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Schulungsübersicht

Tag 1: Einführung in künstliche Intelligenz im Finanzwesen

  • Überblick über künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendungen im Finanzsektor
  • Verständnis der Rolle von KI bei der Gestaltung von Finanzsystemen
  • Fallstudien, die erfolgreiche Umsetzungen von KI im Finanzwesen hervorheben

Tag 2: Grundlagen des Machine Learnings für das Finanzwesen

  • Einführung in Algorithmen und Techniken des Machine Learnings
  • Überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen in finanziellen Kontexten
  • Praktische Übungen und Demonstrationen mit Machine-Learning-Tools und Bibliotheken

Tag 3: KI-Anwendungen im Risikomanagement

  • Einsatz von KI für Risikobewertung, -minderung und -vorhersage in Finanzinstituten
  • Fortgeschrittene Risikomodellierungstechniken mit KI
  • Fallstudien zu KI-gestützten Risikomanagementstrategien im Bank- und Investmentwesen

Tag 4: KI im Handel und bei Investitionsstrategien

  • Algorithmischer Handel und quantitativer Finanzmarkt mit KI
  • Prädiktive Analysen für Investitionsentscheidungen
  • Hochfrequenzhandel und KI-gestützte Handelsstrategien

Tag 5: Zukunftstrends und Herausforderungen von KI im Finanzwesen

  • Aufkommende Trends in der KI und deren Auswirkungen auf die Finanzindustrie
  • Ethische Überlegungen und Herausforderungen bei der Einführung von KI im Finanzbereich
  • Strategien zum Einsatz von KI zur Förderung von Innovation und Wettbewerbsfähigkeit im Finanzwesen

Voraussetzungen

  • Kenntnisse im Bereich Machine Learning
  • Grundlegendes Verständnis der Finanzwelt
 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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