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Maschinelles Lernen und Reinforcement Learning in der Finanzspezialisierung

BESCHREIBUNG

Das Hauptziel dieser Spezialisierung ist es, das Wissen und die praktischen Fähigkeiten zu vermitteln, die erforderlich sind, um eine solide Grundlage für Kernparadigmen und Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) zu entwickeln, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der Anwendung von ML auf verschiedene praktische Probleme im Finanzbereich liegt.

Die Spezialisierung soll den Schülern helfen, praktische ML-Probleme zu lösen, auf die sie im wirklichen Leben stoßen können, darunter:

(1) Abbildung des Problems auf eine allgemeine Landschaft verfügbarer ML-Methoden,

(2) Auswahl bestimmter ML-Ansätze, die zur Lösung des Problems am besten geeignet sind, und

(3) erfolgreiche Implementierung einer Lösung und Bewertung ihrer Leistung.

Die Spezialisierung richtet sich an drei Kategorien von Studierenden:

· Praktiker, die bei Finanzinstituten wie Banken, Vermögensverwaltern oder Hedgefonds arbeiten

· Personen, die an Anwendungen von ML für den persönlichen Tageshandel interessiert sind

· Derzeitige Vollzeitstudenten, die einen Abschluss in Finanzen, Statistik, Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen oder anderen verwandten Disziplinen anstreben und sich über praktische Anwendungen von ML im Finanzwesen informieren möchten.

Die Module können auch einzeln absolviert werden, um relevante Fähigkeiten in einem bestimmten Anwendungsbereich von ML zur Finanzierung zu verbessern.

Preis: Kostenlos anmelden!

Sprache:

Untertitel: Englisch

Maschinelles Lernen und Reinforcement Learning in der Finanzspezialisierung - Tandon School of Engineering der New York University