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Schulungsübersicht
Einführung in Vibe Coding
- Definition und historischer Hintergrund von Vibe Coding
- Das Konzept der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine – vom Prompt zum Code
- Unterschiede zwischen KI-gestützter Programmierung und traditioneller Entwicklung
Große Sprachmodelle in der Softwareentwicklung
- Übersicht über für Entwickler geeignete LLMs: GPT-4, DeepSeek, Qwen und Mistral
- Vergleich zwischen Open-Source- und kommerziellen KI-Programmierern
- Lokale Nutzung von LLMs oder deren Einsatz über APIs
Prompt Engineering für Entwickler
- Wirksame Methoden zur Erstellung und Umstrukturierung von Code mittels Prompts
- Umgang mit Kontextinformationen sowie dem Zustand der Kommunikation zwischen Mensch und KI
- Entwicklung wiederverwendbarer Prompt-Vorlagen für verschiedene Programmieraufgaben
Praktische Umsetzung von Vibe Coding-Umgebungen
- Nutzung von Replit zur gemeinsamen Entwicklung unter Einsatz der KI
- Einbindung von GitHub Copilot und Qwen Coder in gängige Entwicklungsumgebungen (IDEs)
- Anpassung der Workflows für die Zusammenarbeit im Team
Codequalität und Validierung innerhalb KI-gestützter Prozesse
- Überprüfung und Testen von vom LLM erzeugtem Code
- Sicherstellung von Konsistenz, Wartbarkeit und Sicherheit des Codes
- Einbindung geeigneter Validierungstools in den Entwicklungsprozess
Integration in Unternehmensstrukturen sowie Governance-Aspekte
- Skalierbarkeit von Vibe Coding-Prozessen über verschiedene Teams hinweg
- Ethik, Verantwortlichkeit und Compliance bei der Nutzung von KI zur Codeerstellung
- Ausarbeitung organisatorischer Strukturen für eine erfolgreiche Einführung von KI in Entwicklungsteams
Fortgeschrittene Themen: Weiterentwicklung des Vibe Coding-Ansatzes
- Nutzung mehrerer Sprachmodelle gleichzeitig zur Realisierung hybrider KI-Workflows
- Verbindung von Vibe Coding mit CI/CD-Automatisierungsprozessen
- Zukunftsperspektiven: Entwicklung komplexer Ökosysteme aus mehreren KI-Agenten
Teamprojekt und kollektive Zusammenarbeit
- Planung eines realitätsnahen Projekts unter Nutzung von KI-Unterstützung
- Arbeit im Team, bestehend aus menschlichen Entwicklern sowie KI-Agenten
- Präsentation der Ergebnisse und Analyse der erzielten Produktivitätsvorteile
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis der typischen Softwareentwicklungsprozesse
- Erfahrung mit Python, JavaScript oder einer anderen modernen Programmiersprache
- Vertrautheit mit Git-basierten Versionskontrollsystemen
Zielgruppe
- Softwareentwickler, die sich für KI-gestützte Entwicklungsmethoden interessieren
- Führungskräfte aus der Ingenieurbranche, die die Einführung von KI in bestehende Arbeitsabläufe vorantreiben möchten
- Entwicklungsteams großer Unternehmen, die Sprachmodelle in ihre Produktionsprozesse integrieren wollen
21 Stunden
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