金融与人工智能学什么（金融工程与人工智能）

金融与人工智能涉及许多不同的学科和技能,具体可以参考下述课程和主题:
1. 金融理论:金融理论涉及经济学、统计学、数学等学科,学习如何构建投资组合、分析市场趋势和做出决策等。
2. 数据分析:数据分析是金融和人工智能中非常重要的一个领域,学习如何使用数据来发现模式、预测趋势和优化决策。
3. 机器学习:机器学习是人工智能的一个分支,它使用算法和技术来自动分析和识别数据,在金融领域的应用包括信用评分、欺诈检测和风险管理等。
4. 编程:编程是实现人工智能算法和模型的关键,学习编程语言和工具,如Python、R和SQL等,以便应用机器学习算法。
5. 金融模型:金融模型是使用数学和统计方法构建的预测模型,以预测股票价格、利率和汇率等金融市场指标。
6. 人工智能安全:人工智能安全是确保人工智能系统免受恶意攻击和滥用的问题,包括隐私保护、数据加密和漏洞修复等。
7. 区块链:区块链是新兴技术,在金融领域的应用包括数字货币、智能合约和去中心化金融等。
8. 可视化:可视化是使金融分析更易于理解和解释的关键,学习如何使用可视化工具来呈现数据和模型。
金融与人工智能需要学习各种技能和知识,包括数学、统计学、编程、数据分析、机器学习、金融理论、区块链和可视化等。