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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in generative KI für die Frontend-Entwicklung
- Was ist generative KI in der Softwareentwicklung?
- Überblick über Tools: ChatGPT, GitHub Copilot, Codeium usw.
- Vorteile und Grenzen von KI in der UI-Entwicklung
Promptbasierte UI-Generierung
- Formulierung von Prompts für HTML-Struktur und Komponenten
- Generierung und Anpassung von CSS-Styles mit KI
- Nutzung von KI zum Erstellen interaktiver Elemente in JavaScript
Prototyping von Layouts mit generativen Tools
- Erstellung von Landingpages und mehrteiligen Layouts
- Prompts für responsives Design (Flexbox, Grid)
- Vorschau und Testen in CodePen oder ähnlichen Tools
Komponentisierung und Wiederverwendbarkeit
- Generierung wiederverwendbarer UI-Komponenten (Buttons, Karten, Formulare)
- Erstellung von Komponentenbibliotheken und Design-Systemen mit KI-Unterstützung
- Nutzung von KI in gängigen Frameworks (React, Vue, Tailwind)
KI-gestützte Codeüberprüfung und Fehlerbehebung
- Behebung von Layout-Fehlern und barrierearmen Aspekten mit LLMs
- Optimierung der Leistung von HTML/CSS/JS-Code
- Erklärung von Fehlern und Vorschlag von Lösungen über KI-Prompts
Kollaboratives Design und Inhaltsgenerierung
- Nutzung von KI zur Generierung von Dummy-Inhalten, Texten und Platzhaltern
- Zusammenarbeit mit Designern zur gemeinsamen Erstellung von Wireframes und Styles
- Export von KI-generierten Ideen in nutzbare HTML-Vorlagen
Projekt: Erstellung einer KI-gestützten Web-App
- Design der UI basierend auf einem Geschäftsprompt
- Aufbau von Komponenten und Interaktionen mit KI
- Feinschliff, Testen und Präsentation des Prototyps
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse in HTML, CSS und JavaScript
- Vertrautheit mit Frontend-Frameworks oder Design-Systemen
- Interesse daran, KI einzusetzen, um UI/UX-Workflows zu beschleunigen
Zielgruppe
- Frontend-Entwickler
- UX-Engineere
- Webdesigner und kreative Technologen
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