Приложения ИИ в экономике и финансах

2024/2025

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Департамент прикладной экономики

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

4-й курс, 3 модуль

Преподаватель

Станкевич Иван Павлович

Программа дисциплины

Аннотация

Курс предлагает студентам введение в применение методов машинного обучения и нейронных сетей для анализа экономических данных и прогнозирования экономических явлений. Студенты познакомятся с применением уже знакомых им из курсов по машинному обучению концепций и моделей для решения экономических задач как на практике, так и знакомясь с современной научной литературой. Помимо классических для машинного обучения задач прогнозирования будут рассматриваться нестандартные области применения, такие как аппроксимация аналитических решений сложных моделей. Примерный список тем:1)Задачи прогнозирования и нейронные сети:a.Модельный аппарат: от feedforward полносвязных сетей до LSTMb.Доступность больших данных в экономических задачах и (не-)возможность применения продвинутых моделей машинного обучения в разных областяхc.Подходы к интерпретации нейронных сетейd.Комбинирование прогнозов2)Машинное обучение без данных: аппроксимация решения экономических моделей при помощи нейронных сетей3)Обучение без учителя:a.Снижение размерности и обнаружение аномалий при помощи автокодировщиковb.Самоорганизующиеся карты и кластеризация. Кластеризация временных рядов для автоматизированного прогнозирования и улучшения качества прогнозов4)Обучение с подкреплением в экономических задачах: RL и agent-based models.