MATLAB를 이용한 금융 데이터 사이언스, 시뮬레이션 및 AI 모델링

AI는 사람들의 관심이 점점 높아지고 있고, 실제로 많은 영역으로 확장해 나가고 있습니다. 특히, 금융분야에서 데이터의 중요성은 다른 어떤 분야에 보다 높다고 볼 수 있습니다.

매스웍스코리아는 'MATLAB를 이용한 금융 데이터 사이언스, 시뮬레이션 및 AI 모델링' 세미나를 개최하여, 고객 발표를 통해 AI시대 금융 데이터의 활용에 대해 소개 드리고, 금융시장의 파생상품 가격 솔루션 도출 및 시뮬레이션을 통한 검증을 보여드렸습니다. 또한, 금융 분야에서의 MATLAB을 기반으로 AI 구현을 어떻게 할 수 있는지 예시를 통해 보여드렸습니다. 마지막으로는 금융 AI 모델을 클라우드에 구축에 대해서 소개 드려 금융 AI 모델링을 구성하고, 실질적인 애플리케이션 적용하실 수 있도록 말씀드렸습니다.

15:24

MATLAB을 이용한 파생상품 가격 솔루션 도출 본 세션에서는 여러 기초자산 모형으로부터 옵션 가격을 위한 편미분 방정식 도출하는 과정을 보여드리며, 이를 수학적 방법을 이용하여 편미분 방정식의 솔루션 도출하는 과정을 우선 보여드립니다. 그리고, MATLAB 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 앞서 수학적 방법으로 구한 솔루션을 검증하는 것을 보여드릴 예정입니다. 이렇게 도출된 솔루션은 실제 금융실무에서 파생상품의 옵션가격을 산정하는데 있어 보다 높은 신빙성을 가져다 줄 것으로 기대됩니다.

23:01

MATLAB을 활용한 금융 데이터 사이언스 본 세션에서는 데이터 수집을 위한 웹크롤링 및 토픽 모델링 LDA에 대한 소개를 드립니다. MATLAB을 이용한 실제 금융 연구 사례를 말씀드리며, 금융 데이터 사이언스 활용에 대해 함께 살펴보도록 하겠습니다.

29:22

MATLAB을 활용한 금융 AI 세션에서는 MATLAB을 이용한 금융 AI 활용에 대해 소개드립니다. AI를 활용한 신용등급 평가 사례 및 강화학습을 활용한 모델링에 대해 말씀드립니다. 관심이 점점 높아지고 있는 설명가능한 AI를 활용한 소비자 신용 리스크 모델링에 대해서도 소개드리며, 머신러닝 비지도학습을 활용한 Bond Clustering 에 대해 전달드릴 예정입니다.

31:00

금융 AI 모델의 클라우드 환경 구축 본 세션에서는 금융 분야의 AI모델 개발을 위한 클라우드 환경 구성 및 고객 성공 사례에 대해 말씀드립니다. AI 응용 프로그램의 Web App으로 공유 및 배포하는 방법을 알려드리며, AI 모델의 응용 프로그램과C/C++,JAVA,.NET Python과 통합 기능을 소개드려 금융 분야의 AI 모델 클라우드 환경 구축에 도움을 드리고자 합니다.

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