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Schulungsübersicht

Tag 1: Einführung in Künstliche Intelligenz im Finanzwesen

  • Überblick über Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendungen im Finanzsektor
  • Die Rolle von KI bei der Gestaltung finanzieller Systeme verstehen
  • Fallstudien, die erfolgreiche Implementierungen von KI im Finanzwesen aufzeigen

Tag 2: Grundlagen des Machine Learnings für Finanzen

  • Einführung in Algorithmen und Techniken des Machine Learnings
  • Überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen in Finanzkontexten
  • Praktische Übungen und Demonstrationen mit Machine-Learning-Tools und Bibliotheken

Tag 3: KI-Anwendungen im Risikomanagement

  • Einsatz von KI zur Risikoabschätzung, -minderung und Vorhersage in Finanzinstituten
  • Fortgeschrittene Risikomodellierungstechniken mit KI
  • Fallstudien zu KI-gestützten Risikomanagementstrategien im Bankwesen und Investmentbereich

Tag 4: KI im Trading und bei Anlagestrategien

  • Algorithmisches Trading und quantitative Finanzen mit KI
  • Predictive Analytics für Investitionsentscheidungen
  • High-Frequency Trading und KI-gestützte Handelsstrategien

Tag 5: Zukünftige Trends und Herausforderungen der KI im Finanzwesen

  • Aufkommende Trends in der KI und deren Auswirkungen auf die Finanzbranche
  • Ethische Überlegungen und Herausforderungen bei der Einführung von KI im Finanzsektor
  • Strategien zur Nutzung von KI, um Innovation und Wettbewerbsfähigkeit im Finanzwesen voranzutreiben

Voraussetzungen

  • Kenntnisse in Machine Learning
  • Basisverständnis der Finanzwelt
 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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