capital，Future Advisor，Motif Investing等创新型公司相继成立。

目前, 先锋集团（VanguardGroup）推出了VPAS，嘉信理财推出了SIP，富达基金推出了Fidelity Go，美林证券推出了Merrill Edge，摩根士丹利推出了Access Investing，“华尔街之狼- Kensho”推出了Warren。

智能投顾作为金融科技（FinTech）应用的最前沿领域，正席卷美国传统金融界。

发源于美国的智能投顾科技理论和技术西行东渐，我国智能投顾于2015年开始起步，虽然起步较晚，但是发展迅速。

招商银行推出了“摩羯智投”，工商银行推出了“AI投”，中国银行推出了“中银慧投”，平安银行推出了“平安智投”，兴业银行推出了“兴业智投”，广发证券推出了“贝塔牛”，平安证券推出了“AI慧炒股”，长江证券推出了“阿凡达”，京东集团推出了“京东智投”，羽时金融推出了“AI股”和“AI投顾”。

代表IT最新最前沿的人工智能技术在融入了金融行业后，有力地推进了传统金融行业的变革，有力地践行了普惠金融的理念。

虽然国内智能投顾的发展势头兴旺，但是商业模式不清晰，行业内鱼龙混杂，很多打着智能投顾概念的传统公司混杂其中，让人难以明辨。

什么是智能投顾？智能投顾的国内外发展现状如何？国内智能投顾业务的发展面临哪些问题和挑战？作为新生事物，智能投顾的IT技术路线，智能投顾的商业模式，智能投顾的风险控制，智能投顾业务的国内外监管政策比较，如何界定智能投顾公司的业务边界，采用哪些方向的标准评价智能投顾公司，智能投顾未来的发展趋势，针对这些大家关心的焦点问题，《2018智能投顾行业白皮书》希望能为大家作出一些抛砖引玉的探讨。

基本面量化投资策略

1
让人又爱又恨的市销率
2低Βιβλιοθήκη 销率表现更优3低市销率分组值得期待
4
高市销率分组表现最差
5 企业价值比销
售额，又一个与销售额相关的估值指标
收付实现制与权责发生制的相扶相杀
低市现率表现更优
低市现率分组值得期待
高市现率分组表现不佳
市现率为负值股票表现非常
差劲
美国投资者常用的两种自由现金流估值指标，未必适用于中国市场
基本面量化投资策略
读书笔记模板
01 思维导图
03 读书笔记 05 作者介绍
目录
02 内容摘要 04 目录分析 06 精彩摘录
思维导图
本书关键字分析思维导图
业绩
第章
投资
噪音
企业
指标
能力
投资
策略
收益投资
价值
策略
股票
资本
模型
因子
收益
分组
内容摘要
基本面量化是人工智能时代获取超额收益的重要投资策略，它规避了传统主观股票投资追涨杀跌的人性弱点，防范了过度数据挖掘导致的量化模型崩溃，成为近年来炙手可热的投资方法。这本书运用量化分析方法，回测中国股票市场从1998年年底到2020年年底共22年的数据，展示常用且有效的53个单因子以及31个多因子投资策略的实证结果，一步步演示如何构建基本面量化投资策略，有助于投资者构建一套能够正确操练的投资体系，避免个人情绪、媒体噪音与羊群效应等负面影响带来的亏损与伤害，采纳长期来看收益较高、相对业绩较好、战胜业绩比较基准概率较高的投资策略，摒弃长期来看收益很差、相对业绩很差、战胜业绩比较基准概率很低，以及长期处于巨大回撤区间的投资策略，实现财富长期复利增长。

业界 Venture Scanner 15张图解人工智能行业创业与投资

业界Venture Scanner 15张图解人工智能行业创业与投资选自Venture Scanner编译：Chen Xiaoqing、赵赛坡、李亚洲Venture Scanner对跨越13个种类，总计957家人工智能公司进行了追踪分析。

这些公司的总共融资金额高达48亿美金。

下面的15张可视化图片总结了人工智能行业目前的状态。

1.人工智能市场总览我们将人工智能行业细分为13类：深度学习/机器学习（通用）：这类公司主要建立可依靠现存数据进行学习的算法。

典型例子包括预测数据模型与分析行为数据的软件平台。

深度学习/机器学习（应用）：这类公司同样使用计算机算法，但却是基于非常垂直的特殊案例中存在的数据运行。

典型例子有利用机器学习技术侦查金融诈骗或者识别最好的销售线索。

自然语言处理（通用）：此类公司构建的算法能够处理输入的自然语言，并将其转化为可理解的表达。

例子包括文本自动生成以及文本挖掘生成数据。

自然语言处理（语音识别）：公司产品能够处理人类语音的片段，准确识别单词并推测含义。

典型的例子是语音指令的检测并将其转化为可执行的数据。

计算机视觉/图像识别（通用）：这类公司研发的技术主要是图像处理、分析，可从中提取信息、识别图像中的物体。

典型例子包括图像搜索平台和研发员使用的图像标签应用程序接口。

计算机视觉/图像识别（应用）：这类公司是在非常垂直的案例中使用图像处理技术。

典型案例包括面部识别软件和能让用户通过拍照搜索商品的软件。

手势控制：公司产品可让用户通过手势与计算机互动或交流。

典型例子包括让人们通过肢体动作控制游戏角色的软件以及仅用手势就能控制计算机和电视的软件。

虚拟私人助手：这是一类基于反馈和指令来为个体完成日常任务和服务的软件助理。

典型例子有网络客服助理和个人助理app，管理个人日程安排等。

智能机器人：可以进行经验学习并根据身边环境自主进行活动的机器人。

典型例子有家庭机器人，可以在互动中根据情感做出反应，还有帮助人们找到商品的销售机器人。

DCMM知识点整理思维导图

4. 组织架构
主要工作内容：1. 识别利益相关者
2. 数据战略需求评估

3. 数据战略制定
4. 数据战略发布
5. 数据战略修订
交付物：1. 数据战略 2. 数据战略资源保障 3. 数据战略建设线路图
定义：组织完成数据战略规划并逐渐实现数据职能框架的过程，实施过程中评估组织数据管理和数据应用的现状，确定与愿景、目标之间的差距；依据数据职能框架制定阶段性数据任务目标，并确定优先级实施步骤
制定治理原则、目标
决策层（数据治理委员会）
重大事项的决策和协调
审定数据治理政策、制度
组织、推动和协调数据治理工作
数据治理的组织架构
管理层（数据管理部、数据治理办公室）
向决策层汇报数据治理相关重大事项数据治理日常工作事项进行协调推动负责各相关职能域的相关制度、流程和规范的起草、修订
执行层（业务部门、科技开发团队）
定义：数据目录是企业在数据盘点的基础，从技术或业务视角对数据进行统一分类和编目，以方便业务部门和数据分析人员查找、理解、共享数据的雨中数据组织方式
按IT系统的数据分类方式
按数据主题的数据分类方式
分类
按业务事项的数据分类方式
先“盘评”，后“治理”
先“源头”，后“下游” 先“核心”，后“外围”
原则
先“开放”，后“封闭”
2. 数据需求
3. 各部门的
权责与绩效指标
4. 机构文化规范
数据治理组织
工作内容：1. 建立数据治理组织
2. 设置数据治理岗位
3. 建设数据治理团队
4. 数据归口管理
5. 建立绩效评价
体系
交付物：1. 数据治理组织架构 2. 各部门数据治理工作的权责

机器学习干货！内附吴恩达深度学习课程思维导图！

机器学习干货！内附吴恩达深度学习课程思维导图！机器如何识别一只猫呢？所谓人类的智能就是能根据已有的信息结合过往的经验逻辑去做判断，然后用这个判断去指导行动，再根据行动获得的反馈去修正判断，如此循环往复。

人工智能就是通过编程让计算机拥有接近人类的智能。

传统的计算机编程方式是人类自己总结经验，归纳成严谨的逻辑公式，然后用编程语言描述出来，编译成机器码交给计算机去执行。

机器学习是一种新的编程方式，它不需要人类来总结经验、输入逻辑，人类只需要把大量数据输入给计算机，然后计算机就可以自己总结经验归纳逻辑，这个过程就叫训练，训练过后得到一个模型，这个模型就可以用来代替人去做判断了，训练得比较好的模型甚至可以达到超过人类的判定准确度。

这种新的编程方式未来可能成为日常软件开发中常用的技术，用来解决一些传统编程方式不太好解决的问题。

每个程序员都应该学一下机器学习。

然而，这个问题解决的过程是有局限性的。

我们如何识别一张猫的照片呢?这个看起来很简单的任务却难以用一种算法来描述。

让我们稍等片刻，仔细想想。

即使是简单的说明(如“有四条腿”或“有两只眼睛”)也有其缺点，因为这些特点可能会被隐藏，或照片可能只显示了猫的一部分。

如果我们遇到识别腿或眼睛的任务时，那与识别猫一样的困难。

这正是机器学习展现其实力的地方。

计算机不需要开发算法来解决问题，而是使用示例来学习算法本身。

我们用样本来训练计算机。

对于识别猫这个例子，我们需要使用大量的标注了猫的照片来训练系统(监督学习)。

通过这种方式，算法会发生进化，继而成熟，并最终能够识别出陌生图片上的猫。

机器学习的分支：深度学习在这种情况下，被称为深度学习的人工神经网络学习方法得到了巨大的成功。

深度学习是一种特殊的机器学习，反过来又是人工智能的一门学科，是计算机科学研究的主要分支。

许多与练习有关的问题更倾向于属于“识别猫”这个类别，而不是“数字加法”，因此，很难用人类编写的算法来解决这些问题。

《数智化转型：人工智能的金融实践》读书笔记模板

第一节金融风险控制什么第二节信贷：违约预测与反欺诈第三节集合资产管理：风险预警、衡量与反馈第四节保险：投保、核保与理赔环节的智能提效第五节 “人工智能+风险控制”展望
第一节从数字化转型到数智化转型第二节 ESG的前景与人工智能技术第三节监管智能第四节无现金社会中的机会
读书笔记
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第一节客户服务的价值第二节智能推荐：让金融产品“千人千面” 第三节智能问答：让服务智能化第四节客户服务一体化：聚焦需求解决痛点第五节 “人工智能+客户服务”展望
第一节资产管理综述第二节另类数据+人工智能如何为投资提供洞见第三节人工智能算法用于构建量化投资策略第四节系统化交易第五节 “人工智能+资产管理”的展望
精彩摘录
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数智化转型：人工智能的金融实践
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 精彩摘录
目录
02 内容摘要 04 读书笔记 06 作者介绍
思维导图
本书关键字分析思维导图
人工智能
金融行业
管理
框架
技术
过程
金融
实践
金融
问题人工智能客户金融源自智能数据资产
控制
风险
浪潮
内容摘要
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。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。