SS 2022

This MSc module teaches students fundamental stats and analytics concepts, as well necessary financial economic intuition, necessary to identify, design and execute interesting research questions in quant finance and financial machine learning. Topics include: Maximum Likelihood learning of arma-garch models, expectation maximization learning applied to stochastic volatility and valuation models, Kalman filter techniques to learn latent states, estimation of affine jump diffusion models with options and higher-order moments, stochastic calculus, dynamic modeling of asset markets (bond, equity, options), equilibrium determination of risk premiums, risk premiums for higher moment risk, risk decomposition (fundamental vs idiosyncratic), option-implied return distributions, mixture-density-networks and neural nets.

Das Gebiet des Process Mining umfasst eine Reihe von Verfahren, die auf der Grundlage von Logfiles aus Informationssystemen neues Wissen über zugrundeliegende Prozesse ableiten. Derartige Informationssysteme sind zum Beispiel Workflow-Managementsysteme, die zur effizienten Steuerung von Prozessabläufen in Unternehmen und Organisationen eingesetzt werden. Die Vorlesung führt zunächst die Grundlagen rund um das Thema Prozesse und entsprechende Modellierungs- und Analysetechniken ein. Darauf aufbauend werden Grundlagen zum Process Mining, sowie die drei klassischen Typen von Verfahren – Process Discovery, Conformance Checking und Process Enhancement – behandelt. Zusätzlich zu den theoretischen Grundlagen werden im Anschluss Werkzeuge, Anwendungsszenarien in der Praxis, sowie offene Forschungsthemen vorgestellt.

Cultural heritage includes tangible and intangible heritage assets inherited from past generations. Cultural heritage data are usually stored in galleries, museums, archives and libraries (GLAM institutions) and in recent years, efforts by culture domain experts and computer scientists have begun to make this data more findable, accessible, interoperable and reusable by the general public, but also by researchers in the domains of history, social science, etc. This seminar follows up on these efforts by having student groups participate in the official Coding da Vinci culture hackathon with guidance and coaching by the course tutors. The culture hackathon Coding da Vinci has brought together the cultural sector with creative technology communities to explore the creative potential of digital cultural heritage. Over a sprint of seven weeks the hackathon teams, together with representatives of cultural institutions, develop working prototypes that show surprising and inspiring new ways to make use of institutions' collections and artifacts in the digital age. As part of this “Projektpraktikum”, the students will take part in the official hackathon “Coding da Vinci Baden-Württemberg”. They will form groups and implement their own interesting culture project by using the dataset(s) provided by Coding da Vinci. The goal is to create a project that is useful for the culture community and helps to explore and experience cultural heritage data in an interesting, innovative and fun way. This “Projektpraktikum” is furthermore a chance to network with the community of culture enthusiasts and developers while creating a working application that adds value to the community. The groups will present their work at the official Codings da Vinci kick-off event and the award ceremony.

Erste Vorlesung am 5.5.2022!

This is the ILIAS Repository for the Consumer Behavior Lecture (SS 2022)

Lernziele: Was sind Energie- und Klimapolitik? Wer sind die relevanten Akteure? Welches sind die wesentlichen energiepolitischen Herausforderungen (Innovationstreiber)? Welche Konfliktfelder gibt es in der Energie-und Klimapolitik? Welche energie-und klimapolitischen Zielsetzungen gibt es? Welche energie-und klimapolitischen regulatorischen Eingriffsmöglichkeiten gibt es und wie sind sie zu bewerten? Wie wird Energie-und Klimapolitikpolitik in der Praxis betrieben?

Software Challenge: Optimierende Projektplanung mit Zeit- und Ressourcenrestriktionen

Liebe Studierende, bitte beachten Sie, dass eine Anmeldung für diese Veranstaltung verpflichtend ist. Sie können sich im Wiwi Portal unter https://portal.wiwi.kit.edu/ys/5694 bewerben. Bei Fragen wenden Sie sich bitte an philipp.staudt@kit.edu. Bei erfolgreicher Bewerbung werden Sie dem Kurs manuell hinzugefügt.