In diesem Universitätskurs, der auf Relearning basiert, werden Sie mit TensorFlow und Scikit-Learn umgehen, um finanzielle Risiken wie Zahlungsausfälle zu identifizieren“ 

Einem neuen Bericht des Internationalen Währungsfonds zufolge stehen Finanzinstitute aufgrund der Marktvolatilität und der Komplexität der Finanzprodukte vor wachsenden Herausforderungen beim Risikomanagement. Angesichts dieser Situation ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz zu einer Schlüssellösung geworden, um die Fähigkeiten zur Risikovorhersage und -minderung zu verbessern. In diesem Sinne müssen Fachleute geschickt mit Tools wie TensorFlow und Scikit-Learn umgehen, um das Finanzrisikomanagement und die Betrugserkennung zu verbessern.  

Um diese Aufgabe zu erleichtern, präsentiert TECH einen innovativen Universitätskurs in Künstliche Intelligenz für das Finanzielle Risikomanagement mit TensorFlow und Scikit-Learn. Der Studiengang wird sich mit den anspruchsvollsten Techniken des Machine Learning zur Bewertung von Kreditrisiken befassen. Im Einklang damit wird der Lehrplan verschiedene Simulationsmethoden für das Risikomanagement, einschließlich der Monte-Carlo-Technik, behandeln. Das Programm vermittelt den Studenten auch die Grundlagen für die Implementierung von Systemen zur kontinuierlichen Risikoüberwachung. So werden die Studenten fortgeschrittene Fähigkeiten entwickeln, um Deep-Learning-Algorithmen für das Finanzrisikomanagement mit TensorFlow und Scikit-Learn zu implementieren. 

Was die Methodik betrifft, so wird das Hochschulprogramm zu 100% online unterrichtet, was den Fachleuten die Möglichkeit gibt, von überall und zu jeder Zeit auf die Inhalte zuzugreifen und das Studium an ihre Zeitpläne anzupassen. Darüber hinaus verwendet TECH  die revolutionäre Relearning-Lernmethode. Dieses System besteht aus der Wiederholung der wichtigsten Konzepte, um das Wissen zu festigen und ein nachhaltiges Lernen zu ermöglichen. Für den Zugang zum virtuellen Campus benötigen die Studenten lediglich ein elektronisches Gerät mit Internetanschluss. Dort finden sie ein breites Spektrum an multimedialen Hilfsmitteln wie interaktive Zusammenfassungen, Erklärungsvideos oder Fallstudien. Auf diese Weise können die Studenten eine dynamische und angenehme Lernerfahrung machen.  

Dieser Lehrplan ermöglicht es Ihnen, in simulierten Umgebungen zu trainieren, die ein immersives Lernen ermöglichen, das auf reale Situationen programmiert ist“ 

Dieser Universitätskurs in Künstliche Intelligenz für das Finanzielle Risikomanagement mit TensorFlow und Scikit-Learn enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten in künstlicher Intelligenz präsentiert werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen 
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt 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 Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss 

Sie können das Hochschulprogramm zu 100% online absolvieren, wodurch es an Ihre Bedürfnisse angepasst wird und Sie es leichter neben Ihrer Vollzeitbeschäftigung absolvieren können"   

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.   

Möchten Sie effektive Lösungen auf der Grundlage von Modellen der künstlichen Intelligenz entwickeln, die die Identifizierung von Finanzrisiken optimieren? Erreichen Sie es mit diesem Abschluss in nur 6 Wochen"

Sie werden sich mit den ausgefeiltesten Tools für die Optimierung von Finanzportfolios befassen"

Der Lehrplan wird sich mit den anspruchsvollsten Techniken des Machine Learning für die Bewertung von Kreditrisiken befassen, die es den Studenten ermöglichen werden, die Ausfallwahrscheinlichkeit eines Kreditantragstellers genauer vorherzusagen. Ebenso wird der Lehrplan die Monte-Carlo-Simulationen vertiefen, damit die Studenten die Unsicherheit von Finanzvariablen (wie Zinssätze, Vermögenspreise oder Inflation) in mehreren möglichen Szenarien modellieren können. Darüber hinaus wird das Lehrmaterial den Experten modernste Techniken zur Bewertung und Präsentation von Projektergebnissen vermitteln. 

Sie werden Vorhersagemodelle erstellen, um die Wahrscheinlichkeit von Schwankungen bei den Preisen von Finanzanlagen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen vorherzusagen“ 

Modul 1. Künstliche Intelligenz für das finanzielle Risikomanagement mit TensorFlow und Scikit-Learn 

1.1. Grundlagen des finanziellen Risikomanagements 

1.1.1. Grundlagen des Risikomanagements 
1.1.2. Arten von finanziellen Risiken 
1.1.3. Die Bedeutung des Risikomanagements im Finanzwesen 

1.2. Kreditrisikomodelle mit KI 

1.2.1. Machine-Learning-Techniken für die Bewertung des Kreditrisikos 
1.2.2. Modelle zur Kreditbewertung (Scikit-Learn) 
1.2.3. Implementierung von Kreditrisikomodellen mit Python 

1.3. Marktrisikomodelle mit KI 

1.3.1. Analyse und Management von Marktrisiken 
1.3.2. Anwendung von prädiktiven Marktrisikomodellen 
1.3.3. Implementierung von Marktrisikomodellen 

1.4. Operationelles Risiko und sein Management mit KI 

1.4.1. Konzepte und Arten des operationellen Risikos 
1.4.2. Anwendung von KI-Techniken für das Management des operationellen Risikos 
1.4.3. Tools und praktische Beispiele 

1.5. Liquiditätsrisikomodelle mit KI 

1.5.1. Grundlagen des Liquiditätsrisikos 
1.5.2. Machine-Learning-Techniken für die Analyse des Liquiditätsrisikos 
1.5.3. Praktische Implementierung von Liquiditätsrisikomodellen 

1.6. Systemische Risikoanalyse mit KI 

1.6.1. Konzepte des systemischen Risikos 
1.6.2. Anwendungen der KI bei der Bewertung des systemischen Risikos 
1.6.3. Fallstudien und praktische Beispiele 

1.7. Portfolio-Optimierung unter Berücksichtigung von Risiken 

1.7.1. Techniken der Portfolio-Optimierung 
1.7.2. Einbeziehung von Risikomaßen in die Optimierung 
1.7.3. Tools zur Portfolio-Optimierung 

1.8. Simulation von finanziellen Risiken 

1.8.1. Simulationsmethoden für das Risikomanagement 
1.8.2. Anwendung von Monte-Carlo-Simulationen im Finanzwesen 
1.8.3. Implementierung von Simulationen mit Python 

1.9. Kontinuierliche Risikobewertung und -überwachung 

1.9.1. Kontinuierliche Risikobewertungstechniken 
1.9.2. Instrumente zur Überwachung und Berichterstattung von Risiken 
1.9.3. Implementierung von Systemen zur kontinuierlichen Überwachung 

1.10. Projekte und praktische Anwendungen im Risikomanagement 

1.10.1. Entwicklung von Projekten zum finanziellen Risikomanagement 
1.10.2. Implementierung von KI-Lösungen für das Risikomanagement 
1.10.3. Auswertung und Präsentation der Projektergebnisse 

Die Implementierung von künstlicher Intelligenz für das Finanzrisikomanagement mit TensorFlow und Scikit-Learn hat eine wachsende Zukunft. Dieser Abschluss wird Sie auf die Herausforderungen in diesem Bereich vorbereiten. Schreiben Sie sich jetzt ein!“