105.758 AKFVM Maschinelles Lernen im Versicherungswesen
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2022W, SE, 2.0h, 3.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: SE Seminar
  • Format der Abhaltung: Präsenz

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage Themen, die aus dem Bereich des Maschinellen Lernens und dessen Anwendungen in der Versicherungsmathematik kommen, wissenschaftlich zu bearbeiten und einen Vortrag darüber zu halten.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Allgemeine Lineare Modelle, Allgemeine Additive Modelle,  Kredibilität im Versicherungswesen, Künstliche neuronale Netze, Klassifikations- und Regressionsbäume (Trees), Random Forest, Telematik und weitere Themen.

Methoden

Vortrag der Studierenden (Folien oder Tafel), Handout an alle Teilnehmer, Ausarbeitung schriftlich an die Organisatoren abgeben.

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

 Beachten Sie:

  1. Beim Verfassen der Ausarbeitung bitte die Richtlinie der TU Wien zum Umgang mit Plagiaten: Leitfaden zum Umgang mit Plagiaten (PDF)
    [Richtlinien und Verordnungen der TU Wien]
  2. Man darf maximal 1-mal fehlen.
  3. Sprache: Englisch oder Deutsch [Rückfragen auch in Französisch und Russisch]
Beachten Sie beim Verfassen der Ausarbeitung bitte die Richtlinie der TU Wien zum Umgang mit Plagiaten: Leitfaden zum Umgang mit Plagiaten (PDF)

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Di.15:00 - 16:0011.10.2022Sem.R. DC rot 07 Vorbesprechung 15:00-15:30
Di.14:00 - 15:3006.12.2022Sem.R. DA grün 06B Seminar Vortag
Di.13:00 - 15:0013.12.2022Sem.R. DB gelb 04 Seminar Vortag

Leistungsnachweis

Präsentation, Seminararbeit und Teilnahme

 

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
01.10.2022 00:00 31.10.2022 23:59 15.11.2022 23:59

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
860 GW Gebundene Wahlfächer - Technische Mathematik Gebundenes Wahlfach

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Sprache

Deutsch