Nach diesem Seminar setzen Sie KI-Tools nicht mehr experimentell, sondern methodisch und zielgerichtet ein. Sie verstehen die Funktionsweise moderner Sprachmodelle, können deren Grenzen realistisch einschätzen und Ihre Entwicklungsumgebung entsprechend optimieren. Dadurch steigern Sie Ihre Produktivität nachhaltig, ohne Qualität oder Kontrolle über Ihre Softwarearchitektur zu verlieren.
Rolle der KI als Assistenzsystem und typische Fehlannahmen
Stärken, Schwächen und das „70%-Problem“
Governance, Datenschutz und Sicherheit
Umgang mit sensiblem Quellcode
DSGVO, EU AI Act und Lizenzfragen
Sicherheitsstrategien für KI-generierten Code
Tools, Modelle und Entwicklungsumgebungen
Überblick über Copilot, Claude Code, Cursor
Modellauswahl nach Anwendungsfall
Vergleich praktischer Einsatzszenarien
Effiziente Nutzung von Copilot in VS Code
Konfiguration und Shortcuts
Inline-Vervollständigung vs. Chat
Praktische Implementierungsübungen
Context Engineering und Workflows
Gezielter Kontextaufbau und Steuerung
Unterschiedliche Modi wie Ask, Edit, Plan und Agent
Iterative Verbesserung von Ergebnissen
Methodik für KI-gestützte Entwicklung
Strukturierte Vorgehensweisen statt Trial & Error
Planung, Dokumentation und Testing mit KI
Durchgängige Umsetzung eines Beispielprojekts
Prompt Engineering für Entwickelnde
Optimierung von Prompts und Iterationstechniken
Umgang mit Halluzinationen und Bias
Fortgeschrittene Prompting-Strategien
Fortgeschrittene KI-Techniken und Architektur
LLM-Grundlagen und Kontextlimits
Custom Instructions, Prompt Files und Agenten
MCP-Protokoll und Integration in Unternehmensumgebungen
KI-freundliche Codebasis
Clean Code, Dokumentation und Tests als Grundlage
Typische Anti-Patterns vermeiden
Optimierung bestehender Projekte für KI-Unterstützung
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an erfahrene Softwareentwickelnde, die ihre bestehenden Kenntnisse erweitern und KI-Tools produktiv im Arbeitsalltag einsetzen möchten. Besonders geeignet ist der Kurs für Entwicklerinnen und Entwickler, Software Engineers sowie technische Fachkräfte, die bereits erste Berührungspunkte mit KI-Assistenten hatten und nun eine strukturierte, praxisorientierte Arbeitsweise erlernen möchten.
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