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Das Tool ConQAT, welches von der TU München für die Analyse von Softwarequalität entwickelt wurde, wird seit Jahren bei itestra verwendet und erweitert. Cutting Edge Technologien zur Analyse von Software, die u.a. auf Machine Learning basieren, sollen den Automatisierungsgrad unserer Qualitätsanalysen weiter erhöhen.
Können Blockchains traditionelle Versicherungsabläufe revolutionieren? Dadurch würde vor allem die Effizienz und Transparenz im Versicherungswesen verbessert werden. Zusätzlich könnten Smart Contracts auf Basis von Blockchains Abläufe nicht nur revolutionieren, sondern durch Peer-to-Peer Modelle ersetzen.
Software Engineering ist häufig geprägt von repetitiven Programmkonstrukten. Kann der Fortschritt semantischer Machine Learning Modelle auf Basis von Programmcode die Softwareentwicklung beschleunigen?
Wissensmanagement spielt vor allem in Technologieunternehmen eine zentrale Rolle. Hier kommen oft etablierte Tools wie Wikis und Datenbanken zum Einsatz. Ständige Pflege ist jedoch nötig, um Informationen aktuell zu halten. Kann künstliche Intelligenz und Natural Language Processing hier Abhilfe schaffen, unstrukturierte Daten wie Präsentationen oder lose Textdateien für Nutzer strukturiert und aktuell wiederzugeben?