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58492-01 - Vorlesung: Insurance Data Analytics 5 KP

Semester Herbstsemester 2022
Angebotsmuster Jedes 2. Herbstsem.
Dozierende Frank Weber (frank.weber@unibas.ch, BeurteilerIn)
Inhalt Die Lehrveranstaltung wird als Kombination aus Vorlesung des Dozenten und Beiträgen der Studierenden und Hörer/innen durchgeführt. Gegenstand sind verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens und ihr Einsatz in der Versicherungsmathematik. Hierzu gibt der Dozent jeweils eine Einführung in die theoretischen Grundlagen der behandelten Themen und die Studierenden bzw. Hörer/innen präsentieren jeweils ihren vorbereiteten Beitrag.

Die Themen für die studentischen Beiträge werden in der ersten Veranstaltung am 23. September 2022 vorgestellt. Für die Bearbeitung wird genügend Zeit eingeräumt. Die Präsentationen der Arbeiten werden, entsprechend der behandelten Themen, in der zweiten Hälfte des Semesters in die Veranstaltung eingeflochten.
Lernziele Die Studierenden erhalten einen vertieften Einblick in wichtige Verfahren des maschinellen Lernens. Anhand konkreter Anwendungen lernen sie, die Methoden zur Lösung verschiedener Fragestellungen aus der Tarifierung und Reservierung in der Lebens- bzw. Schadenversicherung einzusetzen.
Literatur Die Literatur wird entsprechend dem zugeteilten Thema bekanntgegeben.
Bemerkungen Die PDF-Folien zu den Einführungen des Dozenten in die theoretischen Grundlagen der behandelten Themen werden den Studierenden auf ADAM zur Vorbereitung auf die mündliche Prüfung zur Verfügung gestellt.

Hörer/innen müssen die Berechtigung für den Zugriff auf die Vorlesungsunterlagen bei der Studiengangleitung Actuarial Science (j.bucher@unibas.ch) beantragen.
Weblink https://adam.unibas.ch

 

Teilnahmebedingungen Die Möglichkeit, einen Beitrag zu präsentieren und eine Prüfung abzulegen, besteht für immatrikulierte Studierende und Hörer/innen. Aktuar/innen SAV erhalten eine entsprechende Anzahl an CPD-Punkten.

Fachliche Voraussetzungen: Kenntnisse in Analysis, Linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
Unterrichtssprache Deutsch
Einsatz digitaler Medien Online-Veranstaltung
HörerInnen willkommen

 

Intervall wöchentlich
Datum 23.09.2022 – 23.12.2022
Zeit Freitag, 09.15-12.00 Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003

Die Veranstaltung wird in Präsenz angeboten und zeitgleich via ZOOM übertragen.

Datum Zeit Raum
Freitag 23.09.2022 09.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Freitag 30.09.2022 09.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Freitag 07.10.2022 09.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Freitag 14.10.2022 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Freitag 21.10.2022 09.15-12.00 Uhr - Online Präsenz -, --
Freitag 28.10.2022 09.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Freitag 04.11.2022 09.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Freitag 11.11.2022 09.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Freitag 18.11.2022 09.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Freitag 25.11.2022 09.15-12.00 Uhr Dies Academicus
Freitag 02.12.2022 09.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Freitag 09.12.2022 09.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Freitag 16.12.2022 09.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Freitag 23.12.2022 09.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003
Module Modul: Applications of Distributed Systems (Masterstudium: Computer Science)
Modul: Applications of Machine Intelligence (Masterstudium: Computer Science)
Modul: Electives in Data Science (Masterstudium: Data Science)
Modul: Personenversicherung (Masterstudium: Actuarial Science)
Modul: Risiko-Analyse (Masterstudium: Actuarial Science)
Modul: Schadenversicherung (Masterstudium: Actuarial Science)
Wahlbereich Master Mathematik: Empfehlungen (Masterstudium: Mathematik)
Leistungsüberprüfung Lehrveranst.-begleitend
Hinweise zur Leistungsüberprüfung Die Leistungsüberprüfung erfolgt durch
- eine kurze Abhandlung des entsprechenden Themas,
- eine Präsentation der Resultate der Abhandlung, sowie
- einer mündlichen Prüfung.
Ablauf und Inhalt der mündlichen Prüfungen werden im Verlauf des Semesters präzisiert.
An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung An-/Abmelden: Belegen resp. Stornieren der Belegung via MOnA
Wiederholungsprüfung keine Wiederholungsprüfung
Skala 1-6 0,5
Wiederholtes Belegen beliebig wiederholbar
Zuständige Fakultät Universität Basel
Anbietende Organisationseinheit Fachbereich Mathematik

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