In keinem anderen Bereich wird generative KI so umfassend und gewinnbringend eingesetzt wie in der Softwareentwicklung. Nicht nur die Produktivität beim Programmieren kann deutlich gesteigert werden – richtig eingesetzt können KI-Assistenten auch helfen, die Qualität der Software zu verbessern. In diesem Training lernst du, welche Möglichkeiten der Einsatz von KI in der Softwareentwicklung bietet und welche Aufgaben du an sie delegieren kannst. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Schreiben, Debuggen und Testen von Code, die Anwendungsfälle gehen aber weit darüber hinaus: So lernst du auch, wie dir generative KI bereits beim Requirements Engineering und Softwaredesign, aber auch beim Refactoring, bei der Analyse und Optimierung von bestehendem Code, bei der Erstellung von Patterns, bei der Einführung von Codestilen und vielem mehr entscheidend helfen kann. In diesem Kurs werden vor allem GitHub Copilot und ChatGPT mit seinem leistungsfähigen Code Interpreter verwendet. Aber auch andere hilfreiche Lösungen werden vorgestellt – vom kleinen Helferlein bis zur umfassenden KI-Suite, die den gesamten Software-Workflow abbildet (GitHub Codespaces und Devin AI). In vielen Hands-on-Übungen lernst du nicht nur den Umgang mit den Tools selbst, sondern auch erprobte Arbeitsabläufe, mit denen du viel Zeit sparst und schneller zu besserem Code kommst. Und – last but not least – erfährst du, die Ergebnisse richtig zu bewerten und zu klassifizieren und dabei Fragen der Sicherheit, des Urheberrechts und der Haftung im Blick zu behalten.
Inhalte
1. Generative KI und LLMs in a Nutshell
- Was kann generative KI und was wird sie nie können?
- Wie funktionieren LLMs und wie bekomme ich meine Dateien hinein?
- Wie kann Künstliche Intelligenz in der Softwareentwicklung helfen?
- Ein Überblick über KI-Assistenten für alle Einsatzbereiche
2. Generative KI im Coding
- Code mit KI-Assistenten schreiben, debuggen, dokumentieren
- Generative KI zur Codeanalyse verwenden
- Refactoring mit KI-Unterstützung
- Software-Testing mit KI
3. Generative KI in Softwareprojekten
- Requirements Engineering mit Künstlicher Intelligenz
- KI als Hilfe bei der Softwarekonzeption
- Coding Styles und Patterns mit generativer KI
- Security-Auditing mit KI
4. Generative KI kreativ eingesetzt
- Erweiterungen für GitHub Copilot bauen
- GitHub Copilot von bestehendem Code lernen lassen
- Verschiedene KI-Modelle verwenden und lokal hosten
- Blick in die Zukunft: Der KI-gesteuerte Softwareprozess
5. Was es sonst noch unbedingt zu beachten gilt
- Security-Fragen bei KI-generiertem Code
- Wer hat das Urheberrecht bei generiertem Code?
- Wer haftet bei fehlerhaftem oder schadhaftem Code?
- Privacy-by-design: Datenschutz einhalten
Praxisübungen zum Mitmachen
In diesem Seminar übst du den Umgang mit KI-Assistenten anhand praktischer Beispiele. Dabei werden vor allem GitHub Copilot und ChatGPT eingesetzt. Für einige der eingesetzten Funktionen werden die jeweils kostenpflichtigen Versionen benötigt. Wenn du alle Übungen selbst ausprobieren möchtest, empfehlen wir dir, dir Zugang dazu zu verschaffen. Bei beiden Tools sind auf den Hersteller-Websites in monatlich kündbaren Abonnements verfügbar.
