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Schulungsübersicht
Modul 1: Kontext, Umfang und Herausforderungen in der Entwicklung
- Autovervollständigung versus autonome, mehrstufige Ausführung
- Häufige Missverständnisse hinsichtlich KI im Softwareumfeld
- Warum reine Verbesserungen beim Prompting nicht ausreichen
- Ermittlung der eingesetzten Werkzeuge, Herausforderungen und Ziele der Teilnehmer
- Auswahl des geeigneten KI-Betriebsmodells für Entwicklungsteams
Modul 2: Erfassung von Spezifikationen und strukturierte Aufgliederung
- Erstellung eines systematischen Verzeichnisses von Stakeholder-Dokumenten
- Methoden zur Extraktion von Anforderungen
- Strategien der Aufteilung: strukturell, semantisch, Sliding-Window-Ansatz
- Aufrechterhaltung von Abhängigkeiten und Verknüpfungen zwischen Inhalten
- Umgang mit Tabellen, Diagrammen, Flussdiagrammen sowie gemischten Eingaben
- Effiziente Handhabung der Kontextfenster-Grenzen von KI-Modellen
Modul 3: Grenzen menschlicher Urteilsfähigkeit
- In welchen Bereichen bleiben menschliche Entscheidungen zentral
- Erkennen von durch KI erfundenen Abhängigkeiten oder logischen Widersprüchen
- Aufdeckung erfundener Einschränkungen und fehlerhafter Logikkonstruktionen
- Vermeidung gefährlicher, übertriebener Hilfestellungen durch KI
- Etablierung von Validierungsverfahren zur Überprüfung von Nachvollziehbarkeit, Einheitlichkeit und Vollständigkeit
Modul 4: Von Anforderungen zum Code mithilfe agentenbasierter Werkzeuge
- Architektur-zentrierte Entwicklungsmodelle
- Komponentenzuordnung und Abgrenzung von Diensten
- API-Verträge als stabiler Bezugspunkt für die Implementierung
- Permanente Regelwerke und Beschränkungen innerhalb KI-Werkzeugen
- Anforderungsbezogene Aufgabeninstruktionen für Entwicklerinnen und Entwickler
- Vergleich von minimalem Prompting mit eingeschränktem Prompting-Ansatz
- Erstellung von Backend- und Frontend-Komponenten basierend auf Verträgen
Modul 5: Agent-basierte Iterationszyklen
- Der selbstkorrigierende Verbesserungsprozess
- Geplante, kontrollierte Entwicklungs-Iterationen
- Analyse von Diffs und Codeänderungen durch menschliche Prüfer
- Identifikation von unerwünschten Änderungen im Umfang oder Zielsetzung der Software
- Verwaltung begrenzt verfügbaren Kontextgedächtnisses bei KI-Modellen
- Nutzung der Iterationshistorie zur kontinuierlichen Verbesserung des Entwicklungsprozesses
Modul 6: Sicherstellung der Codequalität
- Einsatz von Prompt-Beschränkungen zur Verhinderung von Fehlern bei Randfällen
- Regelwerke als lebendige Governance-Dokumente für Softwareentwicklung
- Automatisierte Sicherheitskontrollen mittels Linting und statischer Analyse
- Sicherheitsprüfung von durch KI erzeugtem Code
- Überprüfung auf Einhaltung architektonischer sowie abhängigkeitsbezogener Richtlinien
- Verpflichtende menschliche Überprüfungsprotokolle für KI-Generierte Ergebnisse
Modul 7: Feedbackschleifen und kontinuierliche Optimierung
- Rückführung strukturierter Fehlermuster in die KI-Arbeitsprozesse
- Einschränkungen bezüglich Anzahl der Iterationen sowie Abbruchkriterien
- Dokumentation von Zyklusabläufen und Ergebnissen der Entwicklungstätigkeit
- Fortlaufende Aktualisierung der verwendeten Regelwerke im Verlauf des Projekts
- Aufbau wiederverwendbarer ingenieurtechnischer Wissensmodelle durch KI-Anwendung
Modul 8: Sicherheitsprobleme bei KI-gestützter Entwicklung
- Häufige Schwachstellen in von KI generiertem Code
- Sicherheitsregeln spezifisch für bestimmte Technologiebereiche in beigefügten Dokumenten
- Vorab-Scans vor dem Commit zur Erkennung von Sicherheitsrisiken
- Einführung kontrollierter SDLC-Schritte speziell für KI-unterstützte Softwareentwicklung
- Verantwortlichkeit des Personals in Bezug auf sichere Entwicklungsabläufe unter KI-Einfluss
Modul 9: Testgestaltung basierend auf Spezifikationen
- Ableitung von Testanforderungen aus vorliegenden Beschreibungen des Systems
- Entwurf von Tests unter Verwendung der fachsprachlichen Konzepte des jeweiligen Domänenbereichs
- Sichere Erstellung entsprechender Testfälle durch KI-Modelle
- Einführung von Grundgedanken zum Mutationstestverfahren in der Softwareentwicklung
- Überprüfung der Einhaltung aller geforderten Spezifikationen im Testansatz
- Evaluierung der Stärke und Zuverlässigkeit der verwendeten Assertionsmechanismen
- Nutzung diagnostischer Fragemodelle zur weiteren Vertiefung von Problemstellungen
Modul 10: Langfristige Systemwartung und Aufrechterhaltung
- Lebendiges Management aller Dokumentationsformate: Verträge, Karten, Regelwerke sowie Testbeschreibungen
- Anpassungsprozesse für regulatorische und architektonische Einschränkungen im Lauf der Zeit
- Etablierung einer nachhaltigen Governance-Struktur zur langfristigen Nutzung von KI in Entwicklungsteams
- Vermeidung technischer Schulden durch klare Steuerungsmechanismen innerhalb der KI-Entwicklungsumgebung
- Ausgestaltung eines funktionierenden Betriebsmodells für langfristig produktive, KI-unterstützte Entwicklungsteams
Voraussetzungen
Voraussetzungen für die Teilnahme sind:
- Erfahrung in Softwareprojekten
- Grundkenntnisse der Anwendungsarchitektur
- Bekanntheit mit APIs, Backend-/Frontend-Systemen oder Full-Stack-Entwicklung
- Grundverständnis für agile bzw. iterative Softwareentwicklungsprozesse
- Auffassung von Konzepten des Softwaretestings
- Erfahrung mit KI-basierten Entwicklungstools ist hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich
- Geeignet für technische Fachkräfte mittlerer bis hoher Erfahrungsstufe
14 Stunden