人工智能在信用债投资领域的应用：Python语言实践

　　本书共分三部分，第一部分主要讲述机器学习、深度学习和人工智能的基本方法，并给出了使用基于TensorFlow后台的Keras库做深度学习的实践案例；第二部分主要讲述做信用债投资面临的困难，并给出了实用的解决方案；第三部分主要讲述解决做信用债投资的困难的实用方法，并给出了全部的Python源代码。 本书适合在银行、证券、保险、基金等金融机构从事对公信贷和债券投资等工作的相关从业者阅读。

　　崔玉征：金融风险管理师（FRM）；哈尔滨工业大学自动化专业工学学士，中国科学院模式识别与智能系统专业工学硕士，香港中文大学商学院金融MBA；先后工作于穆迪、平安证券、安信证券，主要从事信用债投资研究及信用风险的计量和管理工作；2015年初被评为“深圳市高层次人才”，享受高层次人才补贴。