Künstliche Intelligenz (KI) - in der Software-Entwicklung

In der heutigen Welt der Software-Entwicklung spielen innovative Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) - in der Software-Entwicklung eine entscheidende Rolle. Dieser Kurs bietet Ihnen die Möglichkeit, zu verstehen, wie KI effektiv in den Arbeitsprozess integriert werden kann, insbesondere mit modernen Tools wie Copilot, Tabnine und Amazons CodeWhisperer. Der Kurs vermittelt praxisnah, wie diese Werkzeuge zur Verbesserung von Code, Fehleranalyse und Migration eingesetzt werden können, was Ihnen Sicherheit und Effizienz im Arbeitsalltag bietet.

Der Kurs richtet sich an Softwareentwickler und Technikbegeisterte, die ihre Fähigkeiten im Umgang mit KI-Assistenzsystemen erweitern möchten. Während der Weiterbildung führen Sie praktische Übungen durch, in denen Sie lernen, diese Tools auf reale und simulierte Szenarien anzuwenden. Zusätzlich werden Sie mit fortschrittlichen Konzepten wie KI-gestützter Logfile-Auswertung und Sprachpflege vertraut gemacht, was Ihnen ermöglicht, komplexe Daten besser zu interpretieren und Zeit für Innovation zu schaffen.

Besonders wertvoll ist die praktische Anwendung des Kurses: Sie werden in der Lage sein, KI-unterstützte Techniken in Ihrem eigenen Entwicklungsprozess zu integrieren und anzupassen. Ein bedeutender Vorteil dieser Schulung liegt darin, dass Sie lernen, Best Practices für KI-gestützte Code-Reviews und das refaktorieren von Code mit Hilfe von KI zu meistern, was Ihre tägliche Entwicklungsarbeit erheblich verbessern kann.

Nutzen Sie diese Weiterbildung, um Ihre Fähigkeiten in der Software-Entwicklung auf das nächste Level zu heben und sich mit den neuesten Entwicklungen in der KI-basierten Programmierung vertraut zu machen. Die Einblicke, die Sie hier gewinnen, können dazu beitragen, Ihre Projekte zukunftssicher zu gestalten und Ihnen einen wertvollen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.

Einführung in KI-Tools für die Entwicklung

- Überblick über moderne KI-Assistenzsysteme (z. B. GitHub Copilot, Tabnine, Amazon CodeWhisperer)

- Anwendungsgebiete und Grenzen von KI im Entwicklungsalltag

- Auswahlkriterien und Setup je nach Sprache und Umgebung

Codeanalyse und -optimierung mit KI

- Best Practices für KI-gestützte Code-Reviews

- Live-Coding: Automatisierte Verbesserung von Codeabschnitten

- Refactoring-Empfehlungen durch KI interpretieren und anpassen

Fehleranalyse & Logfile-Auswertung

- Analyse realer Logdateien mit Hilfe von KI

- Fehlermuster erkennen, Logs filtern und visuell aufbereiten

- Integration von Analyse-Tools (z. B. Elastic Stack, Loggly)

Sprachpflege & Versionswechsel

- Umstellung auf neue Sprachversionen (z. B. Java 17, Python 3.11)

- Nutzung von KI zur semantischen Migration und Syntax-Vereinheitlichung

Prompt Engineering & KI-Workflows

- Aufbau effektiver Prompts für Entwicklerszenarien

- Einführung in KI-Agenten und automatisierte Workflows

- Praktische Übungen zur Tool-Orchestrierung