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麻省理工 x NTU？快来了解MIT前沿 AI/ML课程

2022-10-19 缘分 14976

方向一: 图像合成

生成对抗网络（GANs）可以用许多图像进行训练，以创造全新的图像，学习者将探索使用人工智能来合成图像的创意应用

方向二 : 图像增强

学习者将挑选商业摄影中的一个问题（去模糊、高动态范围、去除反射等），并使用机器学习来解决这些问题

方向三 : 医学图像分析

计算机通常可以识别训练有素的人类医生可能错过的模式。有了人工智能，医疗诊断可以更快、更准确、更省钱

方向四 : 物体检测

物体检测是计算机视觉中最基本的问题之一，它的目标是识别给定图像中的物体并找到它们的准确位置

HOT

Lyft 是一家交通网络公司（TNC），它使用AI驱动的分析来预测未来的旅行请求，从而提前匹配请求，调度车辆和平衡空闲车辆。这样的分析能够优化资源分配并提高服务性能（缩短车辆等待时间和绕道时间）。

在本PBL 中，学习者将对广泛应用于交通网络公司（尤其是Lyft）以及智能交通领域的“短期预测”和其他机器学习模型建立深刻的理解。

方向一：高速公路短期交通流量预测

使用从高速公路上的传感器收集的数据探索在多个提前时间间隔（例如提前5分钟或15分钟）内的短期交通速度（即通过某一连结的汽车数量）预测

方向二：城市计程车短期需求大型预测

利用城市中的计程车行程数据，探索在多个提前时间间隔（例如提前5分钟或15分钟）内对短期计程车需求的预测。

方向三：城市短期停靠共享自行车需求预测

使用城市旅行数据探索共享单车在多个提前时间间隔内的短期共享需求预测。

方向四：地铁系统短期乘客需求预测

该方向旨在使用地铁系统中的SmartCard交易数据来探索对多个短期时间间隔的短期乘客需求的预测

HOT

Morgan Stanley 作为一家全球金融服务公司运营。该公司为其客户和顾客提供投资银行产品和服务，包括企业、政府、金融机构和个人。它通过以下部门运营全球商务：机构证券，财富管理，和投资管理。研究重点是资产定价模型在使用共同基金风险调整后的业绩基准。

此PBL计划旨在帮助学生加深对机器学习技术的理解应用于上述金融领域，定量分析也是其中的重点。

方向一：风险管理

风险管理是了解公司在财务健康方面所面临的威胁的做法。它是每个公司的必要工具，对于那些可能经历其产品价值大幅波动的公司来说更是如此。

方向二：定价和估值

在这个方向上，学生将有机会处理基于不同方法的奇异期权的定价和估值，这些方法是基于数字方法的。

方向三：产品结构

金融产品的动态性允许采用量身定做的方法，即可以定制特定的产品以适应客户的金融需求。

方向四：交易

在这个方向上，学生将体验到作为一个交易员，他们不仅要制定，而且要能够执行和跟踪他们的交易策略。

HOT

Galaxy Digital 是一家专注于数字资产的金融服务和投资管理公司。他们使用前沿技术为导向的工作方式，将他们的工作重点放在加密货币和区块链上，而区块链也有助于他们的内部工作流程。尽管区块链通常与加密相关联，但它的去中心化性质有更多的应用场景。区块链削弱了对第三方的需求，支持以用户为中心的交易。

该PBL将向学习者介绍区块链里的丰富的数据世界，重点介绍其架构和可能的用途。学习者将了解去中心化网络的内部运作，以及如何在区块链环境中利用数据科学、机器学习和人工智能。

方向一：利用数据科学洞察金融市场

加密货币市场是著名的动荡和不可预测的，表现出与传统金融非常不同的行为

方向二：使用机器学习预测合规风险

比特币和以太坊等公共区块链网络是任何人都可以使用的开放环境。

方向三：构建Web3工具

为未来互联网价值提供动力--互联网正在发生变化，Web3工具与现有能力和基础设施相结合，为公共和私营部门的企业和个人带来了新的可能性

人工智能+区块链

大于其各部分的总和--学习系统和纯应用账本的结合为分布式协调和问题解决开辟了新的视野，具有新颖的经济激励结构