Dank dieses 100%igen Online-Programms werden Sie das Beste aus Big Data herausholen und Trends analysieren, die die Leistung von Finanzanlagen beeinflussen“ 

Laut einer Studie der International Finance Association ist es 70% der Unternehmen, die Lösungen der künstlichen Intelligenz einsetzen, gelungen, die Genauigkeit ihrer wirtschaftlichen Analysen zu verbessern und die Verwaltung ihrer Portfolios zu optimieren. Angesichts dieser Realität fordern immer mehr Unternehmen die Einstellung von Fachleuten, die geschickt mit neuen Tools wie Big Data, Natural Language Processing oder Convolutional Neural Networks umgehen können, um fundiertere strategische Entscheidungen zu treffen und das finanzielle Risikomanagement zu verbessern. Um diese Karrierechancen nutzen zu können, müssen Experten einen Wettbewerbsvorteil haben, der sie von anderen Kandidaten unterscheidet.

Vor diesem Hintergrund führt TECH ein revolutionäres Programm in Künstliche Intelligenz in der Finanzabteilung ein. Der Studiengang wurde von renommierten Experten auf diesem Gebiet entwickelt und wird Fachleuten fortgeschrittene Fähigkeiten im Umgang mit fortschrittlichen Tools vermitteln, die von Data Mining oder Deep Computer Vision bis hin zu rekurrenten neuronalen Netzwerkmodellen reichen. Auf diese Weise werden die Absolventen hochqualifiziert sein, um prädiktive Modelle im Finanzrisikomanagement einzusetzen, mühsame Aufgaben wie das Kassenmanagement zu optimieren und sogar andere Prozesse wie interne Audits zu automatisieren. Darüber hinaus wird das Lehrmaterial einen detaillierten Einblick in die innovativsten Methoden zur Optimierung verschiedener Anlageportfolios geben. Darüber hinaus bietet der Lehrplan fortgeschrittene Tools für die Gestaltung komplexer wirtschaftlicher Datenvisualisierungen mit Google Data Studio.

Außerdem basiert der Studiengang auf der revolutionären Relearning-Methode, die von TECH gefördert wird. Dabei handelt es sich um ein Lernsystem, das aus der schrittweisen Wiederholung der wichtigsten Aspekte besteht, wodurch sichergestellt wird, dass die wesentlichen Konzepte des Lehrplans im Gedächtnis der Absolventen bleiben. Darüber hinaus kann der Student seinen Lehrplan individuell gestalten, da es keine festen Zeit- oder Bewertungspläne gibt. In diesem Sinne wird der virtuelle Campus 24 Stunden am Tag zur Verfügung stehen und es den Fachleuten ermöglichen, die Materialien herunterzuladen und sie zu konsultieren, wann immer sie wollen.

Mit Hilfe von Multimedia-Ressourcen in Form von interaktiven Zusammenfassungen, Erklärungsvideos und Fachlektüre werden Sie Ihr Potenzial im Bereich Finanzmanagement voll ausschöpfen"

Dieser Privater masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in der Finanzabteilung enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren praktischen Informationen
• Praktische Übungen, anhand derer der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens verwendet werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Möchten Sie die innovativsten Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung in Ihre tägliche Praxis einbeziehen? Mit diesem Universitätsabschluss schaffen Sie das in weniger als einem Jahr“

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachkräften von führenden Gesellschaften und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Sie werden effizient Machine-Learning-Modelle trainieren, die es Ihnen ermöglichen, verschiedene potenzielle finanzielle Risiken vorherzusehen"

Sie werden Zugang zu einem Lernsystem haben, das auf Wiederholung basiert, mit natürlichem und progressivem Unterricht während des gesamten Lehrplans"

Durch diesen privaten Masterstudiengang werden sich Fachleute durch ihr solides Wissen über die Implementierung von künstlicher Intelligenz in Finanzverfahren auszeichnen. Ebenso werden die Studenten fortgeschrittene Fähigkeiten erwerben, um Vorhersagemodelle zu betreiben, die ein proaktives Risikomanagement und eine genauere Finanzplanung ermöglichen. Darüber hinaus werden die Experten in der Lage sein, Lösungen zur Automatisierung von Roboterprozessen zu implementieren, um sich wiederholende Aufgaben wie Buchhaltung, Treasury Management und interne Audits zu optimieren. Darüber hinaus werden die Studenten sicherstellen, dass diese technologischen Werkzeuge den gesetzlichen Vorschriften entsprechen und somit die Sicherheit der Finanzdaten schützen.  

Sie werden die aufkommende Technik des Data Mining beherrschen und zu einer evidenzbasierten finanziellen Entscheidungsfindung beitragen“ 

Allgemeine Ziele

• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der finanziellen Entscheidungsfindung
• Entwickeln von Vorhersagemodellen für das finanzielle Risikomanagement
• Optimieren der Zuweisung von Finanzressourcen mithilfe von KI-Algorithmen
• Automatisierung von Routineprozessen im Finanzbereich durch maschinelles Lernen
• Implementieren von Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache für die Analyse von Finanzdaten 
• Entwickeln von Empfehlungssystemen für den Finanzsektor
• Analysieren großer Mengen von Finanzdaten mithilfe von Big-Data-Techniken
• Bewerten der Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die Rentabilität von Unternehmen
• Verbessern der Erkennung von Finanzbetrug durch den Einsatz von KI
• Erstellen von Modellen zur Bewertung von Finanzanlagen mithilfe von künstlicher Intelligenz
• Entwickeln von Finanzsimulationstools auf der Grundlage von KI-Algorithmen
• Anwenden von Data-Mining-Techniken zur Identifizierung finanzieller Muster
• Entwickeln von Optimierungsmodellen für die Finanzplanung
• Nutzen neuronaler Netzwerke zur besseren Vorhersage von Markttrends
• Entwickeln von KI-basierten Lösungen für die Personalisierung von Finanzprodukten
• Implementieren von KI-Systemen für automatisierte Investitionsentscheidungen
• Entwickeln analytischer Fähigkeiten zur Interpretation der Ergebnisse von finanziellen KI-Modellen 
• Untersuchen des Einsatzes von künstlicher Intelligenz in der Finanzregulierung und Compliance
• Entwickeln von KI-Lösungen zur Kostensenkung bei Finanzprozessen
• Identifizieren von Möglichkeiten für KI-gestützte Innovationen im Finanzsektor

Spezifische Ziele

Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz

• Analysieren der historischen Entwicklung der künstlichen Intelligenz, von ihren Anfängen bis zu ihrem heutigen Stand, Identifizierung der wichtigsten Meilensteine und Entwicklungen
• Verstehen der Funktionsweise von neuronalen Netzen und ihrer Anwendung in Lernmodellen der künstlichen Intelligenz
• Untersuchen der Prinzipien und Anwendungen von genetischen Algorithmen und analysieren ihren Nutzen bei der Lösung komplexer Probleme
• Analysieren der Bedeutung von Thesauri, Vokabularen und Taxonomien bei der Strukturierung und Verarbeitung von Daten für KI-Systeme
• Verwalten von Automatisierungslösungen, die künstliche Intelligenz nutzen, um die Effizienz bei wichtigen Aufgaben wie der Rechnungsbearbeitung, dem Bankabgleich oder der Bestandsverwaltung zu optimieren
• Handhaben von Tools wie TensorFlow und Scikit-Learn zur Unterstützung bei der strategischen Entscheidungsfindung
• Entwickeln fortgeschrittener Fähigkeiten in der explorativen Analyse von Finanzdaten und der Erstellung von Visualisierungen mit Tools wie Google Data Studio
• Anführen der digitalen Transformation in Finanzunternehmen, um deren operative Leistung zu steigern und das Risikomanagement, z. B. bei der Liquidität, zu verbessern 

Modul 2. Datentypen und Datenlebenszyklus

• Verstehen der grundlegenden Konzepte der Statistik und ihrer Anwendung in der Datenanalyse
• Identifizieren und Klassifizieren der verschiedenen Arten von statistischen Daten, von quantitativen bis zu qualitativen Daten
• Analysieren des Lebenszyklus von Daten, von der Erzeugung bis zur Entsorgung, und Identifizieren der wichtigsten Phasen
• Erkunden der ersten Phasen des Lebenszyklus von Daten, wobei die Bedeutung der Datenplanung und der Datenstruktur hervorgehoben wird
  Untersuchen der Prozesse der Datenerfassung, einschließlich Methodik, Tools und Erfassungskanäle
• Untersuchen des Datawarehouse-Konzepts mit Schwerpunkt auf den Elementen des Datawarehouse und seinem Design

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz

• Beherrschen der Grundlagen der Datenwissenschaft, einschließlich der Werkzeuge, Typen und Quellen für die Informationsanalyse
• Erforschen des Prozesses der Umwandlung von Daten in Informationen mithilfe von Data Mining und Datenvisualisierungstechniken
• Studieren der Struktur und der Eigenschaften von Datasets und verstehen ihrer Bedeutung für die Aufbereitung und Nutzung von Daten für KI-Modelle
• Verwenden spezifischer Tools und bewährter Verfahren für die Datenverarbeitung, um Effizienz und Qualität bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz zu gewährleisten

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation

• Beherrschen statistischer Inferenztechniken, um statistische Methoden im Data Mining zu verstehen und anzuwenden
• Durchführen detaillierter explorativer Analysen von Datensätzen, um relevante Muster, Anomalien und Trends zu erkennen
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Datenaufbereitung, einschließlich Datenbereinigung, -integration und -formatierung für die Verwendung im Data Mining
• Implementieren effektiver Strategien für den Umgang mit fehlenden Werten in Datensätzen, indem je nach Kontext Imputations- oder Eliminierungsmethoden angewendet werden
• Identifizieren und Entschärfen von Datenrauschen, indem Sie Filter- und Glättungsverfahren anwenden, um die Qualität des Datensatzes zu verbessern
• Eingehen auf die Datenvorverarbeitung in Big-Data-Umgebungen

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz

• Einführen von Algorithmenentwurfsstrategien, die ein solides Verständnis der grundlegenden Ansätze zur Problemlösung vermitteln
• Analysieren der Effizienz und Komplexität von Algorithmen unter Anwendung von Analysetechniken zur Bewertung der Leistung in Bezug auf Zeit und Raum
• Untersuchen und Anwenden von Sortieralgorithmen, Verstehen ihrer Leistung und Vergleichen ihrer Effizienz in verschiedenen Kontexten
• Erforschen von baumbasierten Algorithmen, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen
• Untersuchen von Algorithmen mit Heaps, Analysieren ihrer Implementierung und ihrer Nützlichkeit bei der effizienten Datenmanipulation
• Analysieren graphenbasierter Algorithmen, wobei ihre Anwendung bei der Darstellung und Lösung von Problemen mit komplexen Beziehungen untersucht wird
• Untersuchen von Greedy-Algorithmen, Verständnis ihrer Logik und Anwendungen bei der Lösung von Optimierungsproblemen
• Untersuchen und Anwenden der Backtracking-Technik für die systematische Problemlösung und Analysieren ihrer Effektivität in verschiedenen Szenarien

Modul 6. Intelligente Systeme

• Erforschen der Agententheorie, Verstehen der grundlegenden Konzepte ihrer Funktionsweise und ihrer Anwendung in der künstlichen Intelligenz und im Software Engineering
• Studieren der Darstellung von Wissen, einschließlich der Analyse von Ontologien und deren Anwendung bei der Organisation von strukturierten Informationen
• Analysieren des Konzepts des semantischen Webs und seiner Auswirkungen auf die Organisation und den Abruf von Informationen in digitalen Umgebungen
• Evaluieren und Vergleichen verschiedener Wissensrepräsentationen und deren Integration zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von intelligenten Systemen

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining

• Einführen in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens
• Untersuchen von Entscheidungsbäumen als überwachte Lernmodelle, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen
• Bewerten von Klassifikatoren anhand spezifischer Techniken, um ihre Leistung und Genauigkeit bei der Datenklassifizierung zu messen
• Studieren neuronaler Netze und Verstehen ihrer Funktionsweise und Architektur, um komplexe Probleme des maschinellen Lernens zu lösen
• Erforschen von Bayes'schen Methoden und deren Anwendung im maschinellen Lernen, einschließlich Bayes'scher Netzwerke und Bayes'scher Klassifikatoren
• Analysieren von Regressions- und kontinuierlichen Antwortmodellen zur Vorhersage von numerischen Werten aus Daten
• Untersuchen von Techniken zum Clustering, um Muster und Strukturen in unmarkierten Datensätzen zu erkennen
• Erforschen von Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), um zu verstehen, wie maschinelle Lerntechniken zur Analyse und zum Verständnis von Texten eingesetzt werden

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning

• Beherrschen der Grundlagen des tiefen Lernens und Verstehen seiner wesentlichen Rolle beim Deep Learning
• Erkunden der grundlegenden Operationen in neuronalen Netzen und Verstehen ihrer Anwendung bei der Konstruktion von Modellen
• Analysieren der verschiedenen Schichten, die in neuronalen Netzen verwendet werden, und lernen, wie man sie richtig auswählt
• Verstehen der effektiven Verknüpfung von Schichten und Operationen, um komplexe und effiziente neuronale Netzarchitekturen zu entwerfen
• Verwenden von Trainern und Optimierern, um die Leistung von neuronalen Netzen abzustimmen und zu verbessern
• Erforschen der Verbindung zwischen biologischen und künstlichen Neuronen für ein tieferes Verständnis des Modelldesigns

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze

• Lösen von Problemen im Zusammenhang mit Gradienten beim Training von tiefen neuronalen Netzen
• Erforschen und Anwenden verschiedener Optimierer, um die Effizienz und Konvergenz von Modellen zu verbessern
• Programmieren der Lernrate zur dynamischen Anpassung der Konvergenzrate des Modells
• Verstehen und Bewältigen von Overfitting durch spezifische Strategien beim Training
• Anwenden praktischer Richtlinien, um ein effizientes und effektives Training von tiefen neuronalen Netzen zu gewährleisten
• Implementieren von Transfer Learning als fortgeschrittene Technik zur Verbesserung der Modellleistung bei bestimmten Aufgaben
• Erforschen und Anwenden von Techniken der Data Augmentation zur Anreicherung von Datensätzen und Verbesserung der Modellgeneralisierung
• Entwickeln praktischer Anwendungen mit Transfer Learning zur Lösung realer Probleme

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow

• Beherrschen der Grundlagen von TensorFlow und seiner Integration mit NumPy für effiziente Datenverwaltung und Berechnungen
• Anpassen von Modellen und Trainingsalgorithmen mit den fortgeschrittenen Fähigkeiten von TensorFlow
• Erforschen der tfdata-API zur effektiven Verwaltung und Manipulation von Datensätzen
• Implementieren des Formats TFRecord, um große Datensätze in TensorFlow zu speichern und darauf zuzugreifen
• Verwenden von Keras-Vorverarbeitungsschichten zur Erleichterung der Konstruktion eigener Modelle
• Erforschen des TensorFlow Datasets-Projekts, um auf vordefinierte Datensätze zuzugreifen und die Entwicklungseffizienz zu verbessern
• Entwickeln einer Deep Learning-Anwendung mit TensorFlow unter Einbeziehung der im Modul erworbenen Kenntnisse
• Anwenden aller Konzepte, die bei der Erstellung und dem Training von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow erlernt wurden, auf praktische Art und Weise in realen Situationen

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

• Verstehen der Architektur des visuellen Kortex und ihrer Bedeutung für Deep Computer Vision
• Erforschen und Anwenden von Faltungsschichten, um wichtige Merkmale aus Bildern zu extrahieren
• Implementieren von Clustering-Schichten und ihre Verwendung in Deep Computer Vision-Modellen mit Keras
• Analysieren verschiedener Architekturen von Convolutional Neural Networks (CNN) und deren Anwendbarkeit in verschiedenen Kontexten
• Entwickeln und Implementieren eines CNN ResNet unter Verwendung der Keras-Bibliothek, um die Effizienz und Leistung des Modells zu verbessern
• Verwenden von vorab trainierten Keras-Modellen, um das Transfer-Lernen für bestimmte Aufgaben zu nutzen
• Anwenden von Klassifizierungs- und Lokalisierungstechniken in Deep Computer Vision-Umgebungen
• Erforschen von Strategien zur Objekterkennung und -verfolgung mit Convolutional Neural Networks

Modul 12. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit

• Entwickeln von Fähigkeiten zur Texterstellung mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN)
• Anwenden von RNNs bei der Meinungsklassifizierung zur Stimmungsanalyse in Texten
• Verstehen und Anwenden von Aufmerksamkeitsmechanismen in Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache
• Analysieren und Verwenden von Transformers-Modellen in spezifischen NLP-Aufgaben
• Erkunden der Anwendung von Transformers-Modellen im Kontext von Bildverarbeitung und Computer Vision
• Kennenlernen der Hugging Face Transformers-Bibliothek für die effiziente Implementierung fortgeschrittener Modelle
• Vergleichen der verschiedenen Transformers-Bibliotheken, um ihre Eignung für bestimmte Aufgaben zu bewerten
• Entwickeln einer praktischen Anwendung von NLP, die RNN- und Aufmerksamkeitsmechanismen integriert, um reale Probleme zu lösen

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle

• Entwickeln effizienter Datenrepräsentationen mit Autoencodern, GANs und Diffusionsmodellen
• Durchführen einer PCA unter Verwendung eines unvollständigen linearen Autoencoders zur Optimierung der Datendarstellung
• Implementieren und Verstehen der Funktionsweise von gestapelten Autoencodern
• Erforschen und Anwenden von Convolutional Autoencoders für effiziente visuelle Datendarstellungen
• Analysieren und Anwenden der Effektivität von Sparse Autoencodern bei der Datendarstellung
• Generieren von Modebildern aus dem MNIST-Datensatz mit Hilfe von Autoencoders
• Verstehen des Konzepts der Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodelle
• Implementieren und Vergleichen der Leistung von Diffusionsmodellen und GANs bei der Datengenerierung

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing

• Einführen in die grundlegenden Konzepte des bio-inspirierten Computings
• Analysieren von Strategien zur Erforschung und Ausnutzung des Raums in genetischen Algorithmen
• Untersuchen von Modellen des evolutionären Rechnens im Kontext der Optimierung
• Fortsetzen der detaillierten Analyse von Modellen des evolutionären Rechnens
• Anwenden der evolutionären Programmierung auf spezifische Lernprobleme
• Bewältigen der Komplexität von Multi-Objektiv-Problemen im Rahmen des bio-inspirierten Computings
• Erforschen der Anwendung von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings
• Vertiefen der Implementierung und des Nutzens von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen

• Entwickeln von Strategien für die Implementierung von künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen
• Identifizieren und Bewerten der Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitssektor
• Bewerten der potenziellen Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Industrie zur Verbesserung der Produktivität
• Entwerfen von Lösungen der künstlichen Intelligenz zur Optimierung von Prozessen in der öffentlichen Verwaltung
• Bewerten des Einsatzes von KI-Technologien im Bildungssektor
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Forst- und Landwirtschaft zur Verbesserung der Produktivität
• Optimieren von Personalprozessen durch den strategischen Einsatz von künstlicher Intelligenz

Modul 16. Automatisierung der Prozesse der Finanzabteilung mit künstlicher Intelligenz

• Beherrschen der Automatisierung von Finanzprozessen mit Robotic Process Automation, um die Genauigkeit bei Aufgaben wie der Rechnungsbearbeitung zu optimieren
• Anwenden von Deep-Learning-Techniken zur Verbesserung von Liquidität und Betriebskapital
  Erstellen von automatisierten Finanzberichten mit Power Bi, um die Geschwindigkeit der Berichtserstellung zu erhöhen
• Implementieren von Systemen, die menschliche Fehler bei der Verarbeitung von Finanzdaten minimieren und so die Zuverlässigkeit von Finanzinformationen erhöhen

Modul 17. Strategische Planung und Entscheidungsfindung mit künstlicher Intelligenz

• Verwenden des prädiktiven Modells von Scikit-Learn für die strategische Planung und datengestützte finanzielle Entscheidungsfindung
• Handhaben von TensorFlow zur Entwicklung von Marktstrategien auf der Grundlage von künstlicher Intelligenz, um die Wettbewerbsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit von Unternehmen in einem dynamischen Finanzumfeld zu erhöhen

Modul 18. Fortgeschrittene finanzielle Optimierungstechniken mit OR-Tools

• Beherrschen von Techniken zur Optimierung von Anlageportfolios durch lineare, nichtlineare und stochastische Programmierung zur Verbesserung von Finanzportfolios
• Anwenden von genetischen Algorithmen bei der Finanzoptimierung und Erforschung innovativer Lösungen für komplexe Probleme

Modul 19. Analyse und Visualisierung von Finanzdaten mit Plotly und Google Data Studio

• Entwickeln fortgeschrittener Fähigkeiten zur Verwendung von Tools wie Google Data Studio, um interaktive Visualisierungen zu erstellen, die die Vermittlung von finanziellen Insights erleichtern
• Genaues Analysieren von finanziellen Zeitreihen und Erkennen von historischen Trends und wiederkehrenden Mustern

Modul 20. Künstliche Intelligenz für das finanzielle Risikomanagement mit TensorFlow und Scikit-learn

• Implementieren modernster Kredit-, Markt- und Liquiditätsrisikomodelle unter Verwendung von Machine Learning
• Durchführen von Simulationstechniken, um die Auswirkungen von Finanzrisiken in verschiedenen Szenarien zu bewerten und zu verwalten

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