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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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