營地地點:北京外國語大學國際會議中心

　　開始日期: 2024-01-12

　　課時安排: 2周專業預修與在線科研+10天面授科研+5周在線論文指導

　　適合人群

　　適合年級 (Grade): 高中生/大學生

　　適合專業 (Major): 希望修讀計算機、數據科學、商業分析等專業或者對Python機器學習在商業分析中的應用感興趣的學生

　　學生必須具備線性代數及概率論與數理統計基礎，至少會使用一門編程語言并修讀過算法與數據結構，有商業數據分析經驗的申請者優先

　　導師介紹

　　Patrick

　　牛津大學 University of Oxford終身正教授

　　Patrick 導師現任牛津大學統計學系的終身正教授，榮獲牛津大學杰出教學獎，畢業于普林斯頓大學運籌學與金融工程博士學位。之后，Patrick 加入了耶魯大學的耶魯網絡科學研究所。并在電子工程系做了兩年的博士后，任教于耶魯大學計算機科學系。

　　Patrick 導師的多個研究獲得了業內的一致認可。2016-2019年間，導師負責的項目：“Locality in Network Optimization”獲得了美國國家科學基金會$450,000.00的獎金。導師經常受邀參加頂級的全球計算機和統計專業的學術會議和論壇并發表講座。例如2021年的International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 人工智能與統計國際會議和2020年的Neural Information Processing Systems 神經信息處理系統國際峰會的講座，并在業內引起了強烈的反響和熱議。導師的學術成果也多次出現在頂級期刊和IEEE論文中，例如全球知名的機器學習期刊《Journal of Machine Learning Research》和《IEEE Transactions on Control of Network Systems》等。導師更是受邀為各所頂級世界名校的專業研討討論發表演講，例如2020年Bernoulli-IMS One World Symposium世界研討會和美國布朗大學，斯坦福大學的相關專業講座。導師也憑借自身突出的研究成果，組織了多個專業論壇和研討會，包括今年舉辦的第35屆“Conference on Learning Theory”，導師作為區域主席組織了該論壇的活動。 Patrick 導師是多個IEEE論文的審稿人，也是多個科研機構的成員，包括Institute of Mathematical Statistics (IMS)、Bernoulli Society和European Laboratory for Learning & Intelligent Systems (ELLIS)。

　　他的研究興趣集中在概率論、統計學和計算機科學。對高維概率、統計和優化的基本原理，為機器學習和人工智能提供高計算效率、統計最優的算法感興趣。

　　Dr. Patrick is a Professor of Statistics and Machine Learning at the University of Oxford and holds a Ph.D. in Operations Research and Financial Engineering from Princeton University. After that, he joined the Yale Institute for Network Science at Yale University. He worked two years as a Postdoctoral Associate in the Electrical Engineering Department and was a lecturer in the Computer Science department at Yale University.

　　Multiple studies by Patrick have received unanimous recognition in the industry. “Locality in Network Optimization” received a $450,000.00 grant from the National Science Foundation (NSF) in 2016-2019. Patrick is often invited to attend and give lectures at top global computer and statistics conferences and forums. With his outstanding research achievements, he has also organized several professional forums and seminars, including the 35th “Conference on Learning Theory” held this year, for which Patrick organized this activity as the regional chairman.

　　His research interests lie at the intersection of probability, statistics, and computer science, and he is interested in the investigation of fundamental principles in high-dimensional probability, statistics and optimization to design computationally efficient and statistically optimal algorithms for machine learning.

　　任職學校

　　牛津大學是英語世界中最古老的大學，也是世界上現存第二古老的高等教育機構。牛津大學是一所公立研究型大學，采用傳統學院制。它是羅素大學集團成員，被譽為“金三角名?！焙汀癎5”。該校涌現了一批引領時代的科學巨匠，培養了大量開創紀元的藝術大師、國家元首，其中包括28位英國首相(其中13位來自基督教堂學院)及數十位世界各國元首、政商界領袖。牛津大學在數學、物理、醫學、法學、商學等多個領域擁有崇高的學術地位及廣泛的影響力，被公認為是當今世界最頂尖的高等教育機構之一。從1902年起，牛津大學還設立了面向全世界本科生的“羅德獎學金”。截止至2019年3月，牛津大學的校友、教授及研究人員中，共有72位諾貝爾獎得主(世界第九)、3位菲爾茲獎得主(世界第二十)、6位圖靈獎得主(世界第九)。2021-2022年度，牛津大學位列泰晤士高等教育世界大學排名第1，QS世界大學排名第2 ，U.S. News世界大學排名第5，軟科世界大學學術排名第7。特別的是，牛津大學于2017-2021年連續五年在泰晤士高等教育世界大學排名榮膺世界第1。

　　項目背景

　　人工智能在圍棋、象棋、德撲等領域都已經取得了碾壓式勝利，這已經是一個不爭的事實。事實上人工智能已經可以用于任何需要理解復雜模式、進行長期計劃、并制定決策的領域。人們不禁想問，還有什么是人工智能不能克服的嗎?譬如說，變幻莫測的A股?如果將股市的價格變化看做一個隨時間變化的序列，我們往往會發現，即使建立了符合股價變化的這樣的模型，并且在有足夠多的訓練數據的情況下模擬出了股價，但是這些模型最多只能在特定的區間能做一些并不十分精準的預測。換句話說就是可以預測但不能精準預測。事實上影響股價的因素不僅僅是歷史股價，還有更多的因素，公司的近況，股民對股票的態度，政策的影響等等。所以許多人從這方面進行入手，用人工智能提供的快速計算能力，使用合適的模型，來量化這些因素。當你的模型將所有的因素全都考慮進來,那么股價的預測就唾手可得了。隨著人工智能技術的持續進步，人工智能投資成為被學術界和資本看好的領域。英國布里斯托爾大學教授克里斯蒂亞尼尼說，股票投資是十大最有可能被人工智能改變的行業之一。

　　項目介紹

　　2017年，摩根大通發布了一份題為《大數據與人工智能戰略：機器學習和其它投資數據分析方法》的報告，對機器學習對金融領域的影響進行了全面的闡述，昭示著機器學習已經敲開金融領域和商業數據分析的大門。機器學習是什么?如何與商業分析相結合?項目將通過介紹兩種非常實用的商業分析工具，即Python編程語言和機器學習工具包，幫助學生厘清上述問題的答案。學生將著重了解機器學習在商業分析股市預測中的應用，利用機器學習分析市場數據解決商業問題。該項目內容包括機器學習與數據科學概論、商業分析中市場數據處理的機器學習技術與算法、Python與Jupiter notebooks交互式學習、機器學習庫、股市預測等。學生將在項目中學習如何使用機器學習完成商業市場數據分析，進行股市預測，在項目結束時，提交項目報告，進行成果展示。

　　In 2017, JPMorgan Chase released a report entitled "Big Data and AI Strategies: Machine Learning and Alternative Data Approach to Investing, which comprehensively elaborated the impact of machine learning on the financial sector, showing that machine learning has been introduced into the financial sector and business data analysis. What is machine learning? How to integrate it with business analysis? The program will help students clarify the answers to the above questions by introducing two useful business analysis tools, the Python programming language, and the machine learning toolkit. Students will focus on the application of machine learning in business analysis and stock market forecast, and use machine learning to analyze market data to solve business problems.

　　The program covers an introduction to machine learning and data science, machine learning techniques and algorithms on market data processing in business analysis, interactive learning with Python and Jupiter notebooks, libraries for machine learning, and predicting the stock market. During the program, students will learn how to use machine learning to complete market data analysis, predict the stock market, and at the end of the program, submit a project report and present the results.

　　項目大綱

　　機器學習與數據科學概論 Machine learning and data science

　　商業分析中市場數據處理的機器學習技術與算法 Techniques and algorithms (linear models, random trees, random forests, boosting, kernel methods, deep learning, etc) on real-world market data processing

　　Python與Jupiter notebooks交互式學習 Python and Jupiter notebooks for interactive learning

　　機器學習庫 Libraries for machine learning

　　股市預測 Machine learning on predicting the stock market

　　項目回顧與成果展示 Program Review and Presentation

　　論文輔導 Project Deliverables Tutoring

　　項目收獲

　　2周專業預修與在線科研+10天面授科研+5周不限時在線論文指導

　　項目報告

　　優秀學員獲主導師Reference Letter

　　EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發表指導(可用于申請)

　　結業證書

　　成績單

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