105.732 AKFVM Machine Learning mit finanzmathematischen Anwendungen
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2021S, VO, 2.0h, 3.0EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VO Vorlesung
  • Format der Abhaltung: Distance Learning

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage zu erklären, wie Machine Learning (Maschinelles Lernen) funktioniert und bei finanzmathematischen Problemen angewendet wird. Insbesondere können sie

  • entscheiden und begründen, ob sich Maschinelles Lernen für die Lösung eines gegebenen Problems der Finanzmathematik eignet,
  • das Problem entsprechend formalisieren und einen passenden Algorithmus zur Lösung auswählen,
  • das erhaltene Ergebnis bewerten.

Inhalt der Lehrveranstaltung

  • Machine Learning Basics
  • Neural networks
  • Deep learning
  • Deep Finance (Hedging, Portfoliooptimierung, Kalibrierung, etc.)

Methoden

  • Vortrag online via Zoom
  • Diskussion von konkreten Anwendungsbeispielen

Prüfungsmodus

Mündlich

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Fr.15:00 - 16:0026.03.2021 Zoom / siehe TUWEL (LIVE)Vorbesprechung
Fr.14:00 - 17:0016.04.2021 - 11.06.2021 Zoom / siehe TUWEL (LIVE).
AKFVM Machine Learning mit finanzmathematischen Anwendungen - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Fr.26.03.202115:00 - 16:00 Zoom / siehe TUWELVorbesprechung
Fr.16.04.202114:00 - 17:00 Zoom / siehe TUWEL.
Fr.23.04.202114:00 - 17:00 Zoom / siehe TUWEL.
Fr.30.04.202114:00 - 17:00 Zoom / siehe TUWEL.
Fr.07.05.202114:00 - 17:00 Zoom / siehe TUWEL.
Fr.21.05.202114:00 - 17:00 Zoom / siehe TUWEL.
Fr.28.05.202114:00 - 17:00 Zoom / siehe TUWEL.
Fr.04.06.202114:00 - 17:00 Zoom / siehe TUWEL.
Fr.11.06.202114:00 - 17:00 Zoom / siehe TUWEL.

Leistungsnachweis

mündliche Prüfung

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
01.02.2021 00:00 30.04.2021 23:59 30.04.2021 23:59

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
860 GW Gebundene Wahlfächer - Technische Mathematik

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Sprache

bei Bedarf in Englisch