General information

Course name	Lecture: 39915 Deep Learning und Textanalyse in Finance
Subtitle
Course number	39915
Semester	WiSe 24/25
Current number of participants	75
Home institute	Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Financial Data Analytics
Courses type	Lecture in category Lehre (mit Prüfung)
Next date	Thursday, 16.01.2025 12:00 - 14:00 Uhr, Room: (HK 28) SR 010 (HA)
Type/Form
Pre-requisites	Grundlagen der Mathematik und Statistik. Programmierkenntnisse in Python sind vorteilhaft, jedoch erhalten alle Studierenenden zu Beginn des Kurses die notwendigen Pythonkenntnisse, im erfolgreich am Kurs teilzunehmen.
Learning organisation	Bitte beachten Sie: die Sprache dieser Veranstaltung, inklusive aller Kursmaterialien, ist Englisch. Interaktive Vorlesung inkl. digitaler Unterlagen Interaktive Übungseinheiten mit eigenständiger Programmierung
SWS	4
Literatur	Deep Learning (2016) - Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A.; MIT Press Machine Learning in Finance (2021) - Dixon, M.F., Halperin,I., Bilokon, P.; Springer Verlag Machine Learning for Text (2018) - Aggarwal, C.C., Springer Verlag
Workload	150 h ( 60 h Kontaktstudium / 90 h Selbststudium) Prüfungsleistung: Klausur Projektarbeit
Miscellanea	Bei Nichtbestehen können alle Veranstaltungen gemäß § 6 der Fachstudien- und Prüfungsordnung wiederholt werden.
ECTS points	5

Lecturers

Rooms and times

(HK 28) SR 010 (HA): Thursday: 12:00 - 14:00, weekly (15x)

Fields of study

Die Angaben zu den Anrechenbarkeiten an der FIM sind ohne Gewähr. Bitte beachten Sie die verbindliche Liste der Anrechenbarkeiten .

Module assignments

Comment/Description

• Einführung in die Programmierung mit Python

• Neuronale Netze (Forward, Recurrent und Convolutional) mit Anwendungen zu
o Forward Neutral Networks
o Recurrent Neutral Networks
o Autoencoders

• Textanalyse
o Textdarstellungen durch Worthäufigkeiten
o Darstellung von Texten durch Embeddings: Word2Vec, Doc2Vec
o Self-Attention des Transformermodells
o Textanalyse von Geschäftsberichten, Earning Calls und Finanznachrichten mittels

Word2Vec, Doc2Vec und Transformer-based Large Language Models

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