TECH ist eine Universität an der Spitze der Technologie, die dem Studenten alle Ressourcen zur Verfügung stellt, um ihm zu helfen, geschäftlich erfolgreich zu sein″

Warum an der TECH studieren?

TECH ist die weltweit größte 100%ige Online Business School. Es handelt sich um eine Elite-Business School mit einem Modell, das höchsten akademischen Ansprüchen genügt. Ein leistungsstarkes internationales Zentrum für die intensive Fortbildung von Führungskräften.   

TECH ist eine Universität an der Spitze der Technologie, die dem Studenten alle Ressourcen zur Verfügung stellt, um ihm zu helfen, geschäftlich erfolgreich zu sein“

Bei TECH Technologische Universität

Innovation

Die Universität bietet ein Online-Lernmodell an, das modernste Bildungstechnologie mit höchster pädagogischer Genauigkeit verbindet. Eine einzigartige Methode mit höchster internationaler Anerkennung, die dem Studenten die Schlüssel für seine Entwicklung in einer Welt des ständigen Wandels liefert, in der Innovation der wesentliche Einsatz eines jeden Unternehmers sein muss.

“Die Erfolgsgeschichte von Microsoft Europa” für die Einbeziehung des neuen interaktiven Multivideosystems in unsere Programme. 

Maximalforderung

Das Zulassungskriterium von TECH ist nicht wirtschaftlich. Sie brauchen keine große Investitionen zu tätigen, um bei TECH zu studieren. Um jedoch einen Abschluss bei TECH zu erlangen, werden die Grenzen der Intelligenz und der Kapazität des Studenten getestet. Die akademischen Standards von TECH sind sehr hoch...

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Networking

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Talent

Dieses Programm ist ein einzigartiger Vorschlag, um die Talente des Studenten in der Geschäftswelt zu fördern. Eine Gelegenheit für ihn, seine Anliegen und seine Geschäftsvision vorzutragen.

TECH hilft dem Studenten, sein Talent am Ende dieses Programms der Welt zu zeigen.

Multikultureller Kontext

Ein Studium bei TECH bietet dem Studenten eine einzigartige Erfahrung. Er wird in einem multikulturellen Kontext studieren. In einem Programm mit einer globalen Vision, dank derer er die Arbeitsweise in verschiedenen Teilen der Welt kennenlernen und die neuesten Informationen sammeln kann, die am besten zu seiner Geschäftsidee passen.

Unsere Studenten kommen aus mehr als 200 Ländern.   

Mit den Besten lernen

Das Lehrteam von TECH erklärt im Unterricht, was sie in ihren Unternehmen zum Erfolg geführt hat, und zwar in einem realen, lebendigen und dynamischen Kontext. Lehrkräfte, die sich voll und ganz dafür einsetzen, eine hochwertige Spezialisierung zu bieten, die es dem Studenten ermöglicht, in seiner Karriere voranzukommen und sich in der Geschäftswelt zu profilieren.

Lehrkräfte aus 20 verschiedenen Ländern.

TECH strebt nach Exzellenz und hat zu diesem Zweck eine Reihe von Merkmalen, die sie zu einer einzigartigen Universität machen:  

Analyse

TECH erforscht die kritische Seite des Studenten, seine Fähigkeit, Dinge zu hinterfragen, seine Problemlösungsfähigkeiten und seine zwischenmenschlichen Fähigkeiten.

Akademische Spitzenleistung

TECH bietet dem Studenten die beste Online-Lernmethodik. Die Universität kombiniert die Relearning-Methode (die international am besten bewertete Lernmethode für Aufbaustudien) mit der Fallstudie. Tradition und Avantgarde in einem schwierigen Gleichgewicht und im Rahmen einer anspruchsvollen akademischen Laufbahn.

Skaleneffekt

TECH ist die größte Online-Universität der Welt. Sie verfügt über ein Portfolio von mehr als 10.000 Hochschulabschlüssen. Und in der neuen Wirtschaft gilt: Volumen + Technologie = disruptiver Preis. Damit stellt TECH sicher, dass das Studium nicht so kostspielig ist wie an anderen Universitäten.

Bei TECH werden Sie Zugang zu den präzisesten und aktuellsten Fallstudien im akademischen Bereich haben" 

Dieser akademische Abschluss bietet Unternehmern eine umfassende Fortbildung in der Integration fortschrittlicher Technologien in das Management und die Analyse von Finanzmärkten. So werden mehrere Inhalte abgedeckt, darunter künstliche Intelligenz für die technische und Fundamentalanalyse, die Umsetzung von algorithmischen Handelsstrategien und die Verarbeitung großer Mengen von Finanzdaten. Darüber hinaus werden die ethischen und regulatorischen Implikationen von KI im Finanzbereich behandelt, um Fachleute auf eine verantwortungsvolle und gesetzeskonforme Innovation vorzubereiten. 

Sie werden Datenvisualisierungstools und Techniken des maschinellen Lernens anwenden, um Ihre Anlageentscheidungen zu optimieren und dabei kritische Aspekte wie Datensicherheit und Datenschutz zu berücksichtigen“ 

Lehrplan

Der Lehrplan bietet eine umfassende Fortbildung in der technischen und Fundamentalanalyse der Finanzmärkte, wobei künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Visualisierung von Indikatoren, der Mustererkennung und der Trading-Automatisierung eingesetzt wird. Die Unternehmer werden in der Lage sein, fortgeschrittene Techniken, wie z. B. Convolutional Neural Networks, zu implementieren, um Investitionsmöglichkeiten zu identifizieren und Reinforcement Learning zur Entwicklung effektiver algorithmischer Handelsstrategien zu nutzen. 

Wichtige Aspekte der Fundamentalanalyse und der Verarbeitung großer Finanzdaten werden ebenfalls behandelt, wobei Big-Data-Tools wie Hadoop und Spark eingesetzt werden, um große Datenmengen effizient und sicher zu verarbeiten. Machine Learning und NLP-Techniken für die Modellierung der Finanzleistung, die Erkennung von Betrug und genaue Bewertungen werden ebenfalls untersucht. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Entwicklung von Strategien für das algorithmische Trading und das damit verbundene Risikomanagement. 

Auf diese Weise hat TECH  ein komplettes Hochschulprogramm in einem vollständigen Online-Format entwickelt, das es den Studenten ermöglicht, von jedem Gerät mit einer Internetverbindung auf die Lehrmaterialien zuzugreifen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, an einen physischen Ort zu reisen und sich an feste Zeitpläne zu halten. Darüber hinaus kommt die revolutionäre Relearning-Methode zum Einsatz, die sich auf die Wiederholung grundlegender Konzepte konzentriert, um ein tiefes Verständnis der Inhalte zu gewährleisten. 

Dieser Privater masterstudiengang erstreckt sich über 12 Monate und ist in 20 Module unterteilt:

Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz
Modul 2. Datentypen und Datenlebenszyklus
Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz
Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation
Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz
Modul 6. Intelligente Systeme
Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining
Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning
Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze 
Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow 
Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks
Modul 12. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit
Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle 
Modul 14. Bio-inspiriertes Computing
Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen
Modul 16. Technische Analyse von Finanzmärkten mit KI
Modul 17. Fundamentalanalyse von Finanzmärkten mit KI
Modul 18. Verarbeitung von Finanzdaten in großem Maßstab
Modul 19. Strategien für algorithmisches Trading
Modul 120. Ethische und regulatorische Aspekte der KI im Finanzwesen

Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, den Privater masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in Börsen und Finanzmärkten vollständig online zu absolvieren. Während der 12-monatigen Spezialisierung wird der Student jederzeit auf alle Inhalte dieses Programms zugreifen können, was ihm die Möglichkeit gibt, seine Studienzeit selbst zu verwalten. 

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
1.7.1. 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
2.3.2. 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-Würfel-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. Fine Tuning 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 Format TFRecord 

10.7.1. Verwendung der TFRecord-API zur Serialisierung von Daten 
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 der Vorverarbeitung in Pipelines mit Keras 
10.8.3. Verwendung der Keras Vorverarbeitungs-API für das Modelltraining 

10.9. Das TensorFlow Datasets-Projekt 

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. Konstruktion einer Deep-Learning-Anwendung mit TensorFlow 

10.10.1. Praktische Anwendung 
10.10.2. Erstellen einer Deep-Learning-Anwendung mit TensorFlow 
10.10.3. Modelltraining 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 Architektur des Visual Cortex 

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 
11.10.1. Kantenerkennung 
11.10.1. 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. Transformer 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 Transformer-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. Das 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 für 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

Die von diesen Fachleuten ausgearbeiteten didaktischen Materialien dieses Studiengangs haben vollständig auf Ihre Berufserfahrung anwendbare Inhalte"