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Dauer 7 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in KI für das Requirements Engineering
- Überblick über KI-Werkzeuge für Produktteams
- Verständnis der Rolle von Anforderungen in Agile und Scrum
- Vorteile und Einschränkungen der Nutzung von KI für die Erfassung von Anforderungen
Erfassen und Strukturieren von Anforderungen mit KI
- Interviewsimulation mit KI: Überführen mündlicher Inputs in Anforderungen
- Prompting-Techniken zur Klärung mehrdeutiger Aussagen
- Organisation von Anforderungen in Themen und Funktionen
Erstellen von User Stories und Epics
- Umwandlung von Fließtext in umsetzbare User Stories
- Nutzung von KI zur Identifikation von Akteuren, Aktionen und Zielen
- Erstellung von Epics und Story-Hierarchien auf Basis von KI-Vorschlägen
Verfassen von Akzeptanzkriterien und Grenzfällen
- Generieren testbarer Given-When-Then-Kriterien
- Identifizierung von Ausnahme- und Grenzbedingungen mit KI
- Prüfung von KI-Ergebnissen auf Klarheit und Vollständigkeit
Verfeinerung und Story Grooming mit KI
- Zusammenfassung von Meetings und Notizen mit Interessengruppen
- Aufteilen und Zusammenführen von Stories anhand von Prompt-Anleitungen
- Automatisierung der Backlog-Verfeinerung mit KI-Unterstützung
Zusammenarbeit und Übergabe
- Teilen von KI-generierten Stories mit Entwicklern
- Sicherstellung der Nachvollziehbarkeit von der Funktion bis zum Testfall
- Generierung von Dokumentationen für die Freigabe durch die Interessengruppen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Softwareprojekt-Lebenszyklen
- Vertrautheit mit agilen oder Scrum-Frameworks
- Keine technischen Vorkenntnisse erforderlich
Zielgruppe
- Product Owner
- Business Analysts
- Scrum Master
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe Wissen über die Streamlit-Bibliothek von Python erworben und werde sie sicherlich verwenden, um Anwendungen in meinem Team zu verbessern, die mit R Shiny erstellt wurden.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maschinelle Übersetzung