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Künstliche Intelligenz

Seminar

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Next start date

upon request

Duration

1 day

Language

German

Format

On Campus, Online

Type of education

Seminar

Price

€1,250.00
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woman with blue clothes

CONTENTS

Theorieteil:
  • Überblick Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen und Deep Learning
  • Bestandteile, Aufbau und Funktionsweise Künstlicher Neuronaler Netze
  • Künftige Prüfungsherausforderung der KI z.B. sogenannter Deepfake-Buchungen

Praxisteil:
  • Implementierung und Training tiefer Neuronaler Netze mit Python
  • Erkennung von Buchungs- und Prozessanomalien durch Deep Learning
  • Interpretation, Visualisierung und Kommunikation der Analyseergebnisse

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DETAILS

In-House Training
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Special Conditions
10% discount for the second and each additional participant per company and seminar date.

Target group

Das Seminar richtet sich an Mitarbeiter:innen der Abteilungen Compliance, Interne Revision, Internal Audit, Risk Management, Internes Kontrollsystem, welche in den folgenden Funktionen tätig sind:
  • Data Analyst, Business Analyst, Analyst, Fraud Analyst oder Fraud Specialist,
  • Referent:in oder Sachbearbeiter:in für Compliance, Anti Geldwäsche bzw. Anti Money Laundering (AML) oder Anti Fraud,
  • Anwender:in, Entwickler:in und Berater:in in Fraud Detection (IDEA oder ACL), Fraud & Risk Management bzw. Tax Compliance (u.A. SAP)

Zusätzlich richtet sich das Seminar an Mitarbeiter:innen in der Beratung, Prüfung oder in staatlichen Behörden mit den Funktionen:
  • Forensic Data Analyst, Tax Data Analyst oder Audit Data Analyst
  • IT Auditor, System oder Process Assurance Analyst
  • Deals Data bzw. M&A Data Analyst
Für dieses Modul erhalten Sie 8,5 CPE Credits

LEARNING GOALS

Im Rahmen des Seminars erhalten Sie als Teilnehmer:innen eine grundlegende Einführung in das spannende Themengebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) sowie die Anwendungsmöglichkeiten von KI in der prüferischen Praxis. Die Lernziele des Seminars umfassen im Einzelnen:
  1. Sie verstehen die Zusammenhänge von Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen und Deep Learning und können diese darlegen.
  2. Sie sind in der Lage Aufbau, Funktionsweise und das Training künstlicher Neuronaler Netze nachzuvollziehen und können diese skizzieren.
  3. Sie können zukünftige Herausforderung von KI für die forensische Sachverhaltsaufklärung, z.B. „Deepfakes“, „Data Leakage“, einschätzen.

Der Praxisteil steht im Zeichen der KI gestützten Erkennung von ungewöhnlichen Vorgängen “Anomalien” in Buchhaltungs- und Prozessdaten. Hierbei lernen Sie tiefe Neuronale Netze in der Programmiersprache Python zu trainieren. Ein weiterer Schwerpunkt umfasst die zielgerichtete Dokumentation der gewonnen Erkenntnisse und Analyseergebnisse innerhalb der Analyseumgebung Jupyter Notebooks.

METHODOLOGY

1 Seminartag, 1 Web Session, 1 Theorieprüfung
Interaktiver Fachvortrag, praktische Übungen, Diskussion

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