Künstliche Intelligenz - mit Anwendungsfällen aus der Finanzbranche

Ziele

In dieser 2-tägigen Schulung "Künstliche Intelligenz - mit Anwendungsfällen aus der Finanzbranche" erfahren Sie, wie KI-Systeme funktionieren, wie sie entworfen werden und was mit dem Stand der Technik möglich ist. Mit Hilfe praktischer Übungen erleben Sie hautnah, wie Neuronale Netze, Deep Learning und Mensch-Maschine-Dialoge arbeiten. In diesem Kurs verzichten wir auf Fachkauderwelsch. Anhand intuitiver Übungen begreifen Sie die Grundprinzipien hautnah.

Zielgruppe

• alle, deren Arbeit und strategische Ausrichtung sich durch KI verändert oder künftig verändern wird. Die Seminarinhalte werden anhand von Beispielen aus der Finanzbranche erläutert.

Voraussetzungen

• Keine Voraussetzungen

Agenda

Einführung in das Thema Künstliche Intelligenz

• Künstliche Intelligenz, was ist das?
• Einführung und Themenüberblick zu den einzelnen Modulen

Machine Learning

• Basisaufbau neuronale Netze
• Funktionsweise von Lernalgorithmen
• Extraktion relevanter Informationen aus Daten (Feature Engineering)
• Beurteilung der Qualität von Machine Learning-Lösungen
• Finance-Anwendungsbeispiele: Erkennung von Betrugsfällen und KI-basierte Kreditentscheidung

Deep Learning

• Deep Learning-Grundprinzipien
• Verfahren im Vergleich: Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning
• Marktübersicht: Die wichtigsten Deep Learning-Plattformen
• Schwächen aktueller Verfahren und Trends der kommenden Jahre
• Finance-Anwendungsbeispiel: Identifikation von Kunden anhand von Biometrie (Stimme, Gesichtserkennung, Gestik)

Sprachverstehen (Natural Language Understanding) und Dialogsysteme (Interactive Voice Response)

• Natural Language Understanding: Gesprochene und geschrieben Sprache verstehen
• Funktionsweise von Sprachassistenten (Alexa, Siri, Google Assistant)
• Interactive Voice Response: Gängige Verfahren für komplexe Mensch-Maschine-Dialoge
• Stand der Technik: Einsatz von Deep Learning in Dialogsystemen
• Finance-Anwendungsbeispiel: Abwicklung eines Banking-Service über Sprachassistent

Simulation logischen Denkens und Wissensrepräsentation

• Wie können Maschinen „logisch denken“?
• Fach- und Allgemeinwissen in Systemen hinterlegen (Knowledge Representation)
• Beispielszenario: Einsatz von Ontologien zur Robotersteuerung
• Finance-Anwendungsbeispiel: Wertpapier-Anlageberatung mit Robo-Advice

Ethische Erwägungen und Ausblick

• Integration von moralischen und gesellschaftlichen Aspekten in das Systemdesign
• "Starke KI“: Wann werden Maschinen das Intelligenzniveau von Menschen erreichen?

Open Badge - Ihr digitaler Kompetenznachweis

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