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Statistik und Analyseverfahren basierend auf künstlicher Intelligenz

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Contents

 
  • Einführung Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning
  • Elemente, Aufbau und Funktionsweise Künstlicher Neuronaler Netze
  • Aktuelle und künftige Herausforderungen z.B. „High Risk“ Systeme und „DeepFakes“
  • Implementierung, Training und Validierung tiefer Neuronaler Netze
  • Erkennung von Buchungs- und Prozessanomalien durch Autoencoder Netze
  • Interpretation und Kommunikation der Analyseergebnisse

Learning Target

Im Seminar erhalten Sie einen einführenden Überblick in das Thema Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der Erkennung von Anomalien in Buchhaltungs- und Prozessdaten. Im Praxisteil lernen Sie ausgewählte Algorithmen der Dimensionsreduktion, der Musterkennung und des maschinellen Lernens in der Programmiersprache Python anzuwenden. Hierbei liegt ein zusätzlicher Schwerpunkt auf der zielgerichteten Interpretation und Dokumentation der gewonnen Erkentnisse.

 

Target Audience

  • Mitarbeiter aus den Abteilungen Compliance, Interne Revision, Internal Audit, Risk Management, Internes Kontrollsystem, die in den folgenden Funktionen tätig sind:
    • Data Analyst/ Business Analyst/ Analyst/ Fraud Analyst/ Fraud Specialist
    • Referent/-in oder Sachbearbeiter/-in für Compliance/ Anti Geldwäsche bzw. Anti Money Laundering (AML)/ Anti Fraud 
    • AML & Fraud Prevention Specialist, Entwickler Fraud Detection, IT Consultant Fraud & Risk
    • Entwickler SAP Fraud Management, Entwickler SAP Tax Compliance, Entwickler IDEA, Entwickler ACL
  • Mitarbeiter in der Beratung, Prüfung oder in staatlichen Behörden mit den Funktionen:
    • Forensic Data Analyst, Tax Data Analyst, Audit Data Analyst
    • IT Auditor, System and Process Assurance Analyst
    • Deals Data Analyst, M&A Data Analyst

Methodology

1 Seminar Tag, 1 Web Session, 1 Theorie Prüfung

Interaktiver Fachvortrag, Diskussion, praktische Übungen, Präsentation, Fallstudien, Reflexion

Duration

1 day

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