Generative KI in der Softwareentwicklung

Generative KI in der Softwareentwicklung

Generative KI verändert die Softwareentwicklung grundlegend – von der Anforderung bis zum fertigen Code.

In diesem Training lernen Sie, GenAI‑Tools gezielt im Entwicklungsalltag einzusetzen: Praxisnah und entlang des gesamten Software‑Development‑Lifecycles (SDLC).

Was Sie erwartet

  • Einführung in GenAI, Large Language Models und deren Einsatz in der Softwareentwicklung
  • Effektives Prompt Engineering speziell für Entwicklungs‑ und Coding‑Use‑Cases
  • Praxisnahe Anwendung von GenAI‑Tools für Code, Dokumentation und Reviews
  • Einsatz von GenAI entlang des gesamten Entwicklungsprozesses
  • Übungen, Mini‑Projekte und Best Practices für den direkten Transfer in den Arbeitsalltag
  • Live-Online-Training
  • 14h / 4 Sessions
    (1 Session à 3,5h/Woche)
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Lernziele

Nach diesem Training können die Teilnehmer​

  • GenAI‑Tools sicher und zielgerichtet in der Softwareentwicklung einsetzen.
  • effektive Prompts für Code‑Generierung, Analyse und Dokumentation erstellen.
  • GenAI zur Unterstützung bei Code‑Reviews, Tests und Fehlersuche nutzen.
  • GenAI entlang des SDLC effizient integrieren.
  • Chancen und Grenzen von GenAI im Entwicklungsumfeld realistisch einschätzen.

Zielgruppe & Voraussetzungen

Dieses Training richtet sich an Softwareentwickler, Softwarearchitekten, DevOps‑Teams sowie IT‑Fachkräfte, die KI‑Tools produktiv in ihrem Entwicklungsalltag nutzen möchten – unabhängig von Programmiersprache oder Technologie‑Stack.

Grundlegende Kenntnisse in der Softwareentwicklung werden vorausgesetzt. Erste Erfahrungen mit GenAI‑Tools sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

Lerninhalte im Überblick

Grundlagen, Chancen, Limitierungen

  • Grundlagen generativer KI
  • Technologie und Funktionsweise von LLMs
  • Chancen, Grenzen und Risiken von GenAI in der Softwareentwicklung

Prompt Engineering in der Softwareentwicklung

  • Prompting-Konzepte und -Strategien
  • Prompts für Code‑Erzeugung und wie sie sich von Textprompts unterscheiden
  • Arbeiten mit Chat- und Inline-Interfaces

Anwendungsfälle im Entwickleralltag

  • Codegenerierung und Codeoptimierung
  • Code Refactoring (Kommentierung, Logging, Fehlersuche, etc.)
  • Merging/Splitting von Code-Komponenten

GenAI entlang des SW-Entwicklungs-Prozesses

  • Anforderungsdefinition
  • Dokumentation
  • Code-Evaluierung und Code-Reviews
  • Tests und Fehlererkennung
Generative KI in der Softwareentwicklung

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