EVU-Kurs

Maskinlæring for bank og finans

illustrasjonsfoto av kvinne.

På dette kurset vil du lære å forstå og implementere forskjellige maskinlæringsmetoder, å velge passende metode for et gitt problem og å forstå muligheter, begrensninger og utfordringer ved bruk av kunstig intelligens. Foto: Mostphotos

Start: 20.08.2025
Søknadsfrist: 04.05.2025

Undervisningsform: Studium med fysiske og digitale samlinger
Sted for samlinger: Trondheim

Pris: 0 Kr
Studiepoeng: 5
Emnekode: IØ6577


Kunstig intelligens og maskinlæringsmodeller kan effektivisere og redusere feil ved en rekke arbeidsoppgaver innen bank- og finanssektoren. Lær hvordan du kan ta i bruk disse arbeidsverktøyene i den daglige driften. 

Slik søker du:

Om du jobber hos en partnerbedrift skal du henvende deg til kontaktpersonen i denne bedriften (se lista under). Du får da nærmere informasjon om hvordan du skal søke. Søknadsfristen for ansatte hos partnerbedriftene er 4. april.

Kontaktpersoner hos partnerne: 

Om du ikke jobber hos en av partnerbedriftene skal du søk via søkeknappen på denne nettsida. Søknadsfristen er da 4. mai.   

Ansatte i bank og finansnæringen med oppgaver knyttet til dataanalyse, antihvitvask,
risikostyring, investering og kredittgiving - både på leder- og medarbeidernivå. 

Å gjøre prediksjoner om fremtidige utfall er en fundamental aktivitet i bank- og finansnæringen, enten det er relatert til risikostyring, kredittvurdering eller ulike former for kundeklassifisering. Med raskt økende tilgang på data blir maskinlæringsmodeller stadig mer aktuelle arbeidsverktøy som integreres i den daglige driften.

På dette kurset lærer du de mest relevante maskinlæringsmetodene som:

  • regulariserte regresjoner
  • trebaserte metoder
  • dyp læring
  • selvstyrt læring (“unsupervised learning”)
  • forsterkningslæring (“reinforcement learning”).

Det legges stor vekt på at du skal kunne anvende metodene på egendefinerte problemstillinger med utspring i egen arbeidsplass. 

Kurset undervises av vitenskapelig ansatte ved Institutt for industriell økonomi og
teknologiledelse som har lang erfaring fra bank og finans.

Kurset undervises på norsk.

Forelesere

Kurset undervises av Sjur Westgaard, Rickard Sandberg og Morten Risstad. Alle tre har praktisk erfaring fra bank og finans, samt erfaring med undervisning og veiledning på bachelor-, master-, phd- og etterutdanningsnivå. Gjesteforelesere fra næringen vil trekkes inn i et visst omfang.

Generell studiekompetanse eller tilsvarende realkompetanse.

Kvalifiserte søkere rangeres etter "først til mølla"-prinsippet (dato for søknad).

Anbefalte forkunnskaper

Du bør ha interesse for systematisk data-analyse og anvendelse av moderne maskinlæringsteknikker på daglige driftsoppgaver i banken.

Formell bakgrunn tilsvarende bachelor i økonomi, data eller ingeniørfag kan være en fordel, men er ikke et krav ettersom nødvendig forkursmateriale vil gjøres tilgjengelig for de som ønsker det.

Tid og sted for undervisning

Kurset undervises høsten 2025:

Fysiske samlinger i Trondheim: 

  1. 3. september: 09:00-16:00
  2. 15. oktober: 09:00-16:00
  3. 10. desember: 09:00-16:00 (Hybrid samling)

Digitale samlinger: 

  1. 20. august: 18:00-20:00
  2. 27. august: 12:00-14:00
  3. 17. september: 18:00-20:00
  4. 24. september: 19:00-20:00
  5. 1. oktober: 12:00-14:00
  6. 8. oktober: 18:00-20:00
  7. 22. oktober: 12:00-14:00
  8. 29. oktober: 18:00-20:00
  9. 5. november 12:00-14:00
  10. 12. november 18:00-20:00
  11. 19. november 19:00-20:00

Eksamensbeskrivelse

Deltagerne vil evalueres (bestått / ikke-bestått) på bakgrunn av en gruppevis prosjektoppgave
med problemstilling fra egen arbeidshverdag. Prosjektoppgavene presenteres på siste samling 10. desember.

Pensumlitteratur/kursmateriell

Kurset vil bygge på boka An Introduction to Statistical Learning [1]. Denne finnes i trykt utgave og er dessuten gratis tilgjengelig på nett. Videre finnes det to ulike utgaver, med kode for henholdsvis R og Python.
Machine Learning in Business av John Hull [2] er en lett tilgjengelig introduksjon til temaet.

Forelesningsmatriell vil være på engelsk, mens forelesningene gis på norsk.

En "help-desk" bemannet av masterstudenter ved NTNU, vil kunne gi hjelp til programmeringstekniske spørsmål etc.

Dette emnet er et bransjekurs utviklet i samarbeid med FinansNorge, Finansforbundet, SpareBank 1 SMN og SpareBank 1 Østlandet . 

Fakultet: Fakultet for økonomi

Om opptak og opptakskrav
Telefon: 73 59 77 01
E-post: evuopptak@aud.ntnu.no
NTNU VIDERE, Marit Kvidal

Hold deg oppdatert

Nyhetsbrev fra NTNU VIDERE gir deg informasjon om videreutdanning og deltidsstudier.

Meld deg på nyhetsbrev