AI Developer

Der Lernpfad führt dich in die Entwicklung moderne Entwicklung mit GenAI ein, von der Anforderungsanalyse über Code- und Testautomatisierung bis hin zu autonomen KI-Agenten. 

  • Sei die:er Erste

    Eingeschriebene Personen

  • 3 Stunden

    Video Material
Write your awesome label here.

➡️ Über diesen Lernpfad

Starte in die KI-gestützte Zukunft der Softwareentwicklung mit unserem Lernpfad zum AI Developer. Dieser Lernpfade wurde speziell für Entscheidungsträger und Entwickler:innen konzipiert. Du startest mit einem umfassenden Überblick darüber, wie Künstliche Intelligenz (KI) jede Phase des Softwareentwicklungslebenszyklus verändert, anschließend zeigen wir die verschiedene Tools und Techniken, um deine Arbeitsalltag effizienter zu gestalten. Von der Ideenfindung und Planung bis hin zur Implementierung, Bereitstellung und Wartung - du lernst die neuesten Tools, deren Effizienz, deren Genauigkeit und Innovation kennen und wie du deine Produktivität nach oben schraubst.

📚 Diese Kurse erwarten dich in diesem Lernpfad

1️⃣ Einführung in die AI Softwareentwicklung

Dieses Basismodul führt in das Potenzial von KI in der Softwareentwicklung ein. Du lernst alles über die Schlüsseltechnologien kennen, darunter maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und autonome Systeme, sowie deren Auswirkungen auf den Entwicklungszyklus. Das Modul schließt mit einer Diskussion über aktuelle Trends, die die Branche prägen, und deren Auswirkungen auf die Zukunft der Softwareentwicklung.
Write your awesome label here.
Write your awesome label here.

2️⃣ AI in der Anforderungsanalyse und -erfassung

Dieses Modul befasst sich mit dem Einsatz von KI zur Verbesserung des Requirements Engineering. Du lernst Tools und Techniken wie die Verarbeitung natürlicher Sprache zur Analyse von Stakeholder-Input, Sentiment-Analysen zur Priorisierung von Nutzerbedürfnissen und Predictive Analytics zur Vorhersage von Projektrisiken kennen. Fallstudien aus der Praxis veranschaulichen, wie KI Arbeitsabläufe rationalisiert und Ergebnisse in erfolgreichen Projekten verbessert hat.

3️⃣ KI-gesteuertes Design und Architektur

Lerne wie KI Softwaredesign und -architektur transformieren kann, indem wiederholende Aufgaben automatisiert werden. Du lernst  Tools kennen, die bei der Mustererkennung, der Architekturvalidierung und dem Testen von Szenarien helfen. Fallstudien aus verschiedenen Branchen zeigen, wie KI-gesteuertes Design die Skalierbarkeit und Wartbarkeit verbessert und gleichzeitig mit den Geschäftszielen in Einklang gebracht werden kann. 
Write your awesome label here.
Write your awesome label here.

4️⃣ Autonome KI-Agenten - Coding mit KI-Copiloten

Dieses Modul bietet eine praktische Einführung in KI-Copiloten wie GitHub Copilot und TabNine und stellt ihre Funktionen und Vorteile vor.
  • Teil 1: Du lernst, wie Tools bei der Codevervollständigung, beim Debugging und bei der Generierung von Boilerplate-Code helfen und so den manuellen Aufwand reduzieren.
  • Teil 2: Tauchen ein in die Welt der autonomen KI-Agenten und lerne deren Möglichkeiten zur Automatisierung kennen, um Code-Reviews und Bug-Fixing zu verschnellern. Praktische Aufgaben zeigen dir, wie man KI-Agenten innerhalb eines Entwicklungs-Workflows einsetzt und verwaltet.

5️⃣ Qualitätssteigerung durch AI-gestützte Tests

Dieser Kurs konzentriert sich darauf, wie KI das Testen von Software verbessert, indem sie die Erstellung von Testfällen automatisiert, Anomalien erkennt und Fehler vorhersagt. Du lernst Werkzeuge wie Testim und Applitools kennen. Der Kurs behandelt auch Techniken zur Integration von KI in bestehende Testpipelines, um einen nahtlosen Betrieb und eine verbesserte Abdeckung zu gewährleisten.
Write your awesome label here.
Write your awesome label here.

6️⃣ Infrastruktur als Code (IaC) mit KI neu denken

Lerne, wie KI das Infrastrukturmanagement durch die Automatisierung von IaC-Prozessen mit Tools wie Terraform und Bicep rationalisiert. Dieses Modul befasst sich mit der Rolle von KI bei der Infrastrukturbereitstellung, Optimierung und Durchsetzung von Compliance. 

7️⃣ KI und Recht - Ethische und rechtliche Herausforderungen bewältigen

Dieses Modul befasst sich mit den ethischen und rechtlichen Aspekten der Integration von KI in die Softwareentwicklung. Zu den Themen gehören Datenschutzbestimmungen, Rechte an geistigem Eigentum und der Umgang mit Urheberrechtsfragen. Du lernst alles rund um die Auswirkungen des Hostings von proprietären KI-Modellen im Vergleich zu Diensten Dritter. 
Write your awesome label here.
Write your awesome label here.

8️⃣ Erfolg messen - KI-gesteuerte Metriken

Du lernst die Effektivität von KI-Tools in der Softwareentwicklung bewerten zu können, indem du wichtige Leistungsindikatoren und Metriken trackst. Dieses Modul umfasst Methoden zur Bewertung der Produktivität, der Teameffizienz und der durch KI ermöglichten Verbesserungen der Codequalität. Praktische Übungen liefern die Werkzeuge, um den Return on Investment für KI-Implementierungen zu messen und Bereiche für weitere Verbesserungen zu identifizieren.

9️⃣ Enablement von Non-Tech Teams

Dieses Modul konzentriert sich auf Strategien, um KI-Tools und -Konzepte für nichttechnische Teammitglieder zugänglich zu machen. Du lernst, wie KI-Plattformen genutzt werden können, um nicht-technische Mitarbeiter:innen in die Lage zu versetzen, einen Beitrag zu Entwicklungsprozessen zu leisten. Übungen fördern ein tieferes Verständnis für das Potenzial von KI, die Kluft zwischen technischen und nicht-technischen Teams zu überbrücken.
Write your awesome label here.