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科研主题：布里斯托葛教授——
基于深度学习的信贷违约预测算法
随着金融科技的迅速发展，传统的信贷评估方法已经难以满足现代金融市场的需求。在过去，银行和金融机构主要依赖于申请人的信用历史、收入和其他财务信息来评估其信贷风险。然而，这些方法在处理大量的数据和复杂的非线性关系时存在局限性。为了提高信贷评估的准确性和效率，金融机构开始寻求更先进的技术手段。深度学习，作为人工智能的一个子领域，近年来在许多应用场景中都展现出了卓越的性能，特别是在图像识别、自然语言处理等领域。其强大的数据处理和模式识别能力使其成为金融领域的研究热点，特别是在信贷违约预测中。通过深度学习模型，我们可以从大量的数据中提取有用的特征，从而更准确地预测申请人的违约风险。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求，展开1v1科研指导服务。此外，学生也可以定制其他专业的科研课题。
特邀
导师
指南者留学特邀导师：葛教授
布里斯托大学助理教授
人工智能、金融科技领域专家

擅长人工智能在工业、商业等不同领域的应用
我们的优势
我们的名校科研
其他机构科研
教授1v1指导
10-20人班课
提供更个性化的科研教学指导
学生不容易得到个人化的关注
独立一作论文
共同一作论文
让学生全面地参与研究项目，从而获得更多的学术成就和独立思考的能力
导致学生的贡献被稀释，不容易凸显个人能力
教授直接指导论文
教授不指导论文
直接从资深专家那里获取知识和经验，有利于论文的高质量完成
缺乏专业指导，导致论文质量不高
Research论文
Review论文
强调实际研究和数据收集，更容易在学术界得到认可
更侧重于理论分析而非数据研究，不容易得到学术认可
100%有推荐信
不全都有推荐信
确保学生在留学申请时有强有力的推荐支持
缺乏推荐信会影响将来的留学申请
EDU邮箱推荐信
私人邮箱推荐
使用教育邮箱发送的推荐信更具权威性
缺乏权威性，不容易被接受
教授进群随时直接联系
只能在班课会议上沟通
便于实时解答疑问和及时获取反馈
缺乏及时和个性化的反馈
华人教授汉语指导
英文授课听不懂
使用汉语讲授专业知识内容更容易消化理解
用英文讲授高深的专业知识内容会形成语言障碍影响学习的质量
你将收获
国际会议论文发表
名校推荐信
全方位助力留学申请
适合人群
留学申请：计划申请金融科技/商业分析/市场营销等相关专业的同学
提升背景：希望增加深度学术研究经历，提升独立研究能力的同学
锻炼技能：想要掌握人工智能领域知识，包括Python、数据处理、论文撰写等技能的同学
具体安排
Week 1
Find the Topic
  • 1V1 office hour
  • Find the topic
Week 2
Machine 
Learning
Algorithms I
  • Supervised Learning and Unsupervised Learning
  • Categorical Variable and Continuous Variable
  • Linear Models
Week 3
Machine 
Learning 
Algorithms II
  • Multicollinearity
  • Entropy
  • Decision Tree
Week 4
Machine 
Learning 
Algorithms III
  • Advanced Tree Based Models
  • Neural Network
  • Unstructured Data
Week 5
Data 
Analysis
  • 1V1 office hour
  • Try to analyze the data
Week 6-8
Implementation of 
Machine 
Learning Algorithms
  • 1V1 office hour
  • Apply machine learning algorithms to make predictions.
Week
9-12
Paper
Writing
  • Discussion & Paper Writing
  • Submit Paper   
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