报告时间：2022年12月2日（星期五）9:30-11:00
报告平台：腾讯会议 ID：145 394 784
报 告 人：王建州 教授
工作单位：东北财经大学
举办单位：管理学院
报告简介：
随着人工智能技术及统计建模的蓬勃发展，它们在金融及工程技术领域中得到了广泛的应用。在以往的金融及工程技术问题的分析与应用中，许多问题的解决依赖于传统的统计模型。然而，大多数传统的统计学习模型面临着模型参数难以确定、非线性拟合能力较差等问题。人工智能具备对复杂数据的处理能力以及快速准确的机器学习能力，在面对复杂金融及工程技术领域的数据时，基于人工智能优化的统计学习模型可以快速的拟合数据的内在系统模式。因此，探索如何将人工智能优化算法与传统统计学习模型有机结合并在金融及工程技术领域中进行有效的应用已经成为大数据分析的一个必然趋势，它将会更好的解决金融及工程技术领域中所面临的诸多大数据分析问题。
报告人简介：
王建州，东北财经大学统计科学研究所所长，教授、博士生导师，近五年发表SCI/SSCI检索论文130余篇，论文引用次数12700余次， H指数66。王建州教授2020~2022连续三年入选科睿唯安（Clarivate Web of Science）全球高被引科学家跨学科领域和工程学榜单。2019~2021连续三年入选爱思唯尔（Chinese Most Cited Researchers）中国高被引学者数学类及统计学榜单。入选斯坦福大学“全球前2%顶尖科学家榜单”终生科学影响力排行榜与年度科学影响力排行榜。近五年主持国家社会科学基金重大项目1项、共同主持澳大利亚政府研究委员会项目1项及主持国家自然科学基金面上项目1项。
