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Das Programm umfasst eine gründliche Fortbildung im Bereich der Automatisierung von Finanzprozessen, die es Unternehmern ermöglicht, die Verwaltung sich wiederholender Aufgaben zu optimieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Es wird auch prädiktive Modellierung und fortgeschrittene Datenanalysetechniken abdecken, um die strategische Entscheidungsfindung und finanzielle Optimierungsstrategien mit hochentwickelten Tools zu unterstützen. Darüber hinaus werden die Unternehmer in der Lage sein, KI-Lösungen für das finanzielle Risikomanagement zu implementieren und Datenvisualisierungsplattformen zu nutzen, um Finanzinformationen effektiv zu interpretieren. 

Der Inhalt des Executive Masters wurde sorgfältig auf die spezifischen Bedürfnisse von Unternehmern zugeschnitten, die ihre Finanzgeschäfte mit Hilfe von Technologie umgestalten wollen“ 

Lehrplan

Der Lehrplan dieses Executive Masters wurde so konzipiert, dass er eine umfassende Fortbildung zu den neuesten Technologien und Methoden bietet, die den Finanzsektor revolutionieren. In einem ersten Block geht es um die Automatisierung von Finanzprozessen durch fortschrittliche KI-Techniken. Dazu gehört das Kennenlernen von Tools und Systemen, die das Management sich wiederholender Aufgaben wie Rechnungsbearbeitung und Bankabgleich optimieren und es Fachleuten ermöglichen, die Genauigkeit und Effizienz der Finanzverwaltung zu verbessern. 

Der Schwerpunkt liegt auch auf strategischer Planung und Entscheidungsfindung, so dass die Unternehmer KI zur Erstellung von Prognosemodellen und fortschrittlichen Finanzstrategien nutzen können. Darüber hinaus werden sie in der Lage sein, Analyse- und Simulationstechniken anzuwenden, um Entscheidungen auf der Grundlage genauer Daten zu treffen, was für die Anpassung an ein dynamisches und wettbewerbsorientiertes wirtschaftliches Umfeld von entscheidender Bedeutung ist. Sie werden auch eine solidere strategische Vision auf der Grundlage quantitativer Informationen entwickeln. 

Schließlich werden fortgeschrittene Techniken zur finanziellen Optimierung und Datenanalyse erörtert, wobei Sie mit Werkzeugen wie OR-Tools zur Portfolio-Optimierung sowie mit fortgeschrittenen Techniken zur Visualisierung und Analyse von Finanzdaten mit Plotly und Google Data Studio vertraut gemacht werden. Gleichzeitig werden fortgeschrittene Methoden für das finanzielle Risikomanagement mit Hilfe von KI-Modellen, die mit TensorFlow und Scikit-Learn entwickelt wurden, behandelt, um sicherzustellen, dass die Experten darauf vorbereitet sind, modernen finanziellen Herausforderungen mit innovativen, datengesteuerten Lösungen zu begegnen. 

Auf diese Weise hat TECH ein komplettes Hochschulprogramm im Online-Modus entwickelt, das es den Studenten ermöglicht, von jedem Gerät mit Internetanschluss auf die Lernmaterialien zuzugreifen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, zu einem physischen Zentrum zu reisen und sich an feste Zeitpläne anzupassen.

Darüber hinaus beinhaltet es die innovative Relearning-Methode, die auf der Wiederholung der wichtigsten Konzepte basiert, um ein optimales 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. Automatisierung der Prozesse der Finanzabteilung mit künstlicher Intelligenz
Modul 17. Strategische Planung und Entscheidungsfindung mit künstlicher Intelligenz
Modul 18. Fortgeschrittene finanzielle Optimierungstechniken mit OR-Tools
Modul 19. Analyse und Visualisierung von Finanzdaten mit Plotly und Google Data Studio
Modul 20. Künstliche Intelligenz für das finanzielle Risikomanagement mit TensorFlow und Scikit-Learn

Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, diesen Privater masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in der Finanzabteilung 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 Intelligen

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 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. 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. Automatisierung der Prozesse der Finanzabteilung mit künstlicher Intelligenz

16.1. Automatisierung von Finanzprozessen mit künstlicher Intelligenz und Robotic Process Automation (RPA)

16.1.1. KI und RPA zur Automatisierung und Robotisierung von Prozessen
16.1.2. RPA-Plattformen für Finanzprozesse: UiPath, Blue Prism und Automation Anywhere
16.1.3. Bewertung von RPA-Anwendungsfällen im Finanzwesen und erwarteter ROI

16.2. Automatisierte Rechnungsverarbeitung mit KI mit Kofax

16.2.1. Konfiguration von KI-Lösungen für die Rechnungsverarbeitung mit Kofax
16.2.2. Anwendung von Machine-Learning-Techniken zur Rechnungsklassifizierung
16.2.3. Automatisierung des Kreditorenbuchhaltungszyklus mit KI-Technologien

16.3. Zahlungsautomatisierung mit KI-Plattformen

16.3.1. Implementierung von automatisierten Zahlungssystemen mit Stripe Radar und KI
16.3.2. Einsatz von prädiktiven KI-Modellen für effizientes Kassenmanagement
16.3.3. Sicherheit in automatisierten Zahlungssystemen: Betrugsprävention mit KI

16.4. Bankabstimmung mit KI und Machine Learning

16.4.1. Automatisierung der Bankabstimmung mithilfe von KI mit Plattformen wie Xero
16.4.2. Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen zur Verbesserung der Genauigkeit
16.4.3. Fallstudien: Effizienzverbesserungen und Fehlerreduzierung

16.5. Cashflow-Management mit Deep Learning und TensorFlow

16.5.1. Prädiktive Cashflow-Modellierung mit LSTM-Netzen unter Verwendung von TensorFlow
16.5.2. Implementierung von LSTM-Modellen in Python für Finanzprognosen
16.5.3. Integration von prädiktiven Modellen in Finanzplanungstools

16.6. Bestandsautomatisierung mit Predictive Analytics

16.6.1. Einsatz von prädiktiven Techniken zur Optimierung der Bestandsverwaltung
16.6.2. Anwendung von prädiktiven Modellen mit Microsoft Azure Machine Learning
16.6.3. Integration von Bestandsverwaltungssystemen mit ERP

16.7. Erstellung von automatisierten Finanzberichten mit Power BI

16.7.1. Automatisierung der Erstellung von Finanzberichten mit Power BI
16.7.2. Entwicklung von dynamischen Dashboards für die Finanzanalyse in Echtzeit
16.7.3. Fallstudien über Verbesserungen bei der finanziellen Entscheidungsfindung mit automatisierter Berichterstattung

16.8. Optimierung der Beschaffung mit IBM Watson

16.8.1. Prädiktive Analysen zur Einkaufsoptimierung mit IBM Watson
16.8.2. KI-Modelle für Verhandlungen und Preisgestaltung
16.8.3. Integration von KI-Empfehlungen in Beschaffungsplattformen

16.9. Kundenservice mit Finanz-Chatbots und Google DialogFlow

16.9.1. Implementierung von Finanz-Chatbots mit Google Dialogflow
16.9.2. Integration von Chatbots in CRM-Plattformen für die Finanzbetreuung
16.9.3. Kontinuierliche Verbesserung von Chatbots auf der Grundlage von Benutzerfeedback

16.10. KI-unterstützte Finanzprüfung

16.10.1. KI-Anwendungen in der internen Prüfung: Analyse von Transaktionen
16.10.2. Implementierung von KI für die Ordnungsmäßigkeitsprüfung und die Aufdeckung von Diskrepanzen
16.10.3. Verbesserungen der Prüfungseffizienz mit KI-Technologien

Modul 17. Strategische Planung und Entscheidungsfindung mit künstlicher Intelligenz

17.1. Prädiktive Modellierung für die strategische Planung mit Scikit-Learn

17.1.1. Erstellung prädiktiver Modelle mit Python und Scikit-Learn
17.1.2. Anwendung der Regressionsanalyse bei der Projektbewertung
17.1.3. Validierung von Vorhersagemodellen mit Kreuzvalidierungstechniken in Python

17.2. Szenario-Analyse mit Monte-Carlo-Simulationen

17.2.1. Implementierung von Monte-Carlo-Simulationen mit Python für die Risikoanalyse
17.2.2. Einsatz von KI für die Automatisierung und Verbesserung von Szenariosimulationen
17.2.3. Interpretation und Anwendung der Ergebnisse für die strategische Entscheidungsfindung

17.3. Investitionsbeurteilung mit KI

17.3.1. KI-Techniken für die Bewertung von Vermögenswerten und Unternehmen
17.3.2. Machine-Learning-Modelle für die Wertbestimmung mit Python
17.3.3. Fallanalyse: Einsatz von KI bei der Bewertung von Technologie-Start-ups

17.4. Optimierung von Fusionen und Übernahmen mit Machine Learning und TensorFlow

17.4.1. Prädiktive Modellierung zur Bewertung von M&A-Synergien mit TensorFlow.
17.4.2. Simulation von Post-M&A-Integrationen mit KI-Modellen
17.4.3. Verwendung von NLP für die automatisierte Due-Diligence-Analyse

17.5. Portfoliomanagement mit genetischen Algorithmen

17.5.1. Einsatz von genetischen Algorithmen zur Portfolio-Optimierung
17.5.2. Implementierung von Auswahl- und Allokationsstrategien mit Python
17.5.3. Analyse der Effektivität von KI-optimierten Portfolios

17.6. Künstliche Intelligenz für die Nachfolgeplanung

17.6.1. Einsatz von KI zur Identifizierung und Entwicklung von Talenten
17.6.2. Vorhersagemodelle für die Nachfolgeplanung mit Python
17.6.3. Verbesserungen im Änderungsmanagement durch die Integration von KI

17.7. Entwicklung von Marktstrategien mit KI und TensorFlow

17.7.1. Anwendung von Deep-Learning-Techniken für die Marktanalyse
17.7.2. Verwendung von TensorFlow und Keras für die Modellierung von Markttrends
17.7.3. Entwicklung von Markteintrittsstrategien auf der Grundlage von KI-Insights

17.8. Konkurrenzfähigkeit und Wettbewerbsanalyse mit KI und IBM Watson

17.8.1. Wettbewerbsbeobachtung mit NLP und Machine Learning
17.8.2. Automatisierte Wettbewerbsanalyse mit IBM Watson
17.8.3. Umsetzung von Wettbewerbsstrategien aus der KI-Analyse

17.9. KI-unterstützte strategische Verhandlungen

17.9.1. Anwendung von KI-Modellen bei der Vorbereitung von Verhandlungen
17.9.2. Einsatz von KI-basierten Verhandlungssimulatoren zum Training
17.9.3. Bewertung der Auswirkungen von KI auf die Verhandlungsresultate

17.10. Umsetzung von KI-Projekten in der Finanzstrategie

17.10.1. Planung und Verwaltung von KI-Projekten
17.10.2. Verwendung von Projektmanagement-Tools wie Microsoft Project
17.10.3. Präsentation von Fallstudien und Analyse von Erfolg und Lernprozess

Modul 18. Fortgeschrittene finanzielle Optimierungstechniken mit OR-Tools

18.1. Einführung in die Finanzoptimierung

18.1.1. Grundlegende Konzepte der Optimierung
18.1.2. Optimierungswerkzeuge und -techniken im Finanzwesen
18.1.3. Anwendungen der Optimierung im Finanzwesen

18.2. Optimierung von Anlageportfolios

18.2.1. Markowitz-Modelle zur Portfolio-Optimierung
18.2.3. Eingeschränkte Portfolio-Optimierung
18.2.4. Implementierung von Optimierungsmodellen mit OR-Tools in Python

18.3. Genetische Algorithmen im Finanzwesen

18.3.1. Einführung in genetische Algorithmen
18.3.2. Anwendung von genetischen Algorithmen in der Finanzoptimierung
18.3.3. Praktische Beispiele und Fallstudien

18.4. Lineare und nichtlineare Programmierung im Finanzwesen

18.4.1. Grundlagen der linearen und nichtlinearen Programmierung
18.4.2. Anwendungen im Portfoliomanagement und in der Ressourcenoptimierung
18.4.3. Werkzeuge zur Lösung von Problemen der linearen Programmierung

18.5. Stochastische Optimierung im Finanzwesen

18.5.1. Konzepte der stochastischen Optimierung
18.5.2. Anwendungen im Risikomanagement und bei Finanzderivaten
18.5.3. Stochastische Optimierungsmodelle und -techniken

18.6. Robuste Optimierung und ihre Anwendung im Finanzwesen

18.6.1. Grundlagen der robusten Optimierung
18.6.2. Anwendungen in unsicheren Finanzumgebungen
18.6.3. Fallstudien und Beispiele für robuste Optimierung

18.7. Mehrzieloptimierung im Finanzwesen

18.7.1. Einführung in die Mehrzieloptimierung
18.7.2. Anwendungen in der Diversifizierung und Vermögensallokation
18.7.3. Techniken und Werkzeuge für die Mehrzieloptimierung

18.8. Machine Learning für die Finanzoptimierung

18.1.1. Anwendung von Machine-Learning-Techniken in der Optimierung
18.1.2. Optimierungsalgorithmen auf der Grundlage von Machine Learning
18.1.3. Implementierung und Fallstudien

18.9. Optimierungswerkzeuge in Python und OR-Tools

18.9.1. Python-Optimierungswerkzeuge und Bibliotheken (SciPy, OR-Tools)
18.9.2. Praktische Umsetzung von Optimierungsproblemen
18.9.3. Beispiele für Finanzanwendungen

18.10. Projekte und praktische Anwendungen der Finanzoptimierung

18.10.1. Entwicklung von Projekten zur Finanzoptimierung
18.10.2. Umsetzung von Optimierungslösungen im Finanzsektor
18.10.3. Auswertung und Präsentation der Projektergebnisse

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

19.1. Grundlagen der Analyse von Finanzdaten

19.1.1. Einführung in die Datenanalyse
19.1.2. Werkzeuge und Techniken für die Analyse von Finanzdaten
19.1.3. Bedeutung der Datenanalyse im Finanzwesen

19.2. Techniken für die explorative Analyse von Finanzdaten

19.2.1. Deskriptive Analyse von Finanzdaten
19.2.2. Visualisierung von Finanzdaten mit Python und R
19.2.3. Erkennen von Mustern und Trends in Finanzdaten

19.3. Finanzielle Zeitreihenanalyse

19.3.1. Grundlagen von Zeitserien
19.3.2. Zeitreihenmodelle für Finanzdaten
19.3.3. Zeitreihenanalyse und -prognose

19.4. Korrelations- und Kausalanalyse im Finanzwesen

19.4.1. Methoden der Korrelationsanalyse
19.4.2. Techniken zur Identifizierung kausaler Beziehungen
19.4.3. Anwendungen in der Finanzanalyse

19.5. Fortgeschrittene Visualisierung von Finanzdaten

19.5.1. Fortgeschrittene Techniken zur Datenvisualisierung
19.5.2. Interaktive Visualisierungstools (Plotly, Dash)
19.5.3. Anwendungsfälle und praktische Beispiele

19.6. Clusteranalyse in Finanzdaten

19.6.1. Einführung in die Clusteranalyse
19.6.2. Anwendungen in der Markt- und Kundensegmentierung
19.6.3. Werkzeuge und Techniken für die Clusteranalyse

19.7. Netzwerk- und Graphenanalyse im Finanzwesen

19.7.1. Grundlagen der Netzwerkanalyse
19.7.2. Anwendungen der Netzwerkanalyse im Finanzwesen
19.7.3. Werkzeuge zur Netzwerkanalyse (NetworkX, Gephi)

19.8. Text- und Stimmungsanalyse im Finanzwesen

19.8.1. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) im Finanzwesen
19.8.2. Stimmungsanalyse in Nachrichten und sozialen Netzwerken
19.8.3. Tools und Techniken für die Textanalyse

19.9. Tools zur Visualisierung und Analyse von Finanzdaten mit KI

19.9.1. Python Datenanalyse-Bibliotheken (Pandas, NumPy)
19.9.2. Visualisierungstools in R (ggplot2, Shiny)
19.9.3. Praktische Umsetzung von Analyse und Visualisierung

19.10. Projekte und praktische Anwendungen der Analyse und Visualisierung

19.10.1. Entwicklung von Projekten zur Analyse von Finanzdaten
19.10.2. Implementierung von interaktiven Visualisierungslösungen
19.10.3. Auswertung und Präsentation der Projektergebnisse

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

20.1. Grundlagen des finanziellen Risikomanagements

20.1.1. Grundlagen des Risikomanagements
20.1.2. Arten von finanziellen Risiken
20.1.3. Die Bedeutung des Risikomanagements im Finanzwesen

20.2. Kreditrisikomodelle mit KI

20.2.1. Machine-Learning-Techniken für die Bewertung des Kreditrisikos
20.2.2. Modelle zur Kreditbewertung (Scikit-Learn)
20.2.3. Implementierung von Kreditrisikomodellen mit Python

20.3. Marktrisikomodelle mit KI

20.3.1. Analyse und Management von Marktrisiken
20.3.2. Anwendung von prädiktiven Marktrisikomodellen
20.3.3. Implementierung von Marktrisikomodellen

20.4. Operationelles Risiko und sein Management mit KI

20.4.1. Konzepte und Arten des operationellen Risikos
20.4.2. Anwendung von KI-Techniken für das Management des operationellen Risikos
20.4.3. Tools und praktische Beispiele

20.5. Liquiditätsrisikomodelle mit KI

20.5.1. Grundlagen des Liquiditätsrisikos
20.5.2. Machine-Learning-Techniken für die Analyse des Liquiditätsrisikos
20.5.3. Praktische Implementierung von Liquiditätsrisikomodellen

20.6. Systemische Risikoanalyse mit KI

20.6.1. Konzepte des systemischen Risikos
20.6.2. Anwendungen der KI bei der Bewertung des systemischen Risikos
20.6.3. Fallstudien und praktische Beispiele

20.7. Portfolio-Optimierung unter Berücksichtigung von Risiken

20.7.1. Techniken der Portfolio-Optimierung
20.7.2. Einbeziehung von Risikomaßen in die Optimierung
20.7.3. Tools zur Portfolio-Optimierung

20.8. Simulation von finanziellen Risiken

20.8.1. Simulationsmethoden für das Risikomanagement
20.8.2. Anwendung von Monte-Carlo-Simulationen im Finanzwesen
20.8.3. Implementierung von Simulationen mit Python

20.9. Kontinuierliche Risikobewertung und -überwachung

20.9.1. Kontinuierliche Risikobewertungstechniken
20.9.2. Instrumente zur Überwachung und Berichterstattung von Risiken
20.9.3. Implementierung von Systemen zur kontinuierlichen Überwachung

20.10. Projekte und praktische Anwendungen im Risikomanagement

20.10.1. Entwicklung von Projekten zum finanziellen Risikomanagement
20.10.2. Implementierung von KI-Lösungen für das Risikomanagement
20.10.3. Auswertung und Präsentation der Projektergebnisse

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