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序1
序2
前言
智能营销篇
 第1章 手机银行潜在月活客户挖掘——自动机器学习技术
  1.1 自动机器学习简介
  1.2 开发框架与库
   1.2.1 重要特征选择库Feature_selector
   1.2.2 重要特征选择库Boruta
   1.2.3 自动机器学习建模框架Flaml
   1.2.4 自动机器学习框架AutoGluon
   1.2.5 贝叶斯优化库Bayesian-optimization
  1.3 案例实战
   1.3.1 运行环境搭建
   1.3.2 数据集准备
   1.3.3 特征选择代码实战
   1.3.4 自动化建模代码实战
   1.3.5 自动化调参代码实战
  1.4 案例总结
 第2章 零售潜在高价值客户识别——图神经网络技术
  2.1 图神经网络简介
   2.1.1 图神经网络的概念
   2.1.2 图神经网络的优势
   2.1.3 图神经网络的发展
   2.1.4 图神经网络是大数据时代的产物
  2.2 方案设计
  2.3 图卷积神经网络算法
  2.4 开发框架
   2.4.1 图数据库Neo4j
   2.4.2 图神经网络开发框架DGL
  2.5 案例实战
   2.5.1 环境准备
   2.5.2 代码实战
  2.6 案例总结
 第3章 银行业务精准推荐——推荐系统
  3.1 推荐系统简介
  3.2 推荐算法
   3.2.1 协同过滤算法
   3.2.2 PersonalRank图推荐算法
   3.2.3 文本卷积神经网络
   3.2.4 双塔模型
  3.3 开发框架
   3.3.1 计算框架PySpark
   3.3.2 分词框架Pkuseg
   3.3.3 深度学习框架TensorFlow与Keras
  3.4 案例实战
   3.4.1 数据准备
   3.4.2 环境准备
   3.4.3 代码实战
  3.5 案例总结
 第4章 银行线上营销推文价值评估——强化学习技术
  4.1 强化学习简介
   4.1.1 人工智能发展与强化学习
   4.1.2 强化学习的基本概念
   4.1.3 Q-Learning算法
  4.2 案例实战
  4.3 案例总结
 第5章 关联还款二元因果效应模型——因果推断技术
  5.1 因果科学简介
  5.2 因果森林算法简介
  5.3 开发库
  5.4 案例实战
   5.4.1 数据准备
   5.4.2 环境搭建
   5.4.3 代码实战
  5.5 案例总结
智能风控篇
 第6章 电信欺诈洗钱账户识别案例——多项机器学习技术
  6.1 案例痛点：银行业反电信诈骗风控规则的局限性
  6.2 建模技术与场景分析
   6.2.1 “风控规则难以实时动态调整”的解决方案：连续实数深度特征合成技术
   6.2.2 “风控规则不客观全面”的解决方案：无监督对抗机器学习技术
   6.2.3 “模糊风控规则表述不清”的解决方案：模糊数学控制技术
  6.3 案例实战
   6.3.1 环境搭建
   6.3.2 代码实战
  6.4 案例总结
 第7章 从零开发方言语音电话催收双模机器人——智能语音问答技术
  7.1 方案设计
  7.2 智能语音问答技术
   7.2.1 智能语音问答系统的基本任务
   7.2.2 自动语音识别技术
   7.2.3 QuartzNet模型
   7.2.4 基于自由文本阅读理解的问答技术
   7.2.5 从文本到语音的合成技术
   7.2.6 迁移学习
  7.3 开发框架
   7.3.1 英伟达对话式AI框架Nemo
   7.3.2 端到端语音处理框架ESPnet
   7.3.3 Transformers模型库
   7.3.4 跨平台GUI框架PyQt5
   7.3.5 SIP与PJSIP框架
  7.4 案例实战
   7.4.1 软硬件环境搭建及运行案例程序
   7.4.2 代码实战
  7.5 案例总结
 第8章 动产抵押品仓库视觉监控项目——图像理解技术
  8.1 方案设计
  8.2 开发库与框架
   8.2.1 计算机视觉处理库OpenCV
   8.2.2 人脸识别开源库Face_Recognition
   8.2.3 实例分割开源库Yolact
   8.2.4 深度学习图像处理库ImageAI与目标检测迁移学习
   8.2.5 Django框架和Pyecharts数据可视化库
  8.3 案例实战
   8.3.1 软硬件环境搭建及运行案例程序
   8.3.2 代码实战
  8.4 案例总结
 第9章 个人贷款逾期预测项目——贝叶斯网络技术
  9.1 贝叶斯网络简介
   9.1.1 贝叶斯学习的概念
   9.1.2 从贝叶斯学习到贝叶斯网络
  9.2 概率图计算库Pgmpy
  9.3 案例实战
   9.3.1 环境搭建和案例运行
   9.3.2 代码实战
  9.4 案例总结
智能运营篇
 第10章 企业微信私域流量客户冷启动项目——自动控制技术
  10.1 方案设计
  10.2 开发库
   10.2.1 底层接口库Pywin32
   10.2.2 图像处理库Pillow
   10.2.3 计算机视觉处理库OpenCV
   10.2.4 数据处理库Pandas
   10.2.5 Pynput库
  10.3 案例实战
   10.3.1 软硬件环境搭建及运行案例程序
   10.3.2 代码实战
  10.4 案例总结
 第11章 商业银行数据中心智能巡检机器人——计算机视觉技术
  11.1 方案设计
  11.2 计算机视觉技术
   11.2.1 树莓派
   11.2.2 HSV颜色空间
   11.2.3 中值滤波
   11.2.4 边缘计算
  11.3 开发库
  11.4 案例实战
   11.4.1 软硬件环境搭建及运行案例程序
   11.4.2 代码实战
  11.5 案例总结
后折页
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