Schulungsübersicht
Einführung in maschinelles Lernen im Finanzwesen
- Überblick über KI und ML in der Finanzbranche
- Arten des maschinellen Lernens (überwachtes, unüberwachtes, Verstärkungslernen)
- Fallstudien zu Betrugserkennung, Kreditwürdigkeitsprüfung und Risikomodellierung
Grundlagen von Python und Datenverarbeitung
- Nutzung von Python für Datenmanipulation und Analyse
- Erkundung finanzieller Datensätze mit Pandas und NumPy
- Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn
Überwachtes Lernen für Finanzprognosen
- Lineare und logistische Regression
- Entscheidungsbäume und Random Forests
- Bewertung der Modellleistung (Genauigkeit, Präzision, Recall, AUC)
Unüberwachtes Lernen und Anomalieerkennung
- Clustering-Techniken (K-Means, DBSCAN)
- Hauptkomponentenanalyse (PCA)
- Erkennung von Ausreissern zur Betrugsprävention
Kreditwürdigkeitsprüfung und Risikomodellierung
- Erstellung von Kreditwürdigkeitsmodellen mittels logistischer Regression und baumbasierter Algorithmen
- Umgang mit unausgewogenen Datensätzen in Risikoanwendungen
- Interpretierbarkeit und Fairness von Modellen bei finanziellen Entscheidungen
Betrugserkennung mit maschinellem Lernen
- Häufige Formen des Finanzbetrugs
- Einsatz von Klassifizierungsalgorithmen zur Anomalieerkennung
- Echtzeit-Scores und Bereitstellungsstrategien
Modellbereitstellung und Ethik in der finanziellen KI
- Bereitstellung von Modellen mit Python, Flask oder Cloud-Plattformen
- Ethische Überlegungen und regulatorische Compliance (z. B. DSGVO, Nachvollziehbarkeit)
- Überwachung und Nachschulung von Modellen in Produktionsumgebungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Kenntnisse in grundlegender Statistik und Finanzkonzepten
- Erfahrung mit Excel oder anderen Datenanalyse-Tools
- Grundkenntnisse in Programmierung (vorzugsweise Python)
Zielgruppe
- Finanzanalysten
- Aktuaräre
- Risikomanager
Erfahrungsberichte (5)
Mögliche Anwendungen / Übungen
Estelle De la Fouchardiere - Advanced Bionics AG
Kurs - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Maschinelle Übersetzung
Ich habe es wirklich genossen, zu sehen, wie das Verwenden dieses Tools die Arbeit wirklich verbessern und automatisieren kann. Ich schätzte auch den Anfangsteil, bei dem uns geholfen wurde, unsere Vorurteile gegen künstliche Intelligenz abzulegen. Die Beispiele sind wunderbar.
chiara di egidio - Advanced Bionics AG
Kurs - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Maschinelle Übersetzung
I liked to get knowledge about new possibilities
Maciej Karolczak - Advanced Bionics AG
Kurs - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Maschinelle Übersetzung
I like the examples, so we have an idea of what is possible
Deborah Highes
Kurs - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Maschinelle Übersetzung
Es hat mir neue Tools gezeigt, die mir bei der Erstellung von Automatisierungen helfen können.
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Kurs - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Maschinelle Übersetzung