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    Künstliche Intelligenz in der Finanzwirtschaft: Daten, Methoden und Anwendungen

    Künstliche Intelligenz in der Finanzwirtschaft by Weiß, Gregor;

    Daten, Methoden und Anwendungen

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    Product details:

    • Edition number 1. Aufl. 2024
    • Publisher Springer Gabler
    • Date of Publication 21 August 2025
    • Number of Volumes 1 pieces, Book

    • ISBN 9783658417192
    • Binding Paperback
    • No. of pages500 pages
    • Size 235x155 mm
    • Language German
    • Illustrations Etwa 500 S.
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    Short description:

    Dieses Lehrbuch stellt die wesentlichen Methoden und Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz und der Analyse großer Datenmengen bei Finanzintermediären und Industrieunternehmen im Bereich der Finanzwirtschaft dar. Es vermittelt die Grundlagen und fortgeschrittene Methoden der KI und ihrer Anwendungen in der Finanzwirtschaft und unterstützt bei der Vorbereitung auf das Berufsleben im quantitativen Asset- und Risikomanagement. Das Buch kann begleitend zu universitären Lehrveranstaltungen im Bereich Financial Data Analytics, Risiko- und Investmentmanagement benutzt werden.

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    Long description:

    Dieses Lehrbuch stellt die wesentlichen Methoden und Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz und der Analyse großer Datenmengen bei Finanzintermediären und Industrieunternehmen im Bereich der Finanzwirtschaft dar. Es vermittelt die Grundlagen und fortgeschrittene Methoden der KI und ihrer Anwendungen in der Finanzwirtschaft und unterstützt bei der Vorbereitung auf das Berufsleben im quantitativen Asset- und Risikomanagement. Das Buch kann begleitend zu universitären Lehrveranstaltungen im Bereich Financial Data Analytics, Risiko- und Investmentmanagement benutzt werden.

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    Table of Contents:

    Datenarten, Datenquellen und Datenaufbereitung.- Klassische Regressionsverfahren.- LASSO, Ridge-Regression und Elastic-Net-Regularisierung.-  Kreuzvalidierung.- K-Nächste-Nachbarn-Klassifikation, Support Vector Machines und ihre Anwendung im Kreditrisikomanagement.-  Klassifikations-/Regressionsbäume und Anwendungen im Asset Pricing.- Künstliche Neuronale Netze, tiefes maschinelles Lernen und Mustererkennung in Finanzdaten.- Regulierung von KI in der Finanzwirtschaft.- Ethische Aspekte.

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