本教材紧扣当前时代背景，精准聚焦于人工智能与金融深度融合的前沿领域，契合当下科技与经济发展的热点趋势。在百年未有之大变局下，大国博弈加剧，人工智能作为关键驱动力引领科技革命和产业升级，而金融作为国民经济核心，二者融合的智能金融成为重要发展方向，教材具有极强的现实意义和前瞻性。全书包括4部分12章，系统介绍人工智能金融理论内容与实际应用，同时也帮助读者了解人工智能金融的前沿知识。本教材可作为金融工程、金融科技、人工智能专业本科高年级和研究生相关课程参考教材。
张颖，东南大学经济管理学院教授，金融学专业和电子信息专业博士生导师。担任教育部全国研究生教育评估监测专家库专家、江苏省地方金融监督管理局专家库专家、江苏省科技咨询专家库专家等。曾任东南大学海外教育学院副院长，现任东南大学继续教育学院副院长，东南大学融资租赁研究所所长。近年来主持国家社科基金、教育部人文社科基金、江苏省社科重大应用研究等课题30余项，在国内外核心期刊发表论文30余篇，出版学术专著4部，英语专业八级。入选教育部首届博士学术新人奖、江苏省社科优青、东南大学“学生最喜爱的十大老师”、东南大学“十佳研究生导师”、东南大学“仲英青年学者”。
第一部分 基础篇
第一章 智能金融概述 003
1.1 概念界定 003
1.2 智能金融的发展沿革 013
1.3 智能金融的主要特征 021
第二章 数学基础 026
2.1 函数与导数 026
2.2 矩阵与向量空间 036
2.3 随机变量与分布 045
2.4 约束优化算法 054
第三章 金融基础 066
3.1 金融体系 066
3.2 金融市场 079
3.3 金融机构 086
3.4 金融产品 092
第二部分 技术篇
第四章 人工智能技术概述 103
4.1 概念界定 103
4.2 人工智能技术的发展沿革 104
4.3 人工智能技术的主要特征 113
4.4 人工智能技术的监管机制 117
第五章 机器学习技术 121
5.1 技术概述 121
5.2 深度学习 130
5.3 强化学习 141
5.4 联邦学习 153
5.5 生成式对抗学习 163
第六章 大模型技术 173
6.1 技术概述 173
6.2 语言大模型 181
6.3 视觉大模型 192
6.4 多模态大模型 201
第三部分 应用篇
第七章 智能金融交易 213
7.1 智能金融交易概述 213
7.2 智能金融交易基本理论 219
7.3 案例分析 223
第八章 智能金融营销 236
8.1 智能金融营销概述 236
8.2 智能金融营销基本理论 246
8.3 案例分析 250
第九章 智能金融定价 260
9.1 智能金融定价概述 260
9.2 智能金融定价基本理论 267
9.3 案例分析 272
第十章 智能金融监管 281
10.1 智能金融监管概述 281
10.2 智能金融监管基本理论 291
10.3 案例分析 293
第四部分 趋势篇
第十一章 智能金融发展趋势 305
11.1 技术趋势 305
11.2 应用趋势 316
11.3 监管趋势 322
11.4 未来展望 325
主要参考文献 327
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