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Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz

1.1. Geschichte der künstlichen Intelligenz

1.1.1. Ab wann spricht man von künstlicher Intelligenz?
1.1.2. Referenzen im Kino
1.1.3. Bedeutung der künstlichen Intelligenz
1.1.4. Technologien, die künstliche Intelligenz ermöglichen und unterstützen

1.2. Künstliche Intelligenz in Spielen

1.2.1. Spieltheorie
1.2.2. Minimax und Alpha-Beta-Beschneidung
1.2.3. Simulation: Monte Carlo

1.3. Neuronale Netzwerke

1.3.1. Biologische Grundlagen
1.3.2. Berechnungsmodell
1.3.3. Überwachte und nicht überwachte neuronale Netzwerke
1.3.4. Einfaches Perzeptron
1.3.5. Mehrschichtiges Perzeptron

1.4. Genetische Algorithmen

1.4.1. Geschichte
1.4.2. Biologische Grundlage
1.4.3. Problem-Kodierung
1.4.4. Erzeugung der Ausgangspopulation
1.4.5. Hauptalgorithmus und genetische Operatoren
1.4.6. Bewertung von Personen: Fitness

1.5. Thesauri, Vokabularien, Taxonomien

1.5.1. Wortschatz
1.5.2. Taxonomie
1.5.3. Thesauri
1.5.4. Ontologien
1.5.5. Wissensrepräsentation: Semantisches Web

1.6. Semantisches Web

1.6.1. Spezifizierungen: RDF, RDFS und OWL
1.6.2. Schlussfolgerung/Begründung
1.6.3. Linked Data

1.7. Expertensysteme und DSS

1.7.1. Expertensysteme
1.7.2. Systeme zur Entscheidungshilfe

1.8. Chatbots und virtuelle Assistenten

1.8.1. Arten von Assistenten: sprach- und textbasierte Assistenten
1.8.2. Grundlegende Bestandteile für die Entwicklung eines Assistenten: Intents, Entitäten und Dialogablauf
1.8.3. Integrationen: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Tools für die Entwicklung von Assistenten: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. KI-Implementierungsstrategie
1.10. Die Zukunft der künstlichen Intelligenz

1.10.1. Wir wissen, wie man mit Algorithmen Emotionen erkennt
1.10.2. Eine Persönlichkeit schaffen: Sprache, Ausdrücke und Inhalt
1.10.3. Tendenzen der künstlichen Intelligenz
1.10.4. Reflexionen

Modul 2. Datentypen und Datenlebenszyklus

2.1. Die Statistik

2.1.1. Statistik: Deskriptive Statistik, statistische Schlussfolgerungen
2.1.2. Population, Stichprobe, Individuum
2.1.3. Variablen: Definition und Mess-Skalen

2.2. Arten von statistischen Daten

2.2.1. Je nach Typ

2.2.1.1. Quantitativ: kontinuierliche Daten und diskrete Daten
2.2.1.2. Qualitativ: Binomialdaten, nominale Daten und ordinale Daten

2.2.2. Je nach Form

2.2.2.1. Numerisch
2.2.2.2. Text
2.2.2.3. Logisch

2.2.3. Je nach Quelle

2.2.3.1. Primär
2.2.3.2. Sekundär

2.3. Lebenszyklus der Daten

2.3.1. Etappen des Zyklus
2.3.2. Meilensteine des Zyklus
2.3.3. FAIR-Prinzipien

2.4. Die ersten Phasen des Zyklus

2.4.1. Definition von Zielen
2.4.2. Ermittlung des Ressourcenbedarfs
2.4.3. Gantt-Diagramm
2.4.4. Struktur der Daten

2.5. Datenerhebung

2.5.1. Methodik der Erhebung
2.5.2. Erhebungsinstrumente
2.5.3. Kanäle für die Erhebung

2.6. Datenbereinigung

2.6.1. Phasen der Datenbereinigung
2.6.2. Qualität der Daten
2.6.3. Datenmanipulation (mit R)

2.7. Datenanalyse, Interpretation und Bewertung der Ergebnisse

2.7.1. Statistische Maßnahmen
2.7.2. Beziehungsindizes
2.7.3. Data Mining

2.8. Datenlager (Datawarehouse)

2.8.1. Elemente, aus denen sie bestehen
2.8.2. Design
2.8.3. Zu berücksichtigende Aspekte

2.9. Verfügbarkeit von Daten

2.9.1. Zugang
2.9.2. Nützlichkeit
2.9.3. Sicherheit

2.10. Regulatorische Aspekte

2.10.1. Datenschutzgesetz
2.10.2. Bewährte Verfahren
2.10.3. Andere regulatorische Aspekte

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz

3.1. Datenwissenschaft

3.1.1. Datenwissenschaft
3.1.2. Fortgeschrittene Tools für den Datenwissenschaftler

3.2. Daten, Informationen und Wissen

3.2.1. Daten, Informationen und Wissen
3.2.2. Datentypen
3.2.3. Datenquellen

3.3. Von Daten zu Informationen

3.3.1. Datenanalyse
3.3.2. Arten der Analyse
3.3.3. Extraktion von Informationen aus einem Dataset

3.4. Extraktion von Informationen durch Visualisierung

3.4.1. Visualisierung als Analyseinstrument
3.4.2. Visualisierungsmethoden
3.4.3. Visualisierung eines Datensatzes

3.5. Qualität der Daten

3.5.1. Datenqualität
3.5.2. Datenbereinigung
3.5.3. Grundlegende Datenvorverarbeitung

3.6. Dataset

3.6.1. Dataset-Anreicherung
3.6.2. Der Fluch der Dimensionalität
3.6.3. Ändern unseres Datensatzes

3.7. Ungleichgewicht

3.7.1. Ungleichgewicht der Klassen
3.7.2. Techniken zur Begrenzung von Ungleichgewichten
3.7.3. Dataset-Abgleich

3.8. Unüberwachte Modelle

3.8.1. Unüberwachtes Modell
3.8.2. Methoden
3.8.3. Klassifizierung mit unüberwachten Modellen

3.9. Überwachte Modelle

3.9.1. Überwachtes Modell
3.9.2. Methoden
3.9.3. Klassifizierung mit überwachten Modellen

3.10. Tools und bewährte Verfahren

3.10.1. Bewährte Praktiken für einen Datenwissenschaftler
3.10.2. Das beste Modell
3.10.3. Nützliche Tools

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation

4.1. Statistische Inferenz

4.1.1. Deskriptive Statistik vs. Statistische Inferenz
4.1.2. Parametrische Verfahren
4.1.3. Nichtparametrische Verfahren

4.2. Explorative Analyse

4.2.1. Deskriptive Analyse
4.2.2. Visualisierung
4.2.3. Vorbereitung der Daten

4.3. Vorbereitung der Daten

4.3.1. Datenintegration und -bereinigung
4.3.2. Normalisierung der Daten
4.3.3. Attribute umwandeln

4.4. Verlorene Werte

4.4.1. Umgang mit verlorenen Werten
4.4.2. Maximum-Likelihood-Imputationsmethoden
4.4.3. Imputation verlorener Werte durch maschinelles Lernen

4.5. Datenrauschen

4.5.1. Lärmklassen und Attribute
4.5.2. Rauschfilterung
4.5.3. Rauscheffekt

4.6. Der Fluch der Dimensionalität

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Multidimensionale Datenreduktion

4.7. Kontinuierliche zu diskreten Attributen

4.7.1. Kontinuierliche versus diskrete Daten
4.7.2. Prozess der Diskretisierung

4.8. Daten

4.8.1. Datenauswahl
4.8.2. Perspektiven und Auswahlkriterien
4.8.3. Methoden der Auswahl

4.9. Auswahl der Instanzen

4.9.1. Methoden für die Instanzauswahl
4.9.2. Auswahl der Prototypen
4.9.3. Erweiterte Methoden für die Instanzauswahl

4.10. Vorverarbeitung von Daten in Big Data-Umgebungen

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz

5.1. Einführung in Algorithmus-Design-Strategien

5.1.1. Rekursion
5.1.2. Aufteilen und erobern
5.1.3. Andere Strategien

5.2. Effizienz und Analyse von Algorithmen

5.2.1. Maßnahmen zur Steigerung der Effizienz
5.2.2. Messung der Eingabegröße
5.2.3. Messung der Ausführungszeit
5.2.4. Schlimmster, bester und durchschnittlicher Fall
5.2.5. Asymptotische Notation
5.2.6. Kriterien für die mathematische Analyse von nicht-rekursiven Algorithmen
5.2.7. Mathematische Analyse von rekursiven Algorithmen
5.2.8. Empirische Analyse von Algorithmen

5.3. Sortieralgorithmen

5.3.1. Konzept der Sortierung
5.3.2. Blase sortieren
5.3.3. Sortieren nach Auswahl
5.3.4. Reihenfolge der Insertion
5.3.5. Sortierung zusammenführen (Merge_Sort)
5.3.6. Schnelle Sortierung (Quick_Sort)

5.4. Algorithmen mit Bäumen

5.4.1. Konzept des Baumes
5.4.2. Binäre Bäume
5.4.3. Baumpfade
5.4.4. Ausdrücke darstellen
5.4.5. Geordnete binäre Bäume
5.4.6. Ausgeglichene binäre Bäume

5.5. Algorithmen mit Heaps

5.5.1. Heaps
5.5.2. Der Heapsort-Algorithmus
5.5.3. Prioritätswarteschlangen

5.6. Graph-Algorithmen

5.6.1. Vertretung
5.6.2. Lauf in Breite
5.6.3. Lauf in Tiefe
5.6.4. Topologische Anordnung

5.7. Greedy-Algorithmen

5.7.1. Die Greedy-Strategie
5.7.2. Elemente der Greedy-Strategie
5.7.3. Währungsumtausch
5.7.4. Das Problem des Reisenden
5.7.5. Problem mit dem Rucksack

5.8. Minimale Pfadsuche

5.8.1. Das Problem des minimalen Pfades
5.8.2. Negative Bögen und Zyklen
5.8.3. Dijkstra-Algorithmus

5.9. Greedy-Algorithmen auf Graphen

5.9.1. Der minimal aufspannende Baum
5.9.2. Algorithmus von Prim
5.9.3. Algorithmus von Kruskal
5.9.4. Komplexitätsanalyse

5.10. Backtracking

5.10.1. Das Backtracking
5.10.2. Alternative Techniken

Modul 6. Intelligente Systeme

6.1. Agententheorie

6.1.1. Geschichte des Konzepts
6.1.2. Definition von Agent
6.1.3. Agenten in der künstlichen Intelligenz
6.1.4. Agenten in der Softwareentwicklung

6.2. Agent-Architekturen

6.2.1. Der Denkprozess eines Agenten
6.2.2. Reaktive Agenten
6.2.3. Deduktive Agenten
6.2.4. Hybride Agenten
6.2.5. Vergleich

6.3. Informationen und Wissen

6.3.1. Unterscheidung zwischen Daten, Informationen und Wissen
6.3.2. Bewertung der Datenqualität
6.3.3. Methoden der Datenerfassung
6.3.4. Methoden der Informationsbeschaffung
6.3.5. Methoden zum Wissenserwerb

6.4. Wissensrepräsentation

6.4.1. Die Bedeutung der Wissensrepräsentation
6.4.2. Definition der Wissensrepräsentation durch ihre Rollen
6.4.3. Merkmale einer Wissensrepräsentation

6.5. Ontologien

6.5.1. Einführung in Metadaten
6.5.2. Philosophisches Konzept der Ontologie
6.5.3. Computergestütztes Konzept der Ontologie
6.5.4. Bereichsontologien und Ontologien auf höherer Ebene
6.5.5. Wie erstellt man eine Ontologie?

6.6. Ontologiesprachen und Software für die Erstellung von Ontologien

6.6.1. RDF-Tripel, Turtle und N
6.6.2. RDF-Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Einführung in die verschiedenen Tools für die Erstellung von Ontologien
6.6.6. Installation und Verwendung von Protégé

6.7. Das semantische Web

6.7.1. Der aktuelle Stand und die Zukunft des semantischen Webs
6.7.2. Anwendungen des semantischen Webs

6.8. Andere Modelle der Wissensdarstellung

6.8.1. Wortschatz
6.8.2. Globale Sicht
6.8.3. Taxonomie
6.8.4. Thesauri
6.8.5. Folksonomien
6.8.6. Vergleich
6.8.7. Mind Map

6.9. Bewertung und Integration von Wissensrepräsentationen

6.9.1. Logik nullter Ordnung
6.9.2. Logik erster Ordnung
6.9.3. Beschreibende Logik
6.9.4. Beziehung zwischen verschiedenen Arten von Logik
6.9.5. Prolog: Programmierung auf Basis der Logik erster Ordnung

6.10. Semantische Reasoner, wissensbasierte Systeme und Expertensysteme

6.10.1. Konzept des Reasoners
6.10.2. Anwendungen eines Reasoners
6.10.3. Wissensbasierte Systeme
6.10.4. MYCIN, Geschichte der Expertensysteme
6.10.5. Elemente und Architektur von Expertensystemen
6.10.6. Erstellung von Expertensystemen

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining

7.1. Einführung in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens

7.1.1. Schlüsselkonzepte von Prozessen der Wissensentdeckung
7.1.2. Historische Perspektive der Wissensentdeckungsprozesse
7.1.3. Phasen des Wissensentdeckungsprozesses
7.1.4. Techniken, die bei der Wissensentdeckung eingesetzt werden
7.1.5. Merkmale guter Modelle für maschinelles Lernen
7.1.6. Arten von Informationen zum maschinellen Lernen
7.1.7. Grundlegende Lernkonzepte
7.1.8. Grundlegende Konzepte des unüberwachten Lernens

7.2. Datenexploration und Vorverarbeitung

7.2.1. Datenverarbeitung
7.2.2. Datenverarbeitung im Datenanalysefluss
7.2.3. Datentypen
7.2.4. Datenumwandlung
7.2.5. Anzeige und Untersuchung von kontinuierlichen Variablen
7.2.6. Anzeige und Erkundung kategorialer Variablen
7.2.7. Korrelationsmaßnahmen
7.2.8. Die häufigsten grafischen Darstellungen
7.2.9. Einführung in die multivariate Analyse und Dimensionsreduktion

7.3. Entscheidungsbaum

7.3.1. ID-Algorithmus
7.3.2. Algorithmus C
7.3.3. Übertraining und Beschneidung
7.3.4. Analyse der Ergebnisse

7.4. Bewertung von Klassifikatoren

7.4.1. Konfusionsmatrizen
7.4.2. Numerische Bewertungsmatrizen
7.4.3. Kappa-Statistik
7.4.4. Die ROC-Kurve

7.5. Klassifizierungsregeln

7.5.1. Maßnahmen zur Bewertung von Regeln
7.5.2. Einführung in die grafische Darstellung
7.5.3. Sequentieller Überlagerungsalgorithmus

7.6. Neuronale Netze

7.6.1. Grundlegende Konzepte
7.6.2. Einfache neuronale Netze
7.6.3. Backpropagation-Algorithmus
7.6.4. Einführung in rekurrente neuronale Netze

7.7. Bayessche Methoden

7.7.1. Grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeit
7.7.2. Bayes-Theorem
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Einführung in Bayessche Netzwerke

7.8. Regressions- und kontinuierliche Antwortmodelle

7.8.1. Einfache lineare Regression
7.8.2. Multiple lineare Regression
7.8.3. Logistische Regression
7.8.4. Regressionsbäume
7.8.5. Einführung in Support Vector Machines (SVM)
7.8.6. Maße für die Anpassungsgüte

7.9. Clustering

7.9.1. Grundlegende Konzepte
7.9.2. Hierarchisches Clustering
7.9.3. Probabilistische Methoden
7.9.4. EM-Algorithmus
7.9.5. B-Cubed-Methode
7.9.6. Implizite Methoden

7.10. Text Mining und natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

7.10.1. Grundlegende Konzepte
7.10.2. Erstellung eines Korpus
7.10.3. Deskriptive Analyse
7.10.4. Einführung in die Stimmungsanalyse

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning

8.1. Tiefes Lernen

8.1.1. Arten von tiefem Lernen
8.1.2. Anwendungen von tiefem Lernen
8.1.3. Vor- und Nachteile von tiefem Lernen

8.2. Operationen

8.2.1. Addition
8.2.2. Produkt
8.2.3. Transfer

8.3. Ebenen

8.3.1. Eingangsebene
8.3.2. Ausgeblendete Ebene
8.3.3. Ausgangsebene

8.4. Schichtenverbund und Operationen

8.4.1. Design-Architekturen
8.4.2. Verbindung zwischen Ebenen
8.4.3. Vorwärtsausbreitung

8.5. Aufbau des ersten neuronalen Netzes

8.5.1. Entwurf des Netzes
8.5.2. Festlegen der Gewichte
8.5.3. Training des Netzes

8.6. Trainer und Optimierer

8.6.1. Auswahl des Optimierers
8.6.2. Festlegen einer Verlustfunktion
8.6.3. Festlegung einer Metrik

8.7. Anwendung der Prinzipien des neuronalen Netzes

8.7.1. Aktivierungsfunktionen
8.7.2. Rückwärtsausbreitung
8.7.3. Einstellung der Parameter

8.8. Von biologischen zu künstlichen Neuronen

8.8.1. Funktionsweise eines biologischen Neurons
8.8.2. Wissensübertragung auf künstliche Neuronen
8.8.3. Herstellung von Beziehungen zwischen den beiden

8.9. Implementierung von MLP (Multilayer Perceptron) mit Keras

8.9.1. Definition der Netzstruktur
8.9.2. Modell-Kompilierung
8.9.3. Modell-Training

8.10. Feinabstimmung der Hyperparameter von neuronalen Netzen

8.10.1. Auswahl der Aktivierungsfunktion
8.10.2. Einstellung der Learning Rate
8.10.3. Einstellung der Gewichte

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze

9.1. Gradienten-Probleme

9.1.1. Techniken der Gradientenoptimierung
9.1.2. Stochastische Gradienten
9.1.3. Techniken zur Initialisierung der Gewichte

9.2. Wiederverwendung von vortrainierten Schichten

9.2.1. Transfer Learning Training
9.2.2. Merkmalsextraktion
9.2.3. Tiefes Lernen

9.3. Optimierer

9.3.1. Stochastische Gradientenabstiegs-Optimierer
9.3.2. Adam- und RMSprop-Optimierer
9.3.3. Moment-Optimierer

9.4. Planen der Lernrate

9.4.1. Automatische Steuerung der Lernrate
9.4.2. Lernzyklen
9.4.3. Bedingungen für die Glättung

9.5. Überanpassung

9.5.1. Kreuzvalidierung
9.5.2. Regulierung
9.5.3. Bewertungsmetriken

9.6. Praktische Leitlinien

9.6.1. Entwurf des Modells
9.6.2. Auswahl der Metriken und Bewertungsparameter
9.6.3. Testen von Hypothesen

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Transfer Learning Training
9.7.2. Merkmalsextraktion
9.7.3. Tiefes Lernen

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Bildtransformationen
9.8.2. Generierung synthetischer Daten
9.8.3. Textumwandlung

9.9. Praktische Anwendung von Transfer Learning

9.9.1. Transfer Learning Training
9.9.2. Merkmalsextraktion
9.9.3. Tiefes Lernen

9.10. Regulierung

9.10.1. L und L
9.10.2. Maximale Entropie-Regularisierung
9.10.3. Dropout

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Verwendung der TensorFlow-Bibliothek
10.1.2. Training von Modellen mit TensorFlow
10.1.3. Operationen mit Graphen in TensorFlow

10.2. TensorFlow und NumPy

10.2.1. NumPy-Berechnungsumgebung für TensorFlow
10.2.2. Verwendung von NumPy-Arrays mit TensorFlow
10.2.3. NumPy-Operationen für TensorFlow-Graphen

10.3. Anpassung von Modellen und Trainingsalgorithmen

10.3.1. Erstellen von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow
10.3.2. Verwaltung von Trainingsparametern
10.3.3. Verwendung von Optimierungstechniken für das Training

10.4. TensorFlow-Funktionen und -Graphen

10.4.1. Funktionen mit TensorFlow
10.4.2. Verwendung von Graphen für das Modelltraining
10.4.3. Optimieren von Graphen mit TensorFlow-Operationen

10.5. Laden und Vorverarbeiten von Daten mit TensorFlow

10.5.1. Laden von Datensätzen mit TensorFlow
10.5.2. Vorverarbeiten von Daten mit TensorFlow
10.5.3. Verwendung von TensorFlow-Tools zur Datenmanipulation

10.6. Die tfdata-API

10.6.1. Verwendung der tfdata-API für die Datenverarbeitung
10.6.2. Konstruktion von Datenströmen mit tfdata
10.6.3. Verwendung der tfdata-API für das Modelltraining

10.7. Das TFRecord-Format

10.7.1. Verwendung der TFRecord-API für die Datenserialisierung
10.7.2. Laden von TFRecord-Dateien mit TensorFlow
10.7.3. Verwendung von TFRecord-Dateien für das Modelltraining

10.8. Keras Vorverarbeitungsschichten

10.8.1. Verwendung der Keras-API für die Vorverarbeitung
10.8.2. Aufbau von Keras-Vorverarbeitungs-Pipelines
10.8.3. Verwendung der Keras Vorverarbeitungs-API für das Modelltraining

10.9. Das Projekt TensorFlow Datasets

10.9.1. Verwendung von TensorFlow Datasets zum Laden von Daten
10.9.2. Vorverarbeitung von Daten mit TensorFlow Datasets
10.9.3. Verwendung von TensorFlow Datasets für das Modelltraining

10.10. Erstellen einer Deep-Learning-Anwendung mit TensorFlow

10.10.1. Praktische Anwendung
10.10.2. Aufbau einer Deep Learning-Anwendung mit TensorFlow
10.10.3. Trainieren eines Modells mit TensorFlow
10.10.4. Verwendung der Anwendung für die Vorhersage von Ergebnissen

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

11.1. Die Visual-Cortex-Architektur

11.1.1. Funktionen des visuellen Kortex
11.1.2. Theorien des rechnergestützten Sehens
11.1.3. Modelle der Bildverarbeitung

11.2. Faltungsschichten

11.2.1. Wiederverwendung von Gewichten bei der Faltung
11.2.2. Faltung D
11.2.3. Aktivierungsfunktionen

11.3. Gruppierungsschichten und Implementierung von Gruppierungsschichten mit Keras

11.3.1. Pooling und Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Arten des Pooling

11.4. CNN-Architektur

11.4.1. VGG-Architektur
11.4.2. AlexNet-Architektur
11.4.3. ResNet-Architektur

11.5. Implementierung eines ResNet- CNN mit Keras

11.5.1. Initialisierung der Gewichte
11.5.2. Definition der Eingabeschicht
11.5.3. Definition der Ausgabe

11.6. Verwendung von vortrainierten Keras-Modellen

11.6.1. Merkmale der vortrainierten Modelle
11.6.2. Verwendung von vortrainierten Modellen
11.6.3. Vorteile von vortrainierten Modellen

11.7. Vortrainierte Modelle für das Transferlernen

11.7.1. Transferlernen
11.7.2. Prozess des Transferlernens
11.7.3. Vorteile des Transferlernens

11.8. Klassifizierung und Lokalisierung in Deep Computer Vision

11.8.1. Klassifizierung von Bildern
11.8.2. Objekte in Bildern lokalisieren
11.8.3. Objekterkennung

11.9. Objekterkennung und Objektverfolgung

11.9.1. Methoden zur Objekterkennung
11.9.2. Algorithmen zur Objektverfolgung
11.9.3. Verfolgungs- und Lokalisierungstechniken

11.10. Semantische Segmentierung

11.10.1. Deep Learning für semantische Segmentierung
11.10.2. Kantenerkennung
11.10.3. Regelbasierte Segmentierungsmethoden

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

12.1. Textgenerierung mit RNN

12.1.1. Training eines RNN für die Texterzeugung
12.1.2. Generierung natürlicher Sprache mit RNN
12.1.3. Anwendungen zur Texterzeugung mit RNN

12.2. Erstellung von Trainingsdatensätzen

12.2.1. Vorbereitung der Daten für das RNN-Training
12.2.2. Speicherung des Trainingsdatensatzes
12.2.3. Bereinigung und Transformation der Daten
12.2.4. Sentiment-Analyse

12.3. Ranking von Meinungen mit RNN

12.3.1. Erkennung von Themen in Kommentaren
12.3.2. Stimmungsanalyse mit Deep-Learning-Algorithmen

12.4. Encoder-Decoder-Netz für neuronale maschinelle Übersetzung

12.4.1. Training eines RNN für maschinelle Übersetzung
12.4.2. Verwendung eines Encoder-Decoder-Netzes für die maschinelle Übersetzung
12.4.3. Verbesserung der Genauigkeit der maschinellen Übersetzung mit RNNs

12.5. Aufmerksamkeitsmechanismen

12.5.1. Implementierung von Aufmerksamkeitsmechanismen in RNN
12.5.2. Verwendung von Betreuungsmechanismen zur Verbesserung der Modellgenauigkeit
12.5.3. Vorteile von Betreuungsmechanismen in neuronalen Netzen

12.6. Transformer-Modelle

12.6.1. Verwendung von Transformer-Modellen für die Verarbeitung natürlicher Sprache
12.6.2. Anwendung von Transformer-Modellen für die Sicht
12.6.3. Vorteile von Transformer-Modellen

12.7. Transformers für die Sicht

12.7.1. Verwendung von Transformer für die Sicht
12.7.2. Vorverarbeitung von Bilddaten
12.7.3. Training eines Transformer-Modells für die Sicht

12.8. Hugging Face Transformers-Bibliothek

12.8.1. Verwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek
12.8.2. Anwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek
12.8.3. Vorteile der Hugging Face Transformers-Bibliothek

12.9. Andere Transformer-Bibliotheken. Vergleich

12.9.1. Vergleich zwischen den verschiedenen Transformer-Bibliotheken
12.9.2. Verwendung der anderen Transformer-Bibliotheken
12.9.3. Vorteile der anderen Transformer-Bibliotheken

12.10. Entwicklung einer NLP-Anwendung mit RNN und Aufmerksamkeit. Praktische Anwendung

12.10.1. Entwicklung einer Anwendung zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit RNN und Aufmerksamkeit
12.10.2. Verwendung von RNN, Aufmerksamkeitsmechanismen und Transformers-Modellen in der Anwendung
12.10.3. Bewertung der praktischen Umsetzung

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle

13.1. Effiziente Datendarstellungen

13.1.1. Reduzierung der Dimensionalität
13.1.2. Tiefes Lernen
13.1.3. Kompakte Repräsentationen

13.2. Realisierung von PCA mit einem unvollständigen linearen automatischen Kodierer

13.2.1. Trainingsprozess
13.2.2. Python-Implementierung
13.2.3. Verwendung von Testdaten

13.3. Gestapelte automatische Kodierer

13.3.1. Tiefe neuronale Netze
13.3.2. Konstruktion von Kodierungsarchitekturen
13.3.3. Verwendung der Regularisierung

13.4. Faltungs-Autokodierer

13.4.1. Entwurf eines Faltungsmodells
13.4.2. Training von Faltungsmodellen
13.4.3. Auswertung der Ergebnisse

13.5. Automatische Entrauschung des Encoders

13.5.1. Anwendung von Filtern
13.5.2. Entwurf von Kodierungsmodellen
13.5.3. Anwendung von Regularisierungstechniken

13.6. Automatische Verteilkodierer

13.6.1. Steigerung der Kodierungseffizienz
13.6.2. Minimierung der Anzahl von Parametern
13.6.3. Verwendung von Regularisierungstechniken

13.7. Automatische Variationskodierer

13.7.1. Verwendung der Variationsoptimierung
13.7.2. Unüberwachtes tiefes Lernen
13.7.3. Tiefe latente Repräsentationen

13.8. Modische MNIST-Bilderzeugung

13.8.1. Mustererkennung
13.8.2. Bilderzeugung
13.8.3. Training Tiefer Neuronaler Netze

13.9. Generative Adversarial Networks und Diffusionsmodelle

13.9.1. Bildbasierte Inhaltsgenerierung
13.9.2. Modellierung von Datenverteilungen
13.9.3. Verwendung von Adversarial Networks

13.10. Implementierung der Modelle

13.10.1. Praktische Anwendung
13.10.2. Implementierung der Modelle
13.10.3. Verwendung von realen Daten
13.10.4. Auswertung der Ergebnisse

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing

14.1. Einführung in das bio-inspirierte Computing

14.1.1. Einführung in das bio-inspirierte Computing

14.2. Algorithmen zur sozialen Anpassung

14.2.1. Bioinspiriertes Computing auf der Grundlage von Ameisenkolonien
14.2.2. Varianten von Ameisenkolonie-Algorithmen
14.2.3. Cloud-basiertes Computing auf Partikelebene

14.3. Genetische Algorithmen

14.3.1. Allgemeine Struktur
14.3.2. Implementierungen der wichtigsten Operatoren

14.4. Explorations-Ausbeutungsraum-Strategien für genetische Algorithmen

14.4.1. CHC-Algorithmus
14.4.2. Multimodale Probleme

14.5. Evolutionäre Berechnungsmodelle (I)

14.5.1. Evolutionäre Strategien
14.5.2. Evolutionäre Programmierung
14.5.3. Algorithmen auf der Grundlage der differentiellen Evolution

14.6. Evolutionäre Berechnungsmodelle (II)

14.6.1. Evolutionäre Modelle auf der Grundlage der Schätzung von Verteilungen (EDA)
14.6.2. Genetische Programmierung

14.7. Evolutionäre Programmierung angewandt auf Lernprobleme

14.7.1. Regelbasiertes Lernen
14.7.2. Evolutionäre Methoden bei Instanzauswahlproblemen

14.8. Multi-Objektive Probleme

14.8.1. Konzept der Dominanz
14.8.2. Anwendung evolutionärer Algorithmen auf multikriterielle Probleme

14.9. Neuronale Netze (I)

14.9.1. Einführung in neuronale Netzwerke
14.9.2. Praktisches Beispiel mit neuronalen Netzwerken

14.10. Neuronale Netze

14.10.1. Anwendungsbeispiele für neuronale Netze in der medizinischen Forschung
14.10.2. Anwendungsbeispiele für neuronale Netze in der Wirtschaft
14.10.3. Anwendungsfälle für neuronale Netze in der industriellen Bildverarbeitung

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen

15.1. Finanzdienstleistungen

15.1.1. Die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (KI) auf Finanzdienstleistungen. Chancen und Herausforderungen
15.1.2. Anwendungsbeispiele
15.1.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.1.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.2. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen

15.2.1. Auswirkungen von KI im Gesundheitswesen. Chancen und Herausforderungen
15.2.2. Anwendungsbeispiele

15.3. Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitswesen

15.3.1. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.3.2. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.4. Retail

15.4.1. Auswirkungen von KI im Retail. Chancen und Herausforderungen
15.4.2. Anwendungsbeispiele
15.4.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.4.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.5. Industrie

15.5.1. Auswirkungen von KI in der Industrie. Chancen und Herausforderungen
15.5.2. Anwendungsbeispiele

15.6. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie

15.6.1. Anwendungsbeispiele
15.6.2. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.6.3. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.7. Öffentliche Verwaltung

15.7.1. Auswirkungen von KI in der Öffentlichen Verwaltung. Chancen und Herausforderungen
15.7.2. Anwendungsbeispiele
15.7.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.7.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.8. Bildung

15.8.1. Auswirkungen von KI in der Bildung. Chancen und Herausforderungen
15.8.2. Anwendungsbeispiele
15.8.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.8.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.9. Forst- und Landwirtschaft

15.9.1. Auswirkungen von KI in der Forst- und Landwirtschaft. Chancen und Herausforderungen
15.9.2. Anwendungsbeispiele
15.9.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.9.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.10. Personalwesen

15.10.1. Auswirkungen von KI im Personalwesen. Chancen und Herausforderungen
15.10.2. Anwendungsbeispiele
15.10.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.10.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

Modul 16. Technische Analyse von Finanzmärkten mit KI

16.1. Analyse und Visualisierung von technischen Indikatoren mit Plotly und Dash

16.1.1. Implementierung von interaktiven Graphen mit Plotly
16.1.2. Fortgeschrittene Visualisierung von Zeitreihen mit Matplotlib
16.1.3. Erstellen von dynamischen Dashboards in Echtzeit mit Dash

16.2. Optimierung und Automatisierung von technischen Indikatoren mit Scikit-learn

16.2.1. Automatisierung von Indikatoren mit Scikit-learn
16.2.2. Optimierung der technischen Indikatoren
16.2.3. Erstellen eigener Indikatoren mit Keras

16.3. Erkennung von Finanzmustern mit CNN

16.3.1. Verwendung von CNN in TensorFlow zur Erkennung von Mustern in Charts
16.3.2. Verbessern von Erkennungsmodellen mit Techniken des Transfer Learning
16.3.3. Validierung von Erkennungsmodellen in Echtzeitmärkten

16.4. Quantitative Trading-Strategien mit QuantConnect

16.4.1. Aufbau von algorithmischen Trading-Systemen mit QuantConnect
16.4.2. Backtesting von Strategien mit QuantConnect
16.4.3. Integration von Machine Learning in Trading-Strategien mit QuantConnect

16.5. Algorithmisches Trading mit Reinforcement Learning unter Verwendung von TensorFlow

16.5.1. Reinforcement Learning für das Trading
16.5.2. Erstellen von Trading-Agenten mit TensorFlow Reinforcement Learning
16.5.3. Simulation und Abstimmung von Agenten in OpenAI Gym

16.6. Zeitreihenmodellierung mit LSTM in Keras für Preisprognosen

16.6.1. Anwendung von LSTM für die Preisvorhersage
16.6.2. Implementierung von LSTM-Modellen in Keras für finanzielle Zeitreihen
16.6.3. Optimierung und Parameterabstimmung in Zeitreihenmodellen

16.7. Anwendung von Explainable Artificial Intelligence (XAI) im Finanzwesen

16.7.1. Anwendung von XAI im Finanzwesen
16.7.2. Anwendung von LIME für Trading-Modelle
16.7.3. Anwendung von SHAP für die Analyse des Beitrags von Merkmalen bei KI-Entscheidungen

16.8. High-Frequency Trading (HFT) optimiert mit Machine-Learning-Modellen

16.8.1. Entwicklung von ML-Modellen für HFT
16.8.2. Implementierung von HFT-Strategien mit TensorFlow
16.8.3. Simulation und Bewertung von HFT in kontrollierten Umgebungen

16.9. Volatilitätsanalyse mit Machine Learning

16.9.1. Anwendung von intelligenten Modellen zur Vorhersage der Volatilität
16.9.2. Implementierung von Volatilitätsmodellen mit PyTorch
16.9.3. Integration der Volatilitätsanalyse in das Portfolio-Risikomanagement

16.10. Portfolio-Optimierung mit genetischen Algorithmen

16.10.1. Grundlagen der genetischen Algorithmen für die Optimierung von Investitionen auf den Märkten
16.10.2. Implementierung von genetischen Algorithmen für die Portfolioauswahl
16.10.3. Bewertung von Portfolio-Optimierungsstrategien

Modul 17. Fundamentalanalyse von Finanzmärkten mit KI

17.1. Prädiktive Modellierung der finanziellen Performance mit Scikit-Learn

17.1.1. Lineare und logistische Regression für Finanzprognosen mit Scikit-Learn
17.1.2. Verwendung neuronaler Netze mit TensorFlow zur Vorhersage von Einnahmen und Gewinnen
17.1.3. Validierung von Prognosemodellen mit Kreuzvalidierung mit Scikit-Learn

17.2. Bewertung von Unternehmen mit Deep Learning

17.2.1. Automatisierung des Modells des Discounted Cash Flow (DCF) mit TensorFlow 
17.2.2. Fortgeschrittene Bewertungsmodelle mit PyTorch
17.2.3. Integration und Analyse von mehreren Bewertungsmodellen mit Pandas

17.3. Analyse von Finanzberichten mit NLP unter Verwendung von ChatGPT

17.3.1. Extraktion von Schlüsselinformationen aus Geschäftsberichten mit ChatGPT
17.3.2. Stimmungsanalyse von Analystenberichten und Finanznachrichten mit ChatGPT
17.3.3. Implementierung von NLP-Modellen mit ChatGPT zur Interpretation von Finanztexten

17.4. Risiko- und Kreditanalyse mit Machine Learning

17.4.1. Kreditscoring-Modelle mit SVM und Entscheidungsbäumen in Scikit-Learn
17.4.2. Kreditrisikoanalyse bei Unternehmen und Anleihen mit TensorFlow
17.4.3. Visualisierung von Risikodaten mit Tableau

17.5. Kreditanalyse mit Scikit-Learn

17.5.1. Implementierung von Kreditscoring-Modellen
17.5.2. Kreditrisikoanalyse mit RandomForest in Scikit-Learn
17.5.3. Fortgeschrittene Visualisierung von Kreditscores mit Tableau

17.6. ESG-Nachhaltigkeitsbewertung mit Data-Mining-Techniken

17.6.1. ESG-Data-Mining-Methoden
17.6.2. ESG-Auswirkungsmodellierung mit Regressionstechniken
17.6.3. Anwendungen der ESG-Analyse bei Investitionsentscheidungen

17.7. Sektor-Benchmarking mit künstlicher Intelligenz unter Verwendung von TensorFlow und Power BI

17.7.1. Vergleichende Analyse von Unternehmen mit KI
17.7.2. Prädiktive Modellierung der Sektorleistung mit TensorFlow
17.7.3. Implementierung von Branchen-Dashboards mit Power BI

17.8. Portfoliomanagement mit KI-Optimierung

17.8.1. Portfolio-Optimierung
17.8.2. Einsatz von Techniken des Machine Learning zur Portfolio-Optimierung mit Scikit-Optimize 
17.8.3. Implementierung und Bewertung der Effektivität von Algorithmen im Portfoliomanagement

17.9. Erkennung von Finanzbetrug mit KI unter Verwendung von TensorFlow und Keras

17.9.1. Grundlegende Konzepte und Techniken der Betrugserkennung mit KI
17.9.2. Konstruktion von Erkennungsmodellen mit neuronalen Netzen in TensorFlow
17.9.3. Praktische Implementierung von Betrugserkennungssystemen bei Finanztransaktionen

17.10. Analyse und Modellierung bei Fusionen und Übernahmen mit KI

17.10.1. Verwendung von prädiktiven KI-Modellen zur Bewertung von Fusionen und Übernahmen
17.10.2. Simulation von Post-Merger-Szenarien mit Techniken des Machine Learning
17.10.3. Bewertung der finanziellen Auswirkungen von M&A mit intelligenten Modellen

Modul 18. Verarbeitung von Finanzdaten in großem Maßstab

18.1. Big Data im Finanzkontext

18.1.1. Hauptmerkmale von Big Data im Finanzwesen
18.1.2. Die Bedeutung der 5 Vs (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value) in Finanzdaten
18.1.3. Anwendungsfälle von Big Data in der Risiko- und Compliance-Analyse

18.2. Technologien für die Speicherung und Verwaltung von Big Data im Finanzbereich

18.2.1. NoSQL-Datenbanksysteme für Financial Warehousing
18.2.2. Einsatz von Data Warehouses und Data Lakes im Finanzsektor
18.2.3. Vergleich zwischen On-Premise- und Cloud-basierten Lösungen

18.3. Echtzeit-Verarbeitungstools für Finanzdaten

18.3.1. Einführung in Tools wie Apache Kafka und Apache Storm
18.3.2. Anwendungen zur Echtzeitverarbeitung für die Betrugserkennung
18.3.3. Vorteile der Echtzeitverarbeitung im algorithmischen Trading

18.4. Datenintegration und -bereinigung im Finanzwesen

18.4.1. Methoden und Tools für die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen
18.4.2. Techniken zur Datenbereinigung, um Qualität und Genauigkeit zu gewährleisten
18.4.3. Herausforderungen bei der Standardisierung von Finanzdaten

18.5. Auf die Finanzmärkte angewandte Data-Mining-Techniken

18.5.1. Klassifizierungs- und Vorhersagealgorithmen für Marktdaten
18.5.2. Stimmungsanalyse in sozialen Netzwerken zur Vorhersage von Marktbewegungen
18.5.3. Data Mining zur Ermittlung von Trading-Mustern und Anlegerverhalten

18.6. Fortgeschrittene Datenvisualisierung für die Finanzanalyse

18.6.1. Visualisierungstools und -software für Finanzdaten
18.6.2. Entwurf interaktiver Dashboards für die Marktbeobachtung
18.6.3. Die Rolle der Visualisierung bei der Vermittlung von Risikoanalysen

18.7. Nutzung von Hadoop und verwandten Ökosystemen im Finanzwesen

18.7.1. Schlüsselkomponenten des Hadoop-Ökosystems und seine Anwendung im Finanzwesen
18.7.2. Anwendungsfälle von Hadoop für die Analyse großer Transaktionsvolumina
18.7.3. Vorteile und Herausforderungen der Integration von Hadoop in bestehende Finanzinfrastrukturen

18.8. Anwendungen von Spark in der Finanzanalyse

18.8.1. Spark für die Echtzeit- und Batch-Datenanalyse
18.8.2. Erstellung prädiktiver Modelle mit Spark MLlib
18.8.3. Integration von Spark mit anderen Big-Data-Tools im Finanzwesen

18.9. Datensicherheit und Datenschutz im Finanzsektor

18.9.1. Regeln und Vorschriften zum Datenschutz (GDPR, CCPA)
18.9.2. Strategien zur Verschlüsselung und Zugriffsverwaltung für sensible Daten
18.9.3. Auswirkungen von Datenschutzverletzungen auf Finanzinstitute

18.10. Auswirkungen von Cloud Computing auf groß angelegte Finanzanalysen

18.10.1. Vorteile der Cloud für Skalierbarkeit und Effizienz in der Finanzanalyse
18.10.2. Vergleich der Cloud-Anbieter und ihrer spezifischen Dienste für das Finanzwesen
18.10.3. Fallstudien zur Migration in die Cloud in großen Finanzinstituten

Modul 19. Strategien für algorithmisches Trading

19.1. Grundlagen des algorithmischen Tradings

19.1.1. Strategien für algorithmisches Trading
19.1.2. Wichtigste Technologien und Plattformen für die Entwicklung von Trading-Algorithmen
19.1.3. Vorteile und Herausforderungen des automatisierten Tradings gegenüber dem manuellen Trading

19.2. Design von automatisierten Trading-Systemen

19.2.1. Struktur und Komponenten eines automatisierten Trading-Systems
19.2.2. Algorithmenprogrammierung: von der Idee bis zur Implementierung
19.2.3. Latenz und Hardware-Überlegungen in Trading-Systemen

19.3. Backtesting und Bewertung von Trading-Strategien

19.3.1. Methoden für effektives Backtesting von algorithmischen Strategien
19.3.2. Bedeutung hochwertiger historischer Daten beim Backtesting
19.3.3. Wichtige Leistungsindikatoren für die Bewertung von Trading-Strategien

19.4. Optimierung von Strategien mit Machine Learning

19.4.1. Anwendung von Techniken des überwachten Lernens bei der Verbesserung von Strategien
19.4.2. Einsatz von Partikelschwarm-Optimierung und genetischen Algorithmen
19.4.3. Herausforderungen der Überanpassung bei der Optimierung von Trading-Strategien

19.5. Hochfrequenz-Trading (HFT)

19.5.1. Die Prinzipien und Technologien hinter HFT
19.5.2. Auswirkungen von HFT auf die Marktliquidität und -volatilität
19.5.3. Gängige HFT-Strategien und ihre Effektivität

19.6. Algorithmen zur Auftragsausführung

19.6.1. Arten von Ausführungsalgorithmen und ihre praktische Anwendung
19.6.2. Algorithmen zur Minimierung der Auswirkungen auf den Markt
19.6.3. Einsatz von Simulationen zur Verbesserung der Auftragsausführung

19.7. Arbitrage-Strategien auf den Finanzmärkten

19.7.1. Statistische Arbitrage und Preisfusionsarbitrage auf Märkten
19.7.2. Index- und ETF-Arbitrage
19.7.3. Technische und rechtliche Herausforderungen der Arbitrage im modernen Trading

19.8. Risikomanagement im algorithmischen Trading

19.8.1. Risikomaßnahmen für das algorithmische Trading
19.8.2. Integration von Risikolimits und Stop-Loss in Algorithmen
19.8.3. Spezifische Risiken für das algorithmische Trading und wie sie gemindert werden können

19.9. Regulatorische und Compliance-Fragen im algorithmischen Trading

19.9.1. Globale Vorschriften mit Auswirkungen auf das algorithmische Trading
19.9.2. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Berichterstattung in einer automatisierten Umgebung
19.9.3. Ethische Implikationen des automatisierten Tradings

19.10. Zukunft des algorithmischen Tradings und neue Trends

19.10.1. Einfluss der künstlichen Intelligenz auf die zukünftige Entwicklung des algorithmischen Tradings
19.10.2. Neue Blockchain-Technologien und ihre Anwendung im algorithmischen Trading
19.10.3. Trends in der Anpassungsfähigkeit und Individualisierung von Trading-Algorithmen

Modul 20. Ethische und regulatorische Aspekte der KI im Finanzwesen

20.1. Ethik in der künstlichen Intelligenz angewandt auf das Finanzwesen

20.1.1. Grundlegende ethische Prinzipien für die Entwicklung und den Einsatz von KI im Finanzwesen
20.1.2. Fallstudien zu ethischen Dilemmas bei KI-Anwendungen im Finanzbereich
20.1.3. Entwicklung von ethischen Verhaltenskodizes für Fachleute der Finanztechnologie

20.2. Globale Regelungen, die den Einsatz von KI auf den Finanzmärkten beeinflussen

20.2.1. Überblick über die wichtigsten internationalen KI-Vorschriften im Finanzbereich
20.2.2. Vergleich der KI-Regulierungspolitik in verschiedenen Ländern
20.2.3. Auswirkungen der KI-Regulierung auf die Finanzinnovation

20.3. Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Modellen im Finanzwesen

20.3.1. Bedeutung von Transparenz in KI-Algorithmen für das Vertrauen der Nutzer
20.3.2. Techniken und Werkzeuge zur Verbesserung der Erklärbarkeit von KI-Modellen
20.3.3. Herausforderungen bei der Implementierung interpretierbarer Modelle in komplexen Finanzumgebungen

20.4. Risikomanagement und ethische Compliance bei der Nutzung von KI

20.4.1. Strategien zur Risikominderung im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Finanzwesen
20.4.2. Ethische Compliance bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien
20.4.3. Ethische Aufsicht und Audits von KI-Systemen im Finanzbereich

20.5. Soziale und wirtschaftliche Auswirkungen von KI auf die Finanzmärkte

20.5.1. Auswirkungen von KI auf die Stabilität und Effizienz der Finanzmärkte
20.5.2. KI und ihre Auswirkungen auf Beschäftigung und Qualifikation im Finanzwesen
20.5.3. Sozialer Nutzen und Risiken einer groß angelegten Finanzautomatisierung

20.6. Datenschutz und -sicherheit bei KI-Anwendungen im Finanzbereich

20.6.1. Datenschutzbestimmungen, die füAr KI-Technologien im Finanzwesen gelten
20.6.2. Techniken zum Schutz persönlicher Daten in KI-basierten Finanzsystemen
20.6.3. Herausforderungen bei der Verwaltung sensibler Daten in der prädiktiven und analytischen Modellierung

20.7. Algorithmische Verzerrungen und Fairness in KI-Finanzmodellen

20.7.1. Identifizierung und Milderung von Verzerrungen in KI-Finanzalgorithmen
20.7.2. Strategien zur Gewährleistung von Fairness in automatisierten Entscheidungsmodellen
20.7.3. Auswirkungen algorithmischer Verzerrungen auf finanzielle Inklusion und finanzielle Gerechtigkeit

20.8. Herausforderungen der regulatorischen Aufsicht in der Finanz-KI

20.8.1. Schwierigkeiten bei der Überwachung und Kontrolle fortgeschrittener KI-Technologien
20.8.2. Rolle der Finanzbehörden bei der laufenden Überwachung von KI
20.8.3. Notwendigkeit einer regulatorischen Anpassung angesichts der fortschreitenden KI-Technologie

20.9. Strategien für die verantwortungsvolle Entwicklung von KI-Technologien im Finanzwesen 

20.9.1. Best Practices für eine nachhaltige und verantwortungsvolle Entwicklung von KI im Finanzsektor
20.9.2. Initiativen und Frameworks für die ethische Bewertung von KI-Projekten im Finanzwesen
20.9.3. Zusammenarbeit zwischen Regulierungsbehörden und Unternehmen zur Förderung verantwortungsvoller Praktiken

20.10. Zukunft der KI-Regulierung im Finanzsektor

20.10.1. Aufkommende Trends und zukünftige Herausforderungen bei der Regulierung von KI im Finanzwesen
20.10.2. Vorbereitung der rechtlichen Rahmenbedingungen für disruptive Innovationen in der Finanztechnologie
20.10.3. Internationaler Dialog und Zusammenarbeit für eine effektive und einheitliche Regulierung von KI im Finanzwesen

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