Machine Learning Japan - JP

定量アプローチを通じて、機械学習の活用法、モデル、より高度なツールとソリューションについて、徹底的に技術的側面を学ぶトレーニングコースです。

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金融における機械学習

9月4〜5日|東京

 

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定量アプローチを通じて、機械学習の活用法、モデル、より高度なツールとソリューションについて、徹底的に技術的側面を学ぶトレーニングコースです。

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平山 裕康

CEO

P05テクノロジーズ株式会社

平山裕康 CEO, P05テクノロジーズ株式会社

ドイツ銀行、BNPパリバ銀行、カナダロイヤル銀行などで外国為替部長を務めたのち、スバックテクノロジーズ 株式会社を設立、機械学習アルゴリズムをベースとした信用リスクスコアリングモデルの研究・開発に従事、2019年より現職にて事業会社の為替リスク最適ヘッジモデルの開発を行う。

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本田 大悟

グループマネージャー

株式会社リネア

株式会社リネア、数理エンジニアリンググループのマネージャーとして、金融工学や機械学習を活用した製品の責任者を務める。2014年にリネアに入社して以来、デリバティブ・仕組債のプライシングやリスク管理、機械学習を活用した信用リスクモデリング、コア預金やプリペイメントの行動オプション性モデリングなどの分野でのソリューション開発及びマネジメントに従事。東京大学にて理論物理学の分野で博士号を取得。

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石崎文雄

主席研究員

AIファイナンス応用研究所

石崎文雄: AIファイナンス応用研究所理事兼主席研究員。20年以上に渡って国内外の大学で研究、教育業務に従事。応用確率、通信ネットワーク等の分野において学術論文を発表。京都大学 博士(工学)

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大古田 俊介

チーフエンジニア

株式会社リネア

株式会社リネアでチーフエンジニアを務める。2015年に入社以来金融工学を用いたアプリケーション開発、及び金融分野でのビッグデータ分析、AIプロジェクトに携わる。近年では金融データと機械学習を活用した企業業績予測モデリング、商流ネットワーク分析の研究・開発を行う。大阪大学にて理論物理学の分野で博士号を取得。

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櫻井 豊 氏

所長

AIファイナンス応用研究所

金融理論と実務に強いバックグランウドを有するデータサイエンスとAIの専門家。20年以上に渡り金融機関(東京三菱銀行、ソニー銀行)で、資産運用、トレーダー、クオンツの業務に従事した後、2010年からRPテック取締役。2017年には同社内にAIファイナンス応用研究所を設立。主な著書に「数理ファイナンスの歴史」「人工知能が金融を支配する日」「機械学習ガイドブック」がある。

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柴田 誠

所長

FINOLAB

当社設立とともに現職就任。東大経済学部卒、東京銀行入行、池袋支店、オックスフォード大学留学(開発経済学修士取得)、経理部、名古屋支店、企画部を経て1998年より一貫して金融IT関連調査に従事。2018年三菱UFJ銀行からMUFGのイノベーション推進を担うJDDに移り、オックスフォード大学の客員研究員として渡英。日本のフィンテックコミュニティ育成に黎明期より関与、FINOVATORS創設にも参加。

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本コース履修で得られるもの
  • 定量的な視点から、金融業界における機械学習応用のベストプラクティスを知る
  • ポートフォリオ構築、トレーディング、リスク管理などに用いられる機械学習ツールの機能を理解
  • 金融分野のビッグデータ革命と機械学習ツールの構成要素を理解
  • 機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークの背後にある理論の学習。それらの手法の自社での活用方法
  • 機械学習/人工知能によって何ができるかを明確に理解し、それらがより良い問題解決とビジネス推進にどうつながるのかを学ぶ
  • モダンなデータ解析、構造化・非構造化データ、新しいモデルについて理解する
     
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コース対象者

本ワークショップは金融機関、資産運用機関、規制機関、資産助言会社、テクノロジー企業などに所属するプロフェッショナル向けですが、リスク・トレーニングでは、コースの内容に関心がある方ならどなたも歓迎します。
本コースは次の業務に関連がありますが、それだけには限られません。

  • 機械学習
  • ポートフォリオ運用
  • アセットアロケーション
  • データサイエンス
  • 金融エンジニアリング
  • 定量分析
  • 定量モデリング
  • イノベーション
  • 予測
  • インフラとテクノロジー
     
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コースのハイライト
  • 機械学習を徹底理解
  • 金融市場における人工知能とデータ解析の活用方法
  • 機械学習の手法の基本を理解
  • 機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークの背後にある理論を学習
  • 業界で広く採用されている最新手法を知る
  • 機械学習/人工知能を金融ビジネスにどう活用できるのかを完全理解
     
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トレーニング
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