AI for Software Development Schulungen in Erfurt

GitHub Copilot ist ein künstlich-intelligentes Werkzeug zur automatischen Code-Vervollständigung, das die Entwicklung beschleunigt und gleichzeitig die Qualität sowie die Produktivität erhöht. In Verbindung mit KI-Anwendungen in Projekten, Infrastrukturen und Software können Führungskräfte KI nutzen, um Ressourcen effizienter zu verteilen, Arbeitsabläufe zu optimieren sowie bessere Entscheidungen zu treffen.

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung eines Instruktors (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Führungskräfte, die ihr Wissen über GitHub Copilot vertiefen sowie konkrete KI-Anwendungen im geschäftlichen Umfeld kennenlernen möchten – insbesondere am Beispiel groß angelegter Projekte und Branchen wie der Öl- und Gasindustrie.

Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Fortgeschrittene Funktionen von Copilot in großen Unternehmensprojekten anzuwenden.
• Copilot nahtlos in interdisziplinäre Arbeitsabläufe zu integrieren, um die Effizienz zu maximieren.
• KI-Werkzeuge zur Optimierung der Projektsteuerung, Infrastrukturplanung sowie Softwarebeschaffung einzusetzen.
• Strategien auf Basis von KI zu entwickeln, um Planung, Abschätzungen und Zeitmanagement zu verbessern.
• Praktische Anwendungsmöglichkeiten von KI in branchenspezifischen Szenarien – etwa in der Öl- und Gasindustrie – zu erkennen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen sowie Fallstudien.
• Live-Demonstrationen von KI-Tools sowie Copilot-Arbeitsabläufen.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten

• Wünschen Sie ein maßgeschneidertes Training? Kontaktieren Sie uns gerne, um dies zu vereinbaren.

Künstliche Intelligenz (KI) umfasst Technologien, die menschliche Intelligenz in Maschinen und Anwendungen nachbilden, wodurch Software intelligenter und anpassungsfähiger wird.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mittleren Kenntnisniveaus, die KI-basierte Anwendungen mit praxisnahen Werkzeugen und Plattformen erstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte von KI und maschinellem Lernen zu verstehen.
• KI-Funktionen mithilfe von Python sowie gängigen Bibliotheken zu entwickeln.
• KI-Techniken auf reale Softwareentwicklungsprojekte anzuwenden.
• Modelle auszuwerten sowie intelligente Dienste bereitzustellen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen zur praktischen Vertiefung.
• Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um ein auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

GitHub Copilot ist ein KI-gestützter Programmierassistent, der dabei hilft, Entwicklungsaufgaben zu automatisieren – darunter auch DevOps-Tätigkeiten wie das Erstellen von YAML-Konfigurationen, GitHub Actions sowie Deploymentskripten.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis hin zu fortgeschrittene Fachkräfte, die GitHub Copilot nutzen möchten, um ihre DevOps-Prozesse zu vereinfachen, Automatisierungen effizienter zu gestalten und ihre Produktivität zu steigern.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• GitHub Copilot zur Unterstützung beim Erstellen von Shell-Skripten, Konfigurationen sowie CI/CD-Workflows einzusetzen.
• Die KI-basierte Codevollendung in YAML-Dateien und bei GitHub Actions zu nutzen.
• Test-, Deployments- und Automatisierungsprozesse erheblich zu beschleunigen.
• Copilot verantwortungsvoll anzuwenden, indem sie dessen Grenzen sowie bewährte Praktiken berücksichtigen.

Ablauf der Schulung

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Direkte Umsetzung der Inhalte in einer Live-Laborumgebung.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung

• Wünschen Sie eine maßgeschneiderte Schulungsversion? Kontaktieren Sie uns gern, um Einzelheiten zu besprechen.

Huawei Ascend ist eine Reihe von KI-Prozessoren, die für leistungsstarke Inferenz- und Trainingsaufgaben konzipiert wurden.

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung eines Instruktors (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Ingenieure sowie Datenwissenschaftler mittleren Kenntnisstands, die neuronale Netzwerke mithilfe der Ascend-Plattform und des CANN-Toolkits von Huawei entwickeln und optimieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Das CANN-Entwicklungsumfeld einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Anwendungen mithilfe von MindSpore sowie CloudMatrix-Workflows zu entwickeln.
• Die Leistung auf Ascend-NPUs durch maßgeschneiderte Operatoren und optimierte Aufteilungsstrategien zu steigern.
• Modelle in Edge- oder Cloud-Umgebungen bereitzustellen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Anwendung von Huawei Ascend sowie des CANN-Toolkits anhand von Beispielanwendungen.
• Übungsaufgaben zur Entwicklung, zum Training und zur Bereitstellung von Modellen.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training basierend auf Ihrer Infrastruktur oder Ihren Datensätzen wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Erfurt – online oder vor Ort – richtet sich an Softwarefachleute mittleren Kenntnisstands, die KI sowie maschinelles Lernen nutzen möchten, um Effizienz und Innovation in der Softwareentwicklung zu steigern.

Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Rolle von KI und maschinellem Lernen bei der Automatisierung softwareentwicklerischer Aufgaben zu verstehen.
• KI-Tools zur Erstellung von Code, Tests sowie Dokumentation einzusetzen.
• KI-Techniken zur Optimierung von Code, Qualitätssicherung und Fehlerbehebung anzuwenden.
• KI in DevOps- sowie CI/CD-Prozesse zu integrieren, um bessere Deployments zu erreichen.
• Ethische Aspekte und Herausforderungen im Zusammenhang mit der KI-unterstützten Softwareentwicklung zu erkennen und zu bewerten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mittleren und fortgeschrittenen Niveaus, die ihre Teamarbeitsabläufe optimieren, gute Praktiken der gemeinsamen Programmierung etablieren sowie den Einsatz von Copilot in Umgebungen mit mehreren Entwicklern effektiv steuern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot für Teamumgebungen einzurichten.
• Copilot zu nutzen, um kollektive Programmierprozesse zu verbessern.
• Die Team-Arbeitsabläufe mithilfe der Funktionen von Copilot zu optimieren.
• Die Integration von Copilot in Projekte mit mehreren Entwicklern zu verwalten.
• Eine einheitliche Codequalität sowie Standards innerhalb des Teams aufrechtzuerhalten.
• Fortgeschrittene Copilot-Funktionen für spezifische Teamanforderungen zu nutzen.
• Copilot mit anderen Kooperationswerkzeugen zu kombinieren, um die Effizienz zu steigern.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an QA-Ingenieure, Entwickler sowie Teamleiter mittleren Levels, die GitHub Copilot nutzen möchten, um Fehler effizienter zu beheben, den Code zu optimieren und den Review-Prozess zu beschleunigen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot für Zwecke der Fehlerbehebung und des Code-Reviews einzurichten.
• Copilot zu nutzen, um Fehler schnell zu erkennen und zu beheben.
• Die Qualität des Codes durch künstlich-intelligente Vorschläge zu verbessern.
• Den Code-Review-Prozess mithilfe von Copilots Funktionen effizienter zu gestalten.
• In Teamumgebungen produktiv mit Hilfe von Copilot zusammenzuarbeiten.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

Aufbau des Kurses

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Der Kurs „Prompt-Engineering für Softwareentwicklung“ ist ein praxisorientiertes Programm, das Entwicklern beibringt, wie sie effektive Prompts formulieren können. Dadurch wird die Nützlichkeit, Präzision und Sicherheit der von KI generierten Ergebnisse im Kontext softwaretechnischer Aufgaben optimiert.

Diese Live-Schulung unter Leitung eines Instruktors – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Entwickler mittleren Kenntnisstands, die Prompt-Engineering-Techniken in die Nutzung von KI-basierten Codierungshilfen, Code-Analysewerkzeugen sowie intelligenten Automatisierungstools integrieren möchten.

• Präzise Prompts für Aufgaben wie Code-Generierung, -Überprüfung und Optimierung erstellen.
• Prompt-Chaining sowie kontinuierliche Verfeinerung anwenden, um KI-Antworten in iterativen Workflows zu verbessern.
• Aus minimalen Angaben strukturierte Ergebnisse wie Testfälle, SQL-Abfragen und Dokumentation erzeugen.
• Halluzinationen minimieren sowie die Kontrolle über das Verhalten von Large Language Models in technischen Umgebungen stärken.

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen sowie praktische Anwendungsmöglichkeiten.
• Aktives Programmieren in einer Live-Laborumgebung.

• Zur Anfrage einer individuell zugeschnittenen Schulung kontaktieren Sie uns bitte, damit wir alles koordinieren können.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Front-End-Entwickler mittleren Niveaus, die GitHub Copilot nutzen möchten, um wiederkehrende Programmieraufgaben zu automatisieren, den UI/UX-Designprozess zu verbessern und ihre Arbeitsabläufe im Front-End-Bereich zu optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot für Front-End-Entwicklungsprojekte einzurichten.
• Copilot effizient zur Erstellung von HTML-, CSS- und JavaScript-Code einzusetzen.
• Die UI/UX-Designprozesse mithilfe künstlich generierter Codevorschläge zu verbessern.
• Durch praktische Integrationsstrategien die Arbeitsabläufe im Front-End-Bereich zu optimieren.
• Mit Hilfe von Copilot Probleme bei Front-End-Code zu identifizieren und zu beheben.

Der Kurs „Verantwortungsvolle KI in der Softwareentwicklung“ vermittelt die ethischen, rechtlichen und governance-relevanten Aspekte bei der Nutzung von KI-Werkzeugen im Entwicklungsprozess. Im Mittelpunkt stehen Transparenz, Fairness, urheberrechtliche Fragen sowie ein sicherer Einsatz von von KI generiertem Code.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an technische und nicht-technische Fachkräfte mit Grundkenntnissen, die sicherstellen möchten, dass KI in ihren Softwareprojekten ethisch verantwortlich, rechtskonform und risikobewusst eingesetzt wird.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Ethische sowie rechtliche Risiken im Zusammenhang mit KI-gestützter Entwicklung zu erkennen und abzumildern.
• Vorurteile in von KI generiertem Code zu verstehen sowie Fairness zu bewerten.
• Softwarelizenzen sowie die entsprechende Quellenangabe im Zusammenhang mit KI-generierten Inhalten zu handhaben.
• Governance-Strukturen, Richtlinien und Compliance-Frameworks für den Umgang mit KI in Entwicklungsteams zu entwickeln.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen zur praktischen Anwendung des Gelernten.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für eine individuell abgestimmte Schulung zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

Dieser praxisorientierte Kurs vermittelt, wie generative KI genutzt werden kann, um Anforderungen sowie Epics, User Stories und Akzeptanzkriterien zu erstellen – alles in einer Form, die für agiles Entwicklungsvorgehen geeignet ist. Dabei werden Eingaben von Stakeholdern strukturiert verarbeitet.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger aus den Bereichen Produktmanagement und Projektentwicklung, die Werkzeuge wie ChatGPT oder Claude einsetzen möchten, um Prozesse der Anforderungsanalyse präziser, schneller und nachvollziehbarer zu gestalten.

Am Ende des Trainings können die Teilnehmenden:

• Prompt-Techniken nutzen, um geschäftliche Anforderungen zu sammeln und zu verfeinern.
• Funktionelle Wünsche in gut strukturierte User Stories sowie Epics überführen.
• Mit Hilfe der KI Akzeptanzkriterien, Sonderfälle und die Definition of Done generieren.
• Zusammen mit Entwicklungsteams mittels künstlich erzeugter Dokumentation effektiv zusammenarbeiten.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen
• Zahlreiche Übungen und praktische Aufgaben
• Direkte Anwendung in einem Live-Laborumfeld

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten

• Sollten Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

Cursor ist eine KI-gestützte Entwicklungsumgebung, die durch intelligente Codegenerierung, kontextbezogene Vorschläge sowie vereinfachte Dokumentation die Produktivität und Zuverlässigkeit bei Daten- sowie Machine-Learning-Arbeiten steigert.

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training – sowohl online als auch vor Ort – richtet sich an Daten- und ML-Fachkräfte mit Grundkenntnissen, die Cursor in ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren möchten, um Prototypen schneller zu erstellen, skalierbare Pipelines aufzubauen sowie den Modellbetrieb effizienter zu gestalten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten beherrschen:

• Cursor zur Beschleunigung der Erstellung von Notebooks sowie zum effektiveren Code-Entwurf nutzen.
• ETL-Pipelines und Feature-Engineering-Prozesse mithilfe KI-gestützter Hilfsmittel generieren, umstrukturieren und dokumentieren.
• KI-unterstützten Code einsetzen, um das Training, die Optimierung sowie die Bewertung von Modellen zu erleichtern.
• Reproduzierbarkeit, Zusammenarbeit und konsistenten Ablauf innerhalb von Machine-Learning-Workflows sicherstellen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge und Demonstrationen.
• Praktische Übungen in Live-Coding-Umgebungen unter Anleitung.
• Fallbeispiele zur Integration von Cursor in ML-Pipelines sowie Modellbetriebswerkzeuge.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten

• Das Training kann an spezifische Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn angepasst werden; ebenso ist eine Ausrichtung auf unternehmensspezifische MLOps-Plattformen möglich.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler mit grundlegendem bis mittlerem Wissen, die GitHub Copilot zur Bearbeitung spezifischer Python-Aufgaben, zum Debuggen sowie zur Umsetzung von Machine-Learning-Projekten nutzen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• GitHub Copilot für die Python-Entwicklung einzurichten und zu konfigurieren.
• Copilot zur Erstellung effizienten Python-Codes zu nutzen.
• Python-Anwendungen mithilfe von KI-generierten Vorschlägen zu debuggen.
• Repetitive Programmieraufgaben zu automatisieren und die Arbeitsabläufe zu optimieren.
• Copilot für die Umsetzung von Machine-Learning-Projekten in Python einzusetzen.

Graphite ist eine Plattform zur Verbesserung der Produktivität von Entwicklern sowie zur Optimierung von Code-Reviews. Sie optimiert den Ablauf von Pull Requests, fördert die Zusammenarbeit im Team und lässt sich nahtlos mit Tools wie GitHub sowie künstlich-intelligenten Code-Review-Assistenten integrieren.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Softwareentwicklungsteams mittleren Erfahrungsniveaus, die ihre Entwicklungsprozesse straffen, die Effizienz von Code-Reviews steigern und Graphite erfolgreich in unternehmensweiten DevOps-Infrastrukturen einführen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Graphite für Entwicklungsumgebungen im Unternehmensmaßstab zu implementieren und zu konfigurieren.
• Die Verwaltung von Pull Requests zu automatisieren sowie die Geschwindigkeit der Code-Überprüfungen zu erhöhen.
• Graphite mit GitHub, CI/CD-Systemen sowie KI-Assistenten wie OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen und Mistral Small zu integrieren.
• Die Produktivität der Entwickler anhand von Graphite-Analysen und Dashboards zu messen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen sowie Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

Cursor ist eine hochentwickelte Entwicklungsumgebung mit künstlicher Intelligenz. Sie ermöglicht Ingenieuren die Erweiterung, Feinabstimmung sowie individuelle Anpassung der codierbezogenen KI-Funktionen für spezifische Anwendungsfälle und Unternehmensprozesse.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an fortgeschrittene Entwickler sowie KI-Experten, die eigene Prompt-Systeme gestalten, das Verhalten von Modellen optimieren und maßgeschneiderte Erweiterungen zur Automatisierung interner Entwicklungsprozesse entwickeln möchten.

Am Ende des Kurses verfügen die Teilnehmer über folgende Fähigkeiten:

• Entwurf und Test von komplexen Prompt-Vorlagen, um das Verhalten der KI präzise zu steuern.
• Anbindung von Cursor an interne APIs sowie Wissensdatenbanken zur ergebnisorientierten Code-Generierung unter Berücksichtigung des jeweiligen Kontexts.
• Entwicklung feinabgestimmter oder auf bestimmte Domänen spezialisierter KI-Modelle für gezielte Aufgaben.
• Erstellung und Bereitstellung individueller Werkzeuge bzw. Adapter, die die Funktionalität von Cursor sicher erweitern.

Ablauf des Kurses

• Technische Präsentationen und geführte Demonstrationen.
• Praktische Übungen zur Entwicklung sowie Optimierung von Prompts.
• Umsetzung konkreter Projekte, bei denen Cursor mit realen Unternehmenssystemen integriert wird.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Der Kurs lässt sich an spezifische interne Systemarchitekturen, KI-Frameworks oder Sicherheitsanforderungen anpassen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die GitHub Copilot für Teamprojekte konfigurieren und seine erweiterten Funktionen optimal nutzen möchten. Darüber hinaus soll das Tool nahtlos in CI/CD-Pipelines integriert werden, um die Zusammenarbeit im Team sowie die Produktivität signifikant zu steigern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes beherrschen:

• GitHub Copilot individuell an spezifische Projektanforderungen sowie Teamarbeitsweisen anpassen.
• Die fortgeschrittenen Funktionen von Copilot bei komplexen Programmieraufgaben nutzen.
• GitHub Copilot in CI/CD-Pipelines und gemeinschaftliche Entwicklungsumgebungen integrieren.
• Die Teamarbeit mittels KI-gestützter Tools effektiv optimieren.
• Einstellungen sowie Berechtigungen von Copilot erfolgreich verwalten und Probleme behandeln.

Dieser Kurs „Generative KI für die Front-End-Entwicklung“ zeigt auf, wie große Sprachmodelle sowie KI-gestützte Werkzeuge durch die Erstellung von Code basierend auf natürlicher Sprache, Prototyping von Layouts und Optimierung der Benutzeroberfläche die Entwicklungsprozesse beschleunigen können.

In diesem praxisorientierten Training unter Anleitung (online oder vor Ort) lernen Einsteiger sowie Fortgeschrittene aus dem Front-End-Bereich, wie sie generative KI nutzen können, um Benutzeroberflächen effizienter und kreativer zu entwickeln.

Nach Abschluss des Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• KI-Werkzeuge einzusetzen, um HTML-, CSS- und JavaScript-Code anhand natürlicher Sprachanweisungen zu generieren.
• UI-Komponenten sowie Layouts mithilfe von Generativmodellen zu erstellen und weiterzuentwickeln.
• Responsive Webdesigns zügig als Prototyp zu entwerfen, ohne jeden Code manuell schreiben zu müssen.
• Front-End-Code durch KI-Vorschläge sowie automatisierte Arbeitsabläufe zu optimieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen sowie praktische Anwendungsbeispiele.
• Direktes Ausprobieren in einer Live-Laborumgebung.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Thema wenden Sie sich bitte an uns, damit wir die Details abstimmen können.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler aller Erfahrungsstufen – vom Anfänger bis zum Experten –, die KI zur Codegenerierung mithilfe von Tabnine nutzen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der durch KI ermöglichten Codegenerierung zu verstehen.
• Tabnine in ihrer Entwicklungsumgebung zu installieren und einzurichten.
• Tabnine für eine effiziente Vervollständigung von Code sowie zur Fehlerkorrektur zu nutzen.
• Mit Hilfe von Tabnine eigene KI-Modelle für spezifische Aufgaben zu entwickeln und zu trainieren.

Vibe Coding ist ein aufkommendes Paradigma, bei dem Entwickler mit großen Sprachmodellen zusammenarbeiten, um mittels natürlicher Sprache Code zu erstellen, zu verfeinern und zu optimieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit fortgeschrittenen Kenntnissen sowie technische Führungskräfte, die lernen möchten, wie sie KI-Programmier-Assistenten und Open-Source-Sprachmodelle nutzen können, um Produktivität, Kreativität sowie Automatisierung ihrer Arbeitsabläufe zu steigern.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien und den Ansatz des Vibe Coding sowie dessen Auswirkungen auf die Softwareentwicklung zu verstehen.
• Mit Hilfe von Werkzeugen wie Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral und GitHub Copilot Umgebungen für das KI-gestützte Programmieren einzurichten.
• Prompt Engineering-Strategien zu entwerfen und umzusetzen, um effektiv mit der KI zusammenzuarbeiten.
• Vibe Coding-Prozesse in vorhandene CI/CD-Pipelines sowie Governance-Strukturen im Unternehmen zu integrieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen zur praktischen Anwendung des Gelernten.
• Praxisnahe Implementierung in einer Live-Laborumgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für eine individuell angepasste Schulung zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

In diesem Seminar wird untersucht, wie Künstliche Intelligenz sowie große Sprachmodelle (LLMs) dazu beitragen können, die Testabdeckung zu erweitern, den Testprozess zu beschleunigen und die Qualitätssicherung insgesamt zu verbessern.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training – sowohl online als auch vor Ort – richtet sich an QA-Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die ihre Teststrategien mithilfe KI-basierter Werkzeuge weiterentwickeln möchten.

Am Ende des Seminars werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Unit-, Integration- und UI-Tests mithilfe von KI-Werkzeugen sowie passenden Eingaben zu generieren.
• LLMs für explorative Tests, die Identifikation ungewöhnlicher Anwendungsfälle sowie die Analyse von Regressionsfehlern einzusetzen.
• Testfehler und Anomalien mithilfe KI-gestützter Verfahren zu gruppieren und nach Priorität zu sortieren.
• KI-basierte Tests in CI/CD-Pipelines zu integrieren, um das Vertrauen in neue Software-Releases zu erhöhen.

Ablauf des Seminars

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungsfälle.
• Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Seminars

• Für eine individuell angepasste Schulung zu diesem Thema wenden Sie sich bitte an uns, damit wir alles absprechen können.

Cursor ist eine von KI unterstützte Entwicklungsumgebung, die die Teamzusammenarbeit verbessert, Code-Reviews automatisiert und sich nahtlos in moderne CI/CD-Prozesse integrieren lässt.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an technisch versierte Fachkräfte auf mittlerem Niveau, die Cursor in ihre Teamstrukturen einführen möchten, um die Zusammenarbeit zu optimieren, Reviews zu beschleunigen sowie Qualitätsstandards in automatisierten Workflows sicherzustellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Team-Umgebungen in Cursor einzurichten und zu verwalten, um gemeinsam zu entwickeln.
• KI-Tools zu nutzen, um Code-Reviews automatisch durchzuführen, Pull Requests zu erstellen sowie Merge-Vorgänge zu validieren.
• Mithilfe von Cursors Funktionen Regeln für den Code-Governance-Prozess, Überprüfungskriterien sowie Sicherheitsvorgaben festzulegen.
• Cursor mit CI/CD-Systemen zu verknüpfen, um kontinuierliche Bereitstellungen und konstante Qualitätsstandards sicherzustellen.

Aufbau des Kurses

• Unterrichtsvorträge durch den Trainer sowie Gruppendiskussionen im Team.
• Praktische Übungen unter Verwendung realistischer Szenarien zur Teamzusammenarbeit.
• Live-Übungen zur Integration von Cursor in CI/CD-Prozesse sowie Versionsverwaltungssysteme.

Möglichkeiten der Kursanpassung

• Der Kurs kann individuell an spezifische CI/CD-Plattformen, Repository-Tools oder unternehmensspezifische Sicherheitsvorgaben angepasst werden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Programmierer und Entwickler mit Grund- bis Mittelkenntnissen, die DeepSeek Coder nutzen möchten, um ihre Programmiergeschwindigkeit sowie Produktivität zu steigern.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Fähigkeiten und Grenzen von DeepSeek Coder zu verstehen.
• Mithilfe der KI hochwertige Codeabschnitte zu generieren.
• DeepSeek Coder zur Fehlerbehebung sowie zur Optimierung bestehenden Codes einzusetzen.
• Repetitive Programmieraufgaben mithilfe von KI-Tools zu automatisieren.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mittleren Niveaus, die GitHub Copilot nutzen möchten, um komplexe Programmieraufgaben zu bewältigen, ihre Produktivität zu steigern sowie Copilot in ihre Entwicklungsprozesse zu integrieren.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot optimal für anspruchsvolle Programmieraufgaben einzusetzen.
• Mit Hilfe von Copilot-Vorschlägen Code zu schreiben, der effizienter, fehlerfrei und leichter wartbar ist.
• GitHub Copilot in ihre bevorzugten Entwicklungsumgebungen und Workflows zu integrieren.
• Copilot zur Fehlerbehebung sowie zum Refactoring von Code einzusetzen.
• Die Grenzen sowie ethischen Aspekte beim Einsatz KI-basierter Programmierungstools zu verstehen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler sowie Teamleiter, die lernen möchten, wie man Tabnine optimal nutzt.

Am Ende des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• Tabnine in komplexe Softwareprojekte einzubinden.
• Die KI-Modelle von Tabnine individuell anzupassen und für spezifische Bedürfnisse zu trainieren.
• Tabnine nahtlos in Team-Workflows sowie Entwicklungsprozesse zu integrieren.
• Mithilfe der Analysen von Tabnine die Codequalität zu erhöhen und Entwicklungszyklen zu verkürzen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Anfänger- bis Mittelkenntnissen, die KI-Programmier-Assistenten in ihren Entwicklungsprozess integrieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Rolle und Fähigkeiten von KI-Programmier-Assistenten im Softwareentwicklungsprozess zu verstehen.
• Verschiedene KI-Programmier-Assistenten einzusetzen, um routinehafte Programmieraufgaben zu automatisieren.
• KI-Programmier-Assistenten in ihren Softwareentwicklungszyklus zu integrieren.
• Ihre Produktivität zu steigern und sich auf komplexere sowie kreativere Programmieraufgaben konzentrieren zu können.
• Ethische Aspekte sowie verantwortungsvolle Nutzung von KI in der Softwareentwicklung zu berücksichtigen.

Devstral ist ein Open-Source-Framework, das dazu dient, Codierungs-Agenten zu entwickeln und auszuführen – Agenten, die mit Codebasen, Entwicklertools sowie APIs interagieren können, um die Produktivität im Softwarebereich zu steigern.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Entwickler sowie Entwickler-Teamleiter und SREs auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die lernen möchten, Codierungs-Agenten unter Verwendung von Devstral zu entwerfen, umzusetzen und weiterzuentwickeln.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Devstral für die Entwicklung von Codierungs-Agenten einzurichten und zu konfigurieren.
• Agenten-Workflows zur Exploration und Veränderung von Codebasen zu gestalten.
• Codierungs-Agenten mit Entwicklertools sowie APIs zu integrieren.
• Bewährte Vorgehensweisen für eine sichere und effiziente Bereitstellung solcher Agenten umzusetzen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Ein umfangreiches Programm an Übungen und praktischen Aufgaben.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Cursor ist ein künstlich-intelligentes Code-Editor-Tool, das dazu beiträgt, die Effizienz von Entwicklern zu erhöhen – unter anderem durch intelligente Vervollständigung von Code-Abschnitten, kontextbezogene Bearbeitungsvorschläge sowie maßgeschneiderte Unterstützung.

Dieses praxisorientierte, live abgehaltene Training – online oder vor Ort – richtet sich an Entwickler mit geringer Erfahrung sowie Ingenieur-Teams, die ihren Entwicklungsprozess optimieren und KI-Unterstützungen sicher nutzen möchten, um Produktivität zu gewinnen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Cursor korrekt zu installieren und so einzurichten, dass es ideal für Entwicklungsprojekte eingesetzt werden kann.
• Die Funktionsweise der KI-gestützten Code-Vervollständigung, des Chat-Features im Editor sowie der Werkzeuge zur Code-Refactoring-Möglichkeiten zu verstehen und anzuwenden.
• Die von der KI vorgeschlagenen Codeänderungen kritisch zu prüfen, sie annehmen oder angepasst umzusetzen – stets unter Wahrung der Sicherheitsstandards.
• Best Practices für das Einbinden neuer Teammitglieder, Zusammenarbeit sowie die Integration von Version-Control-Systemen anzuwenden.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Demonstrierungen sowie strukturierte Übungsaufgaben unter Anleitung.
• Reale Programmierherausforderungen sowie Laborübungen, bei denen Cursor gezielt eingesetzt wird.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Der Kurs lässt sich an die spezifischen Programmiersprachen oder Frameworks Ihres Teams anpassen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Grundkenntnissen, die lernen möchten, welche Möglichkeiten GitHub Copilot bietet, es einzurichten sowie effektiv zu nutzen, um ihre Programmierarbeit zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Zu verstehen, was GitHub Copilot ist und wie es funktioniert.
• GitHub Copilot mit einem unterstützten Code-Editor einzurichten.
• GitHub Copilot zu nutzen, um Code schneller zu schreiben, umzugestalten und zu debuggen.
• Copilot zur Erkundung verschiedener Programmiermethoden und -lösungen einzusetzen.
• Bewährte Verfahren anzuwenden, um GitHub Copilot in den täglichen Arbeitsablauf zu integrieren.

Dieser technische Kurs befasst sich mit der Anwendung großer Sprachmodelle (Large Language Models) zur Verbesserung der Codequalität, zur Verringerung technischer Schulden sowie zur Automatisierung von Dokumentationsaufgaben in Softwareentwicklungsteams.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Softwareprofis mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die LLMs wie GPT nutzen möchten, um komplexe oder legacy-Codebasen effizienter zu analysieren, zu refaktorieren und zu dokumentieren.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Folgendes zu tun:

• LLMs nutzen, um Code, Abhängigkeiten sowie Logik in unbekannten Repositories zu erklären.
• Antimuster im Code zu identifizieren und diese zu beheben sowie die Lesbarkeit des Codes zu verbessern.
• Inline-Kommentare, README-Dateien sowie API-Dokumentation automatisch zu generieren und zu aktualisieren.
• LLM-basierte Erkenntnisse in bestehende CI/CD- und Code-Reviews-Prozesse zu integrieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen zur praktischen Anwendung.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für eine individuell angepasste Schulung zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler sowie Datenwissenschaftler mittleren Kenntnisstands, die ihre Produktivität mit Hilfe von Tabnine steigern möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Tabnine in ihrer Python-Entwicklungsumgebung zu installieren und einzurichten.
• Die Autovervollständigungsfunktionen von Tabnine zu nutzen, um effizienter Python-Code zu schreiben.
• Das Verhalten von Tabnine nach eigenem Stil sowie projektspezifischen Anforderungen anzupassen.
• Zu verstehen, wie das KI-Modell von Tabnine insbesondere mit Python-Code arbeitet.

Dieses vom Dozenten geführte Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit Grundkenntnissen, die lernen möchten, was KI-Programmierassistenten sind, welche Fähigkeiten sie besitzen, wie sie den Entwicklungsprozess verbessern können und welche ethischen Aspekte bei ihrer Nutzung zu beachten sind.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Den Zweck und die Fähigkeiten von KI-Programmierassistenten zu verstehen.
• Verschiedene KI-Programmierassistenten sowie deren Merkmale voneinander zu unterscheiden.
• Die Nutzung von KI-Programmierassistenten bei einfachen Programmieraufgaben zu praktizieren.
• Grundlegende ethische Überlegungen und den verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Softwareentwicklung zu berücksichtigen.

Der Kurs „KI-gestützter Softwareentwicklungszyklus (SDLC)“ vermittelt praxisnah, wie künstliche Intelligenz jeden Schritt des Softwareentwicklungsprozesses optimieren kann. Von der automatisierten Anforderungsanalyse über die intelligente Erstellung von Testfällen bis hin zur Optimierung von Deployment-Prozessen lernen die Teilnehmer, wie sie KI-Werkzeuge und -techniken in den gesamten Entwicklungsprozess integrieren können.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Software-Entscheider mittleren Levels, die ihre SDLC-Prozesse durch KI-gestützte Arbeitsweisen und Tools modernisieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• KI nutzen, um geschäftliche Anforderungen in strukturierte Spezifikationen und User Stories zu überführen.
• Sprachmodelle einsetzen, um die Dokumentation, Überprüfung sowie Refactoring von Code zu verbessern.
• Mit Hilfe von KI-Werkzeugen Testfälle automatisch generieren und deren Abdeckung analysieren.
• Durch KI gesteuerte Überwachungs- sowie Entscheidungsprozesse in CI/CD-Pipelines anwenden.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungsbeispiele.
• Praktisches Arbeiten in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Kursanpassungen

• Wünschen Sie ein maßgeschneidertes Training? Kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler mittleren Levels, die ihre Produktivität und Codequalität durch den Einsatz von Cursor im Rahmen der KI-gestützten Programmierung steigern möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Cursor für die KI-gestützte Softwareentwicklung zu installieren und einzurichten.
• Cursor mit Git-Repositorys sowie Entwicklungsworkflows zu verknüpfen.
• Natürliche Sprache zur Erzeugung, Fehlerbehebung und Optimierung von Code einzusetzen.
• KI-Funktionen bei der Umgestaltung, Dokumentation sowie Testdurchführung zu nutzen.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Grund- bis Mittelkenntnissen, die lernen möchten, wie sie GitHub Copilot effektiv in moderne Arbeitsabläufe integrieren können.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Grundkenntnissen, die ihre Programmiereffizienz mithilfe von Tabnine steigern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Tabnine in ihrer bevorzugten Entwicklungsumgebung zu installieren und einzurichten.
• Die Autovervollständigungsfunktionen von Tabnine nutzen, um das Programmieren zu beschleunigen.
• Tabnines Einstellungen individuell anzupassen, damit die Unterstützung optimal erfolgt.
• Zu verstehen, wie Tabnines KI aus dem geschriebenen Code lernt, um bessere Vorschläge zu machen.

In diesem eintägigen, interaktiven Workshop lernen Softwareteams, wie man fortschrittliche KI-Tools im Rahmen des gesamten Software Development Lifecycles nutzen kann. Der Ablauf orientiert sich an einem spielerischen Konzept mit mehreren Schwierigkeitsstufen und fördert somit sowohl fachliches Know-how als auch Zusammenhalt in der Gruppe.

Dabei werden konkrete Problemstellungen aus allen SDLC-Phasen – einschließlich Anforderungserhebung, Codierung und Überwachung – mithilfe von Tools wie ChatGPT, GitHub Copilot sowie maschinell lernenden Systemen analysiert.

Gezielt für aktuelle Entwicklungsszenarien konzipiert, vermittelt dieser Workshop außerdem ein profundes Verständnis dafür, wie generative KI und Machine Learning Softwareentwicklungsprozesse nachhaltig optimieren können.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die Replit AI nutzen wollen, um einfache Anwendungen schneller zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.

Abschließend werden die Teilnehmer in der Lage sein, eine App auf Grundlage einer Beschreibung zu erstellen, den Code mithilfe von KI-Technologie zu verbessern, Einstellungen sicher zu verwalten sowie schließlich eine funktionierende Anwendung bereitzustellen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Produktteams, Entwickler sowie technisch versierte Geschäftsanwender auf Anfänger-, Mittel- und Fortgeschrittenenniveau, die Lovable nutzen möchten, um produktionsreife Apps schneller zu entwickeln – mit besserer Struktur, Qualität und professionellen Deployment-Verfahren.

Am Ende des Trainings sind die Teilnehmer in der Lage, funktionierende Apps zu planen und zu generieren, Nutzerflüsse sowie Datenverarbeitung zu optimieren, wichtige Produktionsfunktionen hinzuzufügen und Anwendungen schließlich für den Einsatz im Team und den Live-Betrieb vorzubereiten.

Ziel dieses von einem Instruktor geleiteten Live-Trainings ist es, Fachkräfte ohne Programmierkenntnisse oder technischen Hintergrund darin zu schulen, Claude Code – das von Anthropic entwickelte KI-basierte Tool zur Automatisierung und Code-Erstellung – selbstbewusst einzusetzen. Die Teilnehmer erlernen dabei den Aufbau echter Projekte sowie die Automatisierung von Arbeitsabläufen, indem sie Claude ganz natürlich in ihrer Muttersprache steuern.

Im Verlauf des Kurses nutzen die Teilnehmer die Claude-App (claude.ai sowie Claude Desktop), um ab dem ersten Dialog Aufgaben zu bearbeiten und schließlich Claude mittels MCP-Verbindungen mit externen Diensten zu vernetzen. In der 7-stündigen Veranstaltung findet außerdem eine gemeinsame Live-Build-Session statt, in der die Gruppe anhand von realen Problemen aus dem Arbeitsalltag konkrete Workflows entwickelt – ein besonders dynamischer Abschnitt, der das gezielte Formulieren präziser Anweisungen vermittelt. Am Ende des Kurses wird jeder Teilnehmer über ein funktionierendes Projekt verfügen und Claude erfolgreich mit mindestens einem externen Dienst verknüpft haben.

Ablauf des Kurses

• Interaktiver Vortrag sowie Live-Demonstrationen
• Geführte Übungen nach jedem Themenblock (die Teilnehmer arbeiten live mit)
• Gemeinsame Live-Build-Session mit praxisnahen Problemstellungen der Kursteilnehmer
• Ein abschließendes Gesamtprojekt, das im Plenum präsentiert wird

Ziel dieses von einem Instruktor geleiteten Live-Trainings ist es, Fachkräfte ohne Programmierkenntnisse und technischen Hintergrund darin zu schulen, Claude Code – das KI-gestützte Entwicklungs- und Automatisierungstool von Anthropic – selbstbewusst einzusetzen. Sie lernen, damit reale Projekte umzusetzen, Arbeitsabläufe zu automatisieren sowie ihre alltäglichen Werkzeuge mithilfe ganz gewöhnlicher englischer Sprache miteinander zu verknüpfen.

Die Teilnehmenden nutzen dabei die Claude-App (claude.ai und Claude Desktop), um von der ersten Interaktion an praktische Aufgaben zu erledigen – bis hin zur Verbindung von Claude mit externen Diensten über MCP-(Model Context Protocol-)Konnektoren. Am Ende des Kurses wird jeder Teilnehmer ein funktionierendes Projekt erstellt haben und Claude mindestens an einen externen Dienst angeschlossen haben.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesung sowie Live-Demonstrationen
• Geführte Praxisübungen zu jedem Konzept – die Teilnehmenden folgen in Echtzeit mit
• Ein gemeinsames Abschlussprojekt, das im Verlauf des Kurses schrittweise erstellt wird

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler und technische Führungskräfte mit mittlerem Erfahrungslevel, die Claude Code nutzen möchten, um ihre Entwicklungsworkflows zu beschleunigen und die Teamproduktivität durch KI-gestützte Codierung zu steigern.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, Claude Code zu installieren und zu konfigurieren, mittels KI im Code zu navigieren, ihn zu generieren und zu verbessern, KI-Workflows mit Git zu integrieren sowie skalierbare, KI-assistierte Prozesse zu entwerfen.

Dieses vom Instruktor geleitete Live-Training in Erfurt richtet sich an Entwickler mittleren Niveaus, die ein Projekt vom Konzept bis zur produktionsreifen Anwendung mit Claude Code umsetzen möchten.

Am Ende des Trainings können die Teilnehmer:

• Claude Code konfigurieren und mithilfe einer CLAUDE.md-Datei effektiv steuern.
• Eine Anwendung erstellen sowie Datenquellen und ein CMS integrieren.
• Tests entwickeln und die Qualitätssicherung mit Unteragenten realisieren.
• Eine automatische Bereitstellung auf Vercel oder Cloud Run einrichten.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die GitHub Copilot im Agent-Modus nutzen möchten, um eigenständig neue Features zu entwickeln, Tests auszuführen sowie größere Programmieraufgaben zu bewältigen.

Am Ende des Kurses können Teilnehmende den Agent-Modus aktivieren, innerhalb eines Agenten-Zyklus planen und Iterationen durchführen, Terminalbefehle ausführen sowie unternehmensweite Governance-Regelungen implementieren.

Kursziele: Umwandlung von Software- und KI-Ingenieuren in Legal Engineers – die Fachkräfte, die tatsächlich KI für juristische Arbeit (eDiscovery, Überprüfung, Ermittlungen) entwickeln können.

In zwei Tagen bauen die Teilnehmer den gesamten Kern-Stack: Sie nehmen und extrahieren unordentliche reale juristische Daten, durchsuchen und abrufen sie, ergänzen Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Zitierungen, halten sie mit einem lokalen Modell privat und beweisen dies, führen eine verteidigungsfähige KI-Überprüfung mit gerichtsfähigen Metriken durch und verpacken das Ergebnis für den Einsatz.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Erfurt – online oder vor Ort – richtet sich an Einsteiger, Fortgeschrittene sowie Fortgeschrittene Fachkräfte, die Bolt.new nutzen möchten, um Web-Prototypen zügig zu entwickeln und weiterzuentwickeln.

Im Anschluss an das Training können die Teilnehmer Prototypen aus Anweisungen erstellen, Funktionen sowie Benutzeroberflächen optimieren, das Verhalten der Anwendung testen und Fehler beheben sowie Prototypen zur Begutachtung veröffentlichen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die Windsurf einsetzen wollen, um Funktionen konversationell zu entwickeln, Terminal-Workflows im IDE-Kontext auszuführen sowie Refactoring am gesamten Codebase durchzuführen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer Cascade zur Navigation nutzen können, Befehle im Editor ausführen, vorhersagebasierte Änderungen vornehmen und Windsurf an spezifische Technologie-Stacks individuell konfigurieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Enterprise-Prompt-Architektur in ihren 6 Ebenen (Rolle, Kontext, Einschränkungen, Branchenstandards, Format und Beispiele) sicher beherrschen.
• Geschäfts-, Sicherheits- sowie Compliance-Vorgaben – wie DSGVO, EU-KI-Gesetz oder branchenspezifische Richtlinien – direkt in Prompts einzuarbeiten.
• Gemeinsam eine Prompt-Bibliothek erstellen, die von allen Teams validiert, genutzt und verwaltet wird.
• Eine nachhaltige Governance-Struktur definieren: Rollenverteilung (wie die des „Prompt Curators“), Namenskonventionen, Versionsverwaltung sowie Qualitätskriterien.
• Konkrete Ergebnisse mitnehmen: eine Bibliothek in Version 1.0, ein Governance-Charter und einen Plan zur Umsetzung innerhalb von 30 Tagen.

Kursformat zur Leistungsbewertung der Teilnehmer

• Interaktive Workshops mit verschiedenen Rollen – für Architekten, Entwickler, QA-Spezialisten und Teamleiter.
• Unter Anleitung eines Architekturberaters entstehen praktische Ergebnisse, die direkt nutzbar sind; der gesamte Entwicklungsprozess wird gemeinschaftlich durchgeführt.
• Alle erarbeiteten Ergebnisse verbleiben vollständig im Besitz des Kundenunternehmens.

Möglichkeiten zur individuellen Schulungsanpassung

• Für eine maßgeschneiderte Variante dieses Trainings kontaktieren Sie uns bitte, damit wir die nötigen Vorbereitungen treffen können.