Machine Learning verändert grundlegend, wie wir dezentrale Finanzsysteme analysieren und verstehen. Dieser Kurs vermittelt das technische Fundament für die Anwendung moderner Algorithmen auf DeFi-Protokolle. Sie lernen, Muster in On-Chain-Daten zu erkennen, Risikomodelle zu entwickeln und automatisierte Analysen zu implementieren.
Die Komplexität von Smart Contracts und dezentralen Anwendungen erfordert neue analytische Methoden. Wir kombinieren theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungen, die Sie direkt auf reale Protokolle anwenden können.
Sie beginnen mit den mathematischen und statistischen Fundamenten. Linear Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Optimierungsverfahren bilden die Basis für alle weiteren Module.
Bevor Sie Algorithmen anwenden, analysieren Sie die Funktionsweise von Lending-Protokollen, automatisierten Market Makern und Yield-Farming-Strategien. Dieses Verständnis ist essentiell für sinnvolle Modellierung.
Sie entwickeln Klassifikations- und Regressionsmodelle zur Vorhersage von Liquiditätsbewegungen und zur Erkennung abnormaler Transaktionsmuster in Smart Contracts.
Clustering-Algorithmen helfen, Wallet-Verhalten zu segmentieren und versteckte Strukturen in Transaktionsnetzwerken aufzudecken.
Sie trainieren Agenten, die optimale Strategien für Liquiditätsbereitstellung und automatisiertes Rebalancing entwickeln, basierend auf historischen und simulierten Daten.
Im finalen Modul integrieren Sie Ihre Modelle in funktionierende Analyse-Pipelines mit Datenerfassung, Feature Engineering und automatisierter Reporting-Infrastruktur.
Die BaFin verlangt bei automatisierten Entscheidungen eine nachvollziehbare Dokumentation. Dieses Programm bereitet Sie darauf vor, ML-Modelle so zu implementieren und zu überwachen, dass sie allen regulatorischen Standards entsprechen.
Sie erfahren, welche Dokumente bei Prüfungen vorgelegt werden müssen und wie Sie Bias in Kreditentscheidungen erkennen. 18 Praxisbeispiele zeigen, was bei Audits tatsächlich gefragt wird.
Der EU AI Act klassifiziert viele Bankanwendungen als Hochrisikosysteme. Das bedeutet strenge Pflichten bei der Modellvalidierung und laufenden Überwachung.
Thorsten Wiegandt, Risikomanager bei einer Privatbank, hat nach dem Kurs sein gesamtes Reporting-System überarbeitet. Er dokumentiert jetzt jeden Modellschritt so, dass auch externe Prüfer die Logik in unter 45 Minuten nachvollziehen können.
Sie lernen, Bias-Tests durchzuführen und Monitoring-Dashboards einzurichten. Die Templates aus dem Kurs können Sie direkt in Ihrer Bank verwenden, angepasst an Ihre spezifischen Anforderungen.
2.450 EUR
Ratenzahlung möglich, Zugriff auf Vorlagen und Checklisten für 12 Monate
