{"id":1915,"date":"2020-01-16T20:57:28","date_gmt":"2020-01-16T19:57:28","guid":{"rendered":"http:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/?page_id=1915"},"modified":"2024-05-10T17:14:21","modified_gmt":"2024-05-10T15:14:21","slug":"2020-sommersemester","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/veranstaltungen-2\/2020-sommersemester\/","title":{"rendered":"2020 Sommersemester"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-text-align-center has-background has-medium-font-size\" style=\"background-color:#91c0de\"><strong>Actuarial Machine Learning<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Im Seminar Actuarial Machine Learning werden die aktuellen Erfolge beim Einsatz von Machine-Learning-Techniken zur L\u00f6sung von aktuariellen Fragestellungen besprochen.<\/p>\n\n\n\n<p>Aktuare sind Mathematiker, die bei Versicherungen arbeiten. Diesen Beruf gibt es schon seit mehreren Jahrhunderten, die von den Aktuarinnen angewandten Methoden haben sich jedoch immer wieder erneuert und aktualisiert. Neuerdings werden die Methoden des maschinellen Lernens zur L\u00f6sung von vielen klassischen aktuariellen Aufgaben eingesetzt.<\/p>\n\n\n\n<p>Im ersten Teil der Veranstaltung werden wir die Grundz\u00fcge der Lebens- und der Sachversicherung und einige Methoden des maschinellen Lernens kennenlernen. Das Ziel ist es, mit den erworbenen Kenntnissen neuartige L\u00f6sungsans\u00e4tze f\u00fcr einige relevante Probleme bei den Versicherungen besprechen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Es gibt keine festen Voraussetzungen zur Teilnahme am Seminar.<\/p>\n\n\n\n<p>Anmeldung erfolgt per E-Mail, diese ist unter <a href=\"https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/kontakt\/\">https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/kontakt\/<\/a> zu finden.<\/p>\n\n\n\n<p>Bitte melden Sie sich mit einer aussagekr\u00e4ftigen Bewerbung an, welche u. a. folgende Angaben enthalten soll:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Ihre bisher besuchten (relevanten) Veranstaltungen,<\/li><li>alle relevanten Praktika, Werkstudierendent\u00e4tigkeiten, Seminararbeiten usw., welche mit dem Thema des Seminars zusammenh\u00e4ngen k\u00f6nnen,<\/li><li>weshalb Sie sich f\u00fcr dieses Thema interessieren,<\/li><li>ob Sie das Seminar im Rahmen des Versicherungsmoduls mit 3 Leistungspunkten oder als Seminar mit 6 Leistungspunkten belegen m\u00f6chten.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Gerne k\u00f6nnen Sie Ihre Bewerbung um weitere Punkte erg\u00e4nzen. Die Bewerbung soll vor allem glaubhaft vermitteln, dass Sie sich f\u00fcr das behandelte Thema interessieren und mehr dar\u00fcber lernen m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-color\" style=\"color:#4087b4\"><strong>\u00dcbersicht der Vortr\u00e4ge:<\/strong><\/p>\n\n\n<table style=\"height: 917px;\" width=\"496\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Block<\/th>\n<th>Name<\/th>\n<th>Datum<\/th>\n<th>Vortragsthema<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u00a0<\/td>\n<td>Nikoli\u0107<\/td>\n<td>24.04.20<\/td>\n<td>Vorbesprechung, Begriffskl\u00e4rung, Fragen<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td rowspan=\"4\">Sachversicherung<\/td>\n<td>Wasylczyszyn<\/td>\n<td>15.05.20<\/td>\n<td>Grundlagen und Individuelles Modell<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Schaberger<\/td>\n<td>15.05.20<\/td>\n<td>Kollektives Modell<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Derin<\/td>\n<td>15.05.20<\/td>\n<td>Tarifierung<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Kapur<\/td>\n<td>15.05.20<\/td>\n<td>Reservierung<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td rowspan=\"3\">Lebensversicherung<\/td>\n<td>Bicker<\/td>\n<td>22.05.20<\/td>\n<td>Elementare Finanzmathematik<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Belghith<\/td>\n<td>22.05.20<\/td>\n<td>Biometrie<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Diermann<\/td>\n<td>22.05.20<\/td>\n<td>Erwartete Barwerte<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td rowspan=\"3\">Neuronale Netze<\/td>\n<td>Koliofoti<\/td>\n<td>29.05.20<\/td>\n<td>Machine Learning Basics<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Bertrand<\/td>\n<td>29.05.20<\/td>\n<td>Deep Feedforward Networks<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Altintas<\/td>\n<td>29.05.20<\/td>\n<td>Recurrent Nets<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td rowspan=\"2\">Boosting und un\u00fcberwachtes lernen<\/td>\n<td>Sriharan<\/td>\n<td>12.06.20<\/td>\n<td>Decision Trees and Boosting<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Sch\u00f6nborn<\/td>\n<td>12.06.20<\/td>\n<td>Unsupervised Learning<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td rowspan=\"6\">Use Cases<\/td>\n<td>Zhou<\/td>\n<td>12.06.20<\/td>\n<td>\u00a0<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Stahl<\/td>\n<td>12.06.20<\/td>\n<td>\u00a0<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Thiemeyer<\/td>\n<td>19.06.20<\/td>\n<td>\u00a0<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Arter<\/td>\n<td>19.06.20<\/td>\n<td>\u00a0<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mousa<\/td>\n<td>19.06.20<\/td>\n<td>\u00a0<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Ibach<\/td>\n<td>19.06.20<\/td>\n<td>\u00a0<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Actuarial Machine Learning Im Seminar Actuarial Machine Learning werden die aktuellen Erfolge beim Einsatz von Machine-Learning-Techniken zur L\u00f6sung von aktuariellen Fragestellungen besprochen. 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