Durch Bitcoin wurde die Blockchain als zugrundeliegende Technologie bekannt. Sie zählt zu den Distributed-Ledger-Technologien, die zukünftig viele Bereiche des wirtschaftlichen Handels beeinflussen werden. So bergen dezentrale autonome Anwendungen enormes Potenzial, nicht nur Prozesse, sondern auch Vertragsabstimmungen zu automatisieren. Beispielsweise kann ein automatisiertes wirtschaftliches Handeln zwischen Maschinen ermöglicht werden. Um einen derart hohen Automatisierungsgrad zu erreichen, müssen datenbasierte Entscheidungen autonom – ohne menschliches Zutun – getroffen werden. Maschinelle Lernverfahren können dabei eine zentrale Komponente bei der Entscheidungsfindung einnehmen. Das Buch stellt erstmalig die komplementären Themengebiete Distributed-Ledger-Technologie und maschinelles Lernen gegenüber und zeigt auf, welches Potenzial freigesetzt werden kann, wenn beide Technologien zielführend miteinander verbunden werden. Das Buch ist eine unverzichtbare Lektüre für diejenigen, die sich tiefgreifendes Wissen in der Kombination beider Themengebiete aufbauen wollen, indem einerseits die theoretischen Grundlagen und andererseits auch mögliche Anwendungsszenarien dargestellt werden.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die vorliegende Arbeit entwickelt durch ein gemischt-methodisches Studiendesign und unter Verwendung des Design Science Research Ansatzes eine praxistaugliche Solution Architecture, um einen Beitrag zu leisten, die Anforderungen des BCBS 239 bei den adressierten Kreditinstituten umzusetzen und die Erfüllungsgrade zu verbessern. Die entwickelte Solution Architecture zeigt, wie sich Governance-Strukturen, Fachwissen und aktuelle Sicherheitstechnik auf Basis von AI und ML ganzheitlich implementieren lassen, um die Anforderungen des BCBS 239 zu erfüllen. Kernpunkte sind dabei vollständige und überschneidungsfreie Zuständigkeiten mit Anpassungsmöglichkeiten, qualifiziertes Personal mit Teilnahme an relevanten Fortbildungen und Nutzung von IT-Sicherheitstechnik, die aktuelle ML-Verfahren in allen Bereichen der IT-Infrastrukturen einsetzt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das vorliegende essential gibt einen Überblick über die Auswirkungen der Digitalisierung auf das Controlling. Neben der Frage, wie sich neue Technologien der Digitalisierung auf das Rollenmodell im Controlling auswirken, geht Christian Langmann auch auf die Folgen für die Aufbau-Organisation des Controllings ein. Aktuelle Entwicklungen wie die Rolle des Data Scientist oder Data Labs als neue Organisationeinheit neben dem Controlling werden aufgegriffen. Zentrale Prozesse des Controllings – Planung/Forecast und Reporting – werden im Hinblick auf die Digitalisierung beleuchtet und es wird analysiert, wie die Digitalisierung dort gewinnbringend eingesetzt werden kann. An verschiedenen Beispielen zeigt das essential praxisnah, wie Big-Data, Predictive-Analytics oder Robotic-Process-Automation sinnvoll in der Planung oder dem Reporting eingesetzt werden können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die derzeitige Wirtschaftslage in Europa ist fragil. Spätestens seit dem Kriegsausbruch in der Ukraine und der damit verbundenen Energiekrise in Europa trüben sich die Wachstumserwartungen. Durch die wirtschaftliche Verflechtung zwischen Staaten und Banken ist es in diesen unbeständigen Zeiten wichtig, über Instrumente zu verfügen, um schnell auf veröffentliche Geschäftszahlen von Kreditinstituten reagieren zu können und eigenständig die Bonität von Banken einzuschätzen, da die Anpassung eines externen Ratings oftmals mit einer zeitlichen Verzögerung einhergeht. Daher wird auf Basis von drei Datensätzen mittels maschinellen Lernens versucht, die Determinanten von Emittentenratings von europäischen Banken zu erklären. Unter der Verwendung von Entscheidungsbäumen und logistischen Regressionsmodellen sollen die wesentlichen Einflüsse der binären Klassifikation in die Segmente Investmentgrade und Non-Investmentgrade sowie die ordinale Ratingklasse analysiert werden.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Die derzeitige Wirtschaftslage in Europa ist fragil. Spätestens seit dem Kriegsausbruch in der Ukraine und der damit verbundenen Energiekrise in Europa trüben sich die Wachstumserwartungen. Durch die wirtschaftliche Verflechtung zwischen Staaten und Banken ist es in diesen unbeständigen Zeiten wichtig, über Instrumente zu verfügen, um schnell auf veröffentliche Geschäftszahlen von Kreditinstituten reagieren zu können und eigenständig die Bonität von Banken einzuschätzen, da die Anpassung eines externen Ratings oftmals mit einer zeitlichen Verzögerung einhergeht. Daher wird auf Basis von drei Datensätzen mittels maschinellen Lernens versucht, die Determinanten von Emittentenratings von europäischen Banken zu erklären. Unter der Verwendung von Entscheidungsbäumen und logistischen Regressionsmodellen sollen die wesentlichen Einflüsse der binären Klassifikation in die Segmente Investmentgrade und Non-Investmentgrade sowie die ordinale Ratingklasse analysiert werden.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Wie funktioniert Künstliche Intelligenz (KI) und gibt es Parallelen zum menschlichen Gehirn? Was sind die Gemeinsamkeiten von natürlicher und künstlicher Intelligenz, und was die Unterschiede? Ist das Gehirn nichts anderes als ein biologischer Computer? Was sind Neuronale Netze und wie kann der Begriff Deep Learning einfach erklärt werden?Seit der kognitiven Revolution Mitte des letzten Jahrhunderts sind KI und Hirnforschung eng miteinander verflochten. Im Bereich der KI gab es in den letzten Jahren mehrere spektakuläre Durchbrüche, von über bis , die so bis vor kurzem noch völlig undenkbar waren. Doch schon heute arbeiten Forscher an den Innovationen von morgen, wie hybrides maschinelles Lernen oder neuro-symbolische KI. Aber was verbirgt sich dahinter überhaupt?Anhand aktueller Forschungsergebnisse und spannender Beispiele aus der Praxis bietet dieses Sachbuch einen verständlichen Einstieg in die Grundlagen und Herausforderungen dieser faszinierenden Disziplinen. Sie erfahren, was Neurowissenschaft und Psychologie über die Funktionsweise des Gehirns wissen und wie Künstliche Intelligenz arbeitet. Lernen Sie zudem, wie KI unser Verständnis des Gehirns revolutioniert hat und wie Erkenntnisse aus der Hirnforschung umgekehrt in der Informatik eingesetzt werden, um KI-Algorithmen weiterzuentwickeln. Entdecken Sie die faszinierende Welt dieser beiden Disziplinen. Erfahren Sie, warum Künstliche Intelligenz und Hirnforschung zwei Seiten einer Medaille sind und wie sie unsere Zukunft prägen werden.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Wie funktioniert Künstliche Intelligenz (KI) und gibt es Parallelen zum menschlichen Gehirn? Was sind die Gemeinsamkeiten von natürlicher und künstlicher Intelligenz, und was die Unterschiede? Ist das Gehirn nichts anderes als ein biologischer Computer? Was sind Neuronale Netze und wie kann der Begriff Deep Learning einfach erklärt werden?Seit der kognitiven Revolution Mitte des letzten Jahrhunderts sind KI und Hirnforschung eng miteinander verflochten. Im Bereich der KI gab es in den letzten Jahren mehrere spektakuläre Durchbrüche, von über bis , die so bis vor kurzem noch völlig undenkbar waren. Doch schon heute arbeiten Forscher an den Innovationen von morgen, wie hybrides maschinelles Lernen oder neuro-symbolische KI. Aber was verbirgt sich dahinter überhaupt?Anhand aktueller Forschungsergebnisse und spannender Beispiele aus der Praxis bietet dieses Sachbuch einen verständlichen Einstieg in die Grundlagen und Herausforderungen dieser faszinierenden Disziplinen. Sie erfahren, was Neurowissenschaft und Psychologie über die Funktionsweise des Gehirns wissen und wie Künstliche Intelligenz arbeitet. Lernen Sie zudem, wie KI unser Verständnis des Gehirns revolutioniert hat und wie Erkenntnisse aus der Hirnforschung umgekehrt in der Informatik eingesetzt werden, um KI-Algorithmen weiterzuentwickeln. Entdecken Sie die faszinierende Welt dieser beiden Disziplinen. Erfahren Sie, warum Künstliche Intelligenz und Hirnforschung zwei Seiten einer Medaille sind und wie sie unsere Zukunft prägen werden.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Wie funktioniert Künstliche Intelligenz (KI) und gibt es Parallelen zum menschlichen Gehirn? Was sind die Gemeinsamkeiten von natürlicher und künstlicher Intelligenz, und was die Unterschiede? Ist das Gehirn nichts anderes als ein biologischer Computer? Was sind Neuronale Netze und wie kann der Begriff Deep Learning einfach erklärt werden?Seit der kognitiven Revolution Mitte des letzten Jahrhunderts sind KI und Hirnforschung eng miteinander verflochten. Im Bereich der KI gab es in den letzten Jahren mehrere spektakuläre Durchbrüche, von über bis , die so bis vor kurzem noch völlig undenkbar waren. Doch schon heute arbeiten Forscher an den Innovationen von morgen, wie hybrides maschinelles Lernen oder neuro-symbolische KI. Aber was verbirgt sich dahinter überhaupt?Anhand aktueller Forschungsergebnisse und spannender Beispiele aus der Praxis bietet dieses Sachbuch einen verständlichen Einstieg in die Grundlagen und Herausforderungen dieser faszinierenden Disziplinen. Sie erfahren, was Neurowissenschaft und Psychologie über die Funktionsweise des Gehirns wissen und wie Künstliche Intelligenz arbeitet. Lernen Sie zudem, wie KI unser Verständnis des Gehirns revolutioniert hat und wie Erkenntnisse aus der Hirnforschung umgekehrt in der Informatik eingesetzt werden, um KI-Algorithmen weiterzuentwickeln. Entdecken Sie die faszinierende Welt dieser beiden Disziplinen. Erfahren Sie, warum Künstliche Intelligenz und Hirnforschung zwei Seiten einer Medaille sind und wie sie unsere Zukunft prägen werden.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Buch beschäftigt sich mit der Möglichkeit der Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren. Die Analyse beschränkt sich auf die Fragestellung, ob nach einem erfolgten Wohnungseinbruch mit einer Nachfolgetat, den sog. Near-Repeats, zu rechnen ist. Dabei wird untersucht, welche Faktoren zu guten Prognoseergebnissen beitragen. Zur Verfügung stehen Daten zu Wohnungseinbrüchen aus Baden-Württemberg aus den Jahren 2010 bis 2017. Ergänzt werden die polizeilichen Daten um geografische Daten, die den Tatort beschreiben. Hiermit wird geprüft, ob kriminalgeografische Faktoren gute Indikatoren zur Prognose von Wohnungseinbrüchen, genauer gesagt Near-Repeats, darstellen. Als Machine-Learning-Verfahren kommen die Verfahren Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines, Neuronale Netze und ein Soft-Voting der Modelle zum Einsatz. Mit Hilfe dieser Verfahren kann eine Präzision der Prognosen von über 60% erreicht werden. Es wird außerdem erstmalig gezeigt, dass auch Prognosen für den ländlichen Raum möglich sind.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Buch beschäftigt sich mit der Möglichkeit der Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren. Die Analyse beschränkt sich auf die Fragestellung, ob nach einem erfolgten Wohnungseinbruch mit einer Nachfolgetat, den sog. Near-Repeats, zu rechnen ist. Dabei wird untersucht, welche Faktoren zu guten Prognoseergebnissen beitragen. Zur Verfügung stehen Daten zu Wohnungseinbrüchen aus Baden-Württemberg aus den Jahren 2010 bis 2017. Ergänzt werden die polizeilichen Daten um geografische Daten, die den Tatort beschreiben. Hiermit wird geprüft, ob kriminalgeografische Faktoren gute Indikatoren zur Prognose von Wohnungseinbrüchen, genauer gesagt Near-Repeats, darstellen. Als Machine-Learning-Verfahren kommen die Verfahren Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines, Neuronale Netze und ein Soft-Voting der Modelle zum Einsatz. Mit Hilfe dieser Verfahren kann eine Präzision der Prognosen von über 60% erreicht werden. Es wird außerdem erstmalig gezeigt, dass auch Prognosen für den ländlichen Raum möglich sind.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Buch beschäftigt sich mit der Möglichkeit der Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren. Die Analyse beschränkt sich auf die Fragestellung, ob nach einem erfolgten Wohnungseinbruch mit einer Nachfolgetat, den sog. Near-Repeats, zu rechnen ist. Dabei wird untersucht, welche Faktoren zu guten Prognoseergebnissen beitragen. Zur Verfügung stehen Daten zu Wohnungseinbrüchen aus Baden-Württemberg aus den Jahren 2010 bis 2017. Ergänzt werden die polizeilichen Daten um geografische Daten, die den Tatort beschreiben. Hiermit wird geprüft, ob kriminalgeografische Faktoren gute Indikatoren zur Prognose von Wohnungseinbrüchen, genauer gesagt Near-Repeats, darstellen. Als Machine-Learning-Verfahren kommen die Verfahren Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines, Neuronale Netze und ein Soft-Voting der Modelle zum Einsatz. Mit Hilfe dieser Verfahren kann eine Präzision der Prognosen von über 60% erreicht werden. Es wird außerdem erstmalig gezeigt, dass auch Prognosen für den ländlichen Raum möglich sind.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Buch beschäftigt sich mit der Möglichkeit der Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren. Die Analyse beschränkt sich auf die Fragestellung, ob nach einem erfolgten Wohnungseinbruch mit einer Nachfolgetat, den sog. Near-Repeats, zu rechnen ist. Dabei wird untersucht, welche Faktoren zu guten Prognoseergebnissen beitragen. Zur Verfügung stehen Daten zu Wohnungseinbrüchen aus Baden-Württemberg aus den Jahren 2010 bis 2017. Ergänzt werden die polizeilichen Daten um geografische Daten, die den Tatort beschreiben. Hiermit wird geprüft, ob kriminalgeografische Faktoren gute Indikatoren zur Prognose von Wohnungseinbrüchen, genauer gesagt Near-Repeats, darstellen. Als Machine-Learning-Verfahren kommen die Verfahren Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines, Neuronale Netze und ein Soft-Voting der Modelle zum Einsatz. Mit Hilfe dieser Verfahren kann eine Präzision der Prognosen von über 60% erreicht werden. Es wird außerdem erstmalig gezeigt, dass auch Prognosen für den ländlichen Raum möglich sind.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Unaufhaltsam erobert die Digitalisierung unser Leben – auch mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI). Die Suchmaschinen-, die sozialen Netzwerk- oder die Versandplattform-Betreiber wissen zunehmend mehr von uns, über unsere Kauf- und Lebensgewohnheiten. Nutzerdaten sind ein wertvolles Wirtschaftsgut geworden. Wir leben und arbeiten mit Computersystemen, die sich intelligent verhalten oder gar intelligent sind. Dabei tauchen immer wieder Fragen auf wie „Können Maschinen intelligent sein?“ oder „Können sie Emotionen oder ein Bewusstsein haben?“. Damit sich Leser zu diesen Fragen ein eigenes Bild machen können, erläutern die Autoren anschaulich einzelne Techniken oder Methoden der KI und bringen diese mit Ansätzen aus Philosophie, Kunst und Neurobiologie in Zusammenhang. Dabei spielen Themen wie logisches Schließen, Wissen und Erinnern genauso eine Rolle wie maschinelles Lernen und künstliche neuronale Netze. Im Vordergrund steht die Frage, was Gedächtnis und Denken ausmacht, welche Rolle unsere Emotionen spielen, wenn wir uns als Menschen im Leben, in der Welt bewegen. Ein Buch, das ungewohnte Perspektiven auf die künstliche Intelligenz bietet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Unaufhaltsam erobert die Digitalisierung unser Leben – auch mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI). Die Suchmaschinen-, die sozialen Netzwerk- oder die Versandplattform-Betreiber wissen zunehmend mehr von uns, über unsere Kauf- und Lebensgewohnheiten. Nutzerdaten sind ein wertvolles Wirtschaftsgut geworden. Wir leben und arbeiten mit Computersystemen, die sich intelligent verhalten oder gar intelligent sind. Dabei tauchen immer wieder Fragen auf wie „Können Maschinen intelligent sein?“ oder „Können sie Emotionen oder ein Bewusstsein haben?“. Damit sich Leser zu diesen Fragen ein eigenes Bild machen können, erläutern die Autoren anschaulich einzelne Techniken oder Methoden der KI und bringen diese mit Ansätzen aus Philosophie, Kunst und Neurobiologie in Zusammenhang. Dabei spielen Themen wie logisches Schließen, Wissen und Erinnern genauso eine Rolle wie maschinelles Lernen und künstliche neuronale Netze. Im Vordergrund steht die Frage, was Gedächtnis und Denken ausmacht, welche Rolle unsere Emotionen spielen, wenn wir uns als Menschen im Leben, in der Welt bewegen. Ein Buch, das ungewohnte Perspektiven auf die künstliche Intelligenz bietet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Unaufhaltsam erobert die Digitalisierung unser Leben – auch mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI). Die Suchmaschinen-, die sozialen Netzwerk- oder die Versandplattform-Betreiber wissen zunehmend mehr von uns, über unsere Kauf- und Lebensgewohnheiten. Nutzerdaten sind ein wertvolles Wirtschaftsgut geworden. Wir leben und arbeiten mit Computersystemen, die sich intelligent verhalten oder gar intelligent sind. Dabei tauchen immer wieder Fragen auf wie „Können Maschinen intelligent sein?“ oder „Können sie Emotionen oder ein Bewusstsein haben?“. Damit sich Leser zu diesen Fragen ein eigenes Bild machen können, erläutern die Autoren anschaulich einzelne Techniken oder Methoden der KI und bringen diese mit Ansätzen aus Philosophie, Kunst und Neurobiologie in Zusammenhang. Dabei spielen Themen wie logisches Schließen, Wissen und Erinnern genauso eine Rolle wie maschinelles Lernen und künstliche neuronale Netze. Im Vordergrund steht die Frage, was Gedächtnis und Denken ausmacht, welche Rolle unsere Emotionen spielen, wenn wir uns als Menschen im Leben, in der Welt bewegen. Ein Buch, das ungewohnte Perspektiven auf die künstliche Intelligenz bietet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die fortschreitende Digitalisierung, die immer höhere Verfügbarkeit des Internets in Echtzeit sowie die progressive Entwicklung der IT ermöglichen es Unternehmen und Organisationen, Daten in einem nie zuvor dagewesenen Umfang zu erzeugen und zu verarbeiten, wodurch sie einen enormen Stellen- und Marktwert erhalten haben. Zudem kann mithilfe der künstlichen Intelligenz (KI) das in den Daten enthaltene Wissen extrahiert werden. Oft handelt es sich dabei um gesammelte Daten von Personen, mit denen Vorhersagen über verschiedene Aspekte der Personen getroffen werden können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die fortschreitende Digitalisierung, die immer höhere Verfügbarkeit des Internets in Echtzeit sowie die progressive Entwicklung der IT ermöglichen es Unternehmen und Organisationen, Daten in einem nie zuvor dagewesenen Umfang zu erzeugen und zu verarbeiten, wodurch sie einen enormen Stellen- und Marktwert erhalten haben. Zudem kann mithilfe der künstlichen Intelligenz (KI) das in den Daten enthaltene Wissen extrahiert werden. Oft handelt es sich dabei um gesammelte Daten von Personen, mit denen Vorhersagen über verschiedene Aspekte der Personen getroffen werden können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die fortschreitende Digitalisierung, die immer höhere Verfügbarkeit des Internets in Echtzeit sowie die progressive Entwicklung der IT ermöglichen es Unternehmen und Organisationen, Daten in einem nie zuvor dagewesenen Umfang zu erzeugen und zu verarbeiten, wodurch sie einen enormen Stellen- und Marktwert erhalten haben. Zudem kann mithilfe der künstlichen Intelligenz (KI) das in den Daten enthaltene Wissen extrahiert werden. Oft handelt es sich dabei um gesammelte Daten von Personen, mit denen Vorhersagen über verschiedene Aspekte der Personen getroffen werden können.
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