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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 |
| Teilnahmevoraussetzungen | 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 | Wochentag | Zeit | Raum |
|---|---|---|---|
| wöchentlich | Freitag | 09.15-12.00 | Spiegelgasse 1, Seminarraum 00.003 |
| Bemerkungen | Die Veranstaltung wird in Präsenz angeboten und zeitgleich via ZOOM übertragen. |
Einzeltermine
| 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) |
| Prüfung | Lehrveranst.-begleitend |
| Hinweise zur Prüfung | 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 Prüfung | Anm.: Belegen Lehrveranstaltung; Abm.: stornieren |
| Wiederholungsprüfung | keine Wiederholungsprüfung |
| Skala | 1-6 0,5 |
| Belegen bei Nichtbestehen | beliebig wiederholbar |
| Zuständige Fakultät | Universität Basel |
| Anbietende Organisationseinheit | Fachbereich Mathematik |