商业金融大数据分析与人工智能学术挑战营
大数据的发展本身开辟出了一个新的价值空间，
大数据的应用是最终目的，人工智能正是大数据应用的重要出口。
面对商业金融领域存在的海量数据，
我们该如何高效地挖掘信息以辅助我们的决策？
■ 营地简介
随着计算机和互联网的广泛应用，人类产生、创造的数据量呈爆炸式增长。中国，已成为全球数据总量最大，数据类型最丰富的国家之一。大数据驱动各个传统产业向前发展，助力产业提质增效、实现转型升级，从设计到生产、从运维到管理，大数据正在重新定义产业的未来。
大数据的发展本身开辟出了一个新的价值空间，但是大数据本身并不是目的，大数据的应用才是最终目的，人工智能正是大数据应用的重要出口。目前，人工智能发展所取得的大部分成就都和大数据密切相关。通过数据采集、处理、分析，从各行各业的海量数据中，获得有价值的洞察，为更高级的算法提供素材，我们正在从大数据时代步入人工智能时代……
大数据人工智能分析已经在各个领域取得了令人瞩目的成绩。其中，商业金融领域存在的海量数据，为人工智能数据挖掘提供了宝库。采用人工智能方法，分析商业金融大数据，从中挖掘出巨大的潜在商业价值，将为工商管理、金融创新服务等经济、管理和金融领域带来突破。
商业金融大数据分析与人工智能学术挑战营，主要以经济管理数据为研究对象，将基础研究与实践应用完美地结合在一起，为学员提供了丰富的大数据分析和人工智能知识盛宴；以坚实的科学性和类人智能的应用为出发点，启发学员对生活中遇到的商业金融问题进行分析思考。内容涵盖大数据科学、人工智能、Matlab/Python程序设计、客户数据类型、商业金融大数据案例分析和实战模拟（例如客户行为分析、客户标签/画像设计、挖掘客户价值、销售决策、股票预测等典型案例）等，以富有逻辑性的组织结构引领学生了解大数据和人工智能相辅相成、互促发展，讨论大数据与人工智能时代背景下的发展机遇，并进一步实践商业金融案例的大数据分析过程。
■ 营地亮点
■ 学习目标
■ 学生收获
■ 内容设置
■ 授课导师举例
· 谢教授
浙江大学信息学部副教授，主要研究方向包括机器学习与模式识别、物联网与大数据、商业数据分析等。
· 李教授
浙江大学计算机学院副教授，主要研究方向包括智能设计与拓扑优化、深度学习、数据挖掘与数字孪生等。
· 赵博士
浙江大学控制学院博士，长期从事流程控制、系统建模和优化、人工智能等领域的研究工作，拥有丰富的智能硬件与物联网、人工智能等方面的课程开发与教学经验。
■ 报名须知
时间：
2020年8月3—9日
地点：
浙江大学
1. 9～12年级，数学基础好，对计算机科学和应用数学、统计学有浓烈的兴趣；
2. 对计算机程序设计有一定的认知；
3. 对管理学、市场营销、金融等商科专业感兴趣。
1. 填写报名评估表；
2. 资格审核或面试；
3. 签署报名协议并支付费用；
4. 获得预习资料并完成前期准备任务；
5. 营地报到并开启挑战；
6. 完成挑战任务，获得证书。
