Künstliche Intelligenz (KI, engl.: Artificial Intelligence/AI) und Maschinelles Lernen verändern die Wirtschaft – auch das Asset Management. Was genau passiert jetzt deshalb in der Branche? Wie funktionieren diese neuen technologischen Anwendungen im Asset Management? Und welchen Nutzen bringen sie? Antworten auf solche Fragen bekommen Sie im Podcast „Künstliche Intelligenz im Asset Management. Einfach erklärt“. Kern einer jeden Folge ist ein wichtiger Begriff aus der KI-Welt. Dabei geht’s von A bis Z: Die Folgen sind in alphabetischer Reihenfolge des Anfangsbuchstabens der Kernbegriffe geordnet. Die Antworten geben – in relativ kurzen, allgemeinverständlich gehaltenen Interviews – ich und ein/e weiter/e Expert/in aus der Praxis oder der Wissenschaft. Hören Sie rein! Lassen Sie sich inspirieren! Wenn Sie sich über den Podcast hinaus für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen im Asset Management interessieren, kontaktieren Sie mich einfach (g.jaeger@plexusinvestments.com). Ich freue mich auf den Austausch mit Ihnen.
https://plexusinvestments.podigee.io/
Gesamtlänge aller Episoden: 7 hours 55 minutes
O: Ordinary Least Squares
Oh, wie ist das schön ????. Der Kernbegriff von Folge 15 unserer Von-A-bis-Z-Podcast-Serie fängt mit O an und lautet Ordinary Least Squares (OLS). Prof. Dr. Florian Weigert von der Universität Neuchâtel und PLEXUS-Geschäftsführer Günter Jäger brechen eine Lanze für die lineare Regression als Machine-Learning-Basis. Hören Sie rein!
N: Natural Language Processing
Hören Sie die 14. Folge des KI-Podcasts – die Folge N. Darin dreht sich alles um Natural Language Processing (NLP) bzw. darum, warum Computer mittlerweile Texte verstehen können und was das fürs Asset Management bringt. Im Interview: Prof. Dr. Martin Vogt von der Hochschule Trier und PLEXUS-Chef Günter Jäger.
M: Maschinelles Lernen
Ist „Maschinelles Lernen“ lediglich ein Synonym für „Künstliche Intelligenz“? Vorsicht! Wer KI verstehen will, muss die Begriffe der KI-Welt differenzieren können. Prof. Dr. Florian Weigert von der Universität Neuchâtel und PLEXUS-Geschäftsführer Günter Jäger machen das – und mehr – auch in Folge M für Sie. Hören Sie rein!
L: Long Short-Term Memory (LSTM)
Für Folge „L“ des Nachhörwerks „Künstliche Intelligenz im Asset Management“ erläutern Prof. Dr. Martin Vogt von der Hochschule Trier und PLEXUS-Geschäftsführer Günter Jäger die KI-Architektur LSTM. Und by the way: Hunde und Katzen sind auch wieder dabei ????
K: Künstliches Neuronales Netz
Hier ist nun auch Folge 11 von 26 dieser Wissensserie. Prof. Dr. Florian Weigert von der Universität Neuchâtel und PLEXUS-Geschäftsführer Günter Jäger sprechen darüber, wie Künstliche Neuronale Netze aufgebaut sind, wie sie arbeiten, wo Asset Manager sie bereits einsetzen – und was sie in Zukunft leisten könnten.
J: Joker (ChatGPT)
Für Folge „J“ haben wir einen „Joker“ gezogen: ChatGPT. Weil dieses KI-basierte Sprachverarbeitungsprogramm in aller Munde ist. Kann diese hochkomplexe Lösung auch im Fondsmanagement nützen? Das besprechen Business-Intelligence-Professor Martin Vogt und PLEXUS-Geschäftsführer Günter Jäger.
I: Information Retrieval
Daten und andere Informationen – massenhaft! – zu finden ist nicht schwer. Die nützlichsten herauszufiltern dagegen sehr. Business-Intelligence-Professor Martin Vogt von der Hochschule Trier und PLEXUS-Geschäftsführer Günter Jäger sprechen darüber, wie KI und Maschine Learning die Informationsgewinnung verbessern.
H: Hidden Markov Models
Die Ansätze des russischen Mathematikers Andrei Andrejewitsch Markov († 1922) sind auch für KI- und Machine-Learning-Modelle im Asset Management relevant. Weshalb das so ist, skizzieren der Bank-Risikomanagement-Experte Dr. Andreas J. Zimmermann und PLEXUS-Geschäftsführer Günter Jäger.
G: Genetische Algorithmen
In dieser Folge geht es um genetische und evolutionäre Algorithmen. Denn auch diese kommen bei Künstlicher Intelligenz zum Einsatz – selbstverständlich auch fürs Asset Management. Darüber sprechen Prof. Dr. Martin Vogt, „Business-Intelligence-Professor“ an der Hochschule Trier, und PLEXUS-Geschäftsführer Günter Jäger.
F: Feature Engineering
Daten für die Verarbeitung via KI bzw. Machine Learning vorbereiten – dieser Prozess heißt „Feature Engineering“. Für den Bank-Risikomanagement-Experten Dr. Andreas J. Zimmermann ist Feature Engineering gar „der Schlüssel zum Prognoseerfolg“. Im Gespräch erläutern er und PLEXUS-Chef Günter Jäger mehr.