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Schulungsübersicht

Tag 1: Einführung in Künstliche Intelligenz im Finanzwesen

  • Übersicht über künstliche Intelligenz (KI) und ihre Anwendungen im Finanzsektor
  • Verstehen der Rolle von KI bei der Gestaltung von Finanzsystemen
  • Fallstudien, die erfolgreiche Implementierungen von KI in der Finanzwelt hervorheben

Tag 2: Grundlagen des Maschinellen Lernens für Finanzen

  • Einführung in Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens
  • Überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen im Finanzkontext
  • Praktische Übungen und Demonstrationen unter Verwendung von Machine-Learning-Tools und Bibliotheken

Tag 3: KI-Anwendungen im Risikomanagement

  • Nutzung von KI für Risikoabschätzung, -minderung und Vorhersage in Finanzinstituten
  • Fortgeschrittene Risikomodellierungstechniken mit KI
  • Fallstudien zu KI-gestützten Risikomanagementstrategien im Banking und Investmentwesen

Tag 4: KI im Trading und in Anlagestrategien

  • Algorithmisches Trading und quantitative Finanzmathematik mit KI
  • Vorhersageanalyse für Investitionsentscheidungen
  • High-Frequency-Trading und KI-gestützte Handelsstrategien

Tag 5: Zukunftstrends und Herausforderungen der KI im Finanzwesen

  • Aufkommende Trends in der KI und deren Auswirkungen auf die Finanzbranche
  • Ethische Überlegungen und Herausforderungen bei der Einführung von KI im Finanzbereich
  • Strategien zur Nutzung von KI, um Innovation und Wettbewerbsfähigkeit im Finanzsektor voranzutreiben

Voraussetzungen

  • Vertrautheit mit Machine Learning
  • Grundlegendes Verständnis der Finanzwelt
 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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