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Einführung in die Versicherungs-IT

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Versicherungs-IT für Nicht-Informatiker
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Was ist in der Versicherungs-IT besonders?

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    • Einführung in die Versicherungs-IT
    • Was ist in der Versicherungs-IT besonders?
    • Die Anwendungslandschaft – ideal und tatsächlich
    • Der Softwaremarkt für Versicherungs-IT
  • Programmierung
    • Die Grundlagen des Programmierens
    • Die Begriffe: Kompilieren, Bauen & Linken und der Interpreter
  • Software Engineering
    • Was ist Software Engineering?
    • Ziele des Software Engineerings
    • Das Wasserfallmodell
    • Rollen im klassischen Software Engineering
    • Häufige Gründe für das Scheitern von Softwareprojekten
    • Agiles Software Engineering & SCRUM
  • Software Architektur
    • Überblick zur Software Architektur
    • Argumente für Modelle in der Software Architektur
    • Die 3-Schichten Architektur
    • Vom Service zu Micro-Services
    • Service-orientierte Architekturen – SOA
  • Testen von Software
    • Arten von Fehlern
    • Das V-Modell
    • Test Driven Development
  • Machine Learning und Data Science
    • Was bedeutet Data Science und Machine Learning?
    • Was ist künstliche Intelligenz?
    • Die Lernmethoden des maschinellen Lernens
    • Deep Fakes und andere Beispiele maschinellen Lernens
    • Algorithmen des maschinellen Lernens
    • Wie werden Maschinen trainiert?
    • Anwendungsbereiche von KI in Versicherungen
    • Diskriminierende künstliche „Intelligenz“
    • Prävalenz und Leistungsfähigkeit von Systemen
  • Internet of Things (in Produktion)
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