GTC22 | 量化投资人请留步：Ubiquant AI Lab负责人Bryan Dai分享 “AI在量化中的应用：可解释AI”

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特此推荐

量化投资人不可错过的精彩分会

人工智能在量化中的应用：可解释 AI

会议代码：[A41202]

推荐理由 1：

量化投资大咖亲自上阵，倾力分享

Bryan Dai

中国最早的量化对冲基金之一

Ubiquant AI Lab 负责人

本场会议的主讲人是中国量化对冲基金之一 Ubiquant 首席研究员、Ubiquant AI Lab 负责人 Bryan Dai。Bryan 管理的 Ubiquant AI Lab，专注于机器学习/深度学习在股票回报预测和投资组合优化中的应用。此前，他拥有丰富的搜索、推荐和 NLP 领域的算法及架构经验。Bryan 拥有电子科学研究院计算机科学硕士学位和上海交通大学电子工程和应用数学学士学位。

推荐理由 2：

直击“黑箱”难题，为量化投资指点迷津

随着 AI 的快速发展，量化投研的工作模式逐渐从人工研判走向全链条的“大数据 + AI 算法”的自动化方案。但 AI 模型的学习过程往往忽略了目标和数据之间因果关系与可解释性，这种“黑箱”操作让人难以理解它的运作方式。如何打开“黑箱”，为投资策略带来更多的可解释性？本场会议将为您指点迷津。

推荐理由 3：

实际应用及案例精彩呈现，机不可失

Bryan Dai 在演讲中展现了 AI 算法在量化投研中的典型应用，并重点介绍了“可解释性 AI 技术”在量化投资研究中的实际应用及案例。通过引入 AI 可解释技术，在数据层面，网络构造层面，以及决策层面引入可解释的约束，并通过可视化、数据挖掘、逻辑推理、知识图谱等技术，透明化模型构建和推理过程，使 AI 模型呈现一定的可解释性，以满足量化投资过程中对收益的归因和投资风险的控制。

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回放 10 月 10 日截止，机不可失，时不再来！

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