AI Coding Essentials
Lerne, wie man KI in Codeprojekte integriert, um effizienter zu arbeiten und innovative Lösungen zu schaffen. Ein praktischer Kurs für Entwickler.
| Nächstes Public Training | Sprache | Zeit & Zeitzone | Anmelden |
|---|---|---|---|
| 17. Dez. 2025 - 18. Dez. 2025 | EN | 09:00 (Europe/Berlin) | Angebot einholen |
Verfügbar als Private or Public Training
Private Trainingskurse sind exklusive Gruppen, die nur für Ihr Unternehmen bestimmt sind. Der Vorteil dabei ist, dass wir gezielt auf unternehmensspezifische Themen und Fragen eingehen können, die für die gesamte Gruppe relevant sind.
Wir bieten dieses Training auch als öffentliches Trainings zu festen Terminen an. Teilnehmer können einen Platz in diesen Kursen buchen. Mindestteilnehmerzahl: 3 Personen aus verschiedenen Unternehmen. Geplante Termine werden oben auf dieser Seite angezeigt.
Was Sie in diesem Training lernen werden
WIESO DIESES TRAINING EIN GAMECHANGER IST: Ohne AI-Kenntnisse nutzen Entwickler:innen Tools ineffektiv. In diesem Training lernen Sie, KI beim Programmieren sinnvoll einzusetzen und so Ihre Produktivität deutlich zu steigern.
ÜBER DIESES TRAINING: Lerne, wie du KI-Tools in deine Code-Projekte integrieren und deine Softwareentwicklung auf die nächste Stufe heben kannst. Mit GitHub Copilot-Abonnements und Zugang zu einer leistungsstarken Lab-Umgebung zeigen wir dir, wie du KI-Modelle und -Tools effizient einbinden, automatisierte Workflows erstellen, dich über Trends informieren und Tests automatisieren kannst, um zuverlässige und leistungsstarke Anwendungen zu entwickeln.
Agenda
KI im Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC): Erkunde die Entwicklung der Softwareentwicklung, die Rolle der KI im SDLC und die Bedeutung von Tests. Verschaffe dir ein Verständnis für die Grundlagen von GenAI und finde heraus, wo KI zum Einsatz kommt. Frische dein Verständnis des EU-AI-Acts auf.
KI-Tools & Ökosystem: Verstehe die verschiedenen Ebenen der KI-Unterstützung bei Coding-Aufgaben, von einfachen Autovervollständigungen bis hin zu komplexen agentenbasierten Workflows. Erkunde eine Vielzahl von KI-Tools für Coding, das Testen, Projektautomatisierung sowie agentenbasierte Entwicklung. (Tools: GitHub Copilot Chat, Ollama, Open Source LLMs, Continue+Ollama, RooCoder, OpenRouter, Groq, Aider, GitSage, Sourcery, MetaGPT, MCP und mehr)
Spezifikationszentrierte Entwicklung: Lerne, wie die Einbindung spezifischer Intentionen und Kontexte in die Entwicklung Coding-Workflows verbessert. Außerdem befassen wir uns mit der KI-gestützten verhaltensorientierten Entwicklung (BDD) und Anpassungsoptionen für Copilot.
KI-Coding Input Design: Verstehe effektive Methoden für Input-Design und Kontext-Layering für die KI-Coding Unterstützung. Entdecke Prompting-Techniken und weitere Möglichkeiten zur Integration von Domänenwissen.
Auswirkungen von KI-Coding: Untersuche Herausforderungen, ethische und sicherheitsrelevante Bedenken sowie berufliche Auswirkungen von KI in der Softwareentwicklung und wie diese überwunden werden können. Wir werden uns auch mit zukünftigen Trends im Bereich KI-Programmierung befassen.
Hands-on Labs: Viele praktische Übungen mit KI-Tools für Coding und mehr.
Zielgruppe
Dieses Training richtet sich an
- Entwickler, Programmierer und IT-Experten, die KI in ihre Programmierpraxis integrieren möchten, um Produktivität und Innovation zu steigern.
Vorraussetzungen
Folgendes sollten Sie mitbringen um von diesem Training zu profitieren:
- Die im Rahmen des Kurses bereitgestellten Lab-Anweisungen behandeln und erklären alles. Es wäre jedoch von Vorteil, über grundlegende Programmierkenntnisse zu verfügen und mit Python und Git vertraut zu sein.
Style
Unsere erfahrenen Trainer vermitteln Ihnen die Inhalte mit einem Mix aus:
- Theoretische Erläuterungen, Live-Demonstrationen, interaktive praktische Übungen sowie Q&A Sessions.
Technische Vorraussetzungen
Wir empfehlen das folgende Equipment:
- Stabile Internetverbindung
- Zugriff auf KI-Tools und -Dienste (z. B. OpenRouter, Groq, OpenAI API) (
- Browser, der mit modernen Webanwendungen kompatibel ist (z. B. Chrome)
- Wenn du die gezeigten Tools selbst ausprobieren möchtest: Code-Editor (z. B. VS Code) mit ausreichender Hardware (GPU) und einer Python-Installation

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