Künstliche Intelligenz (KI) - in der Software-Entwicklung

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Beschreibung
Dieses Seminar zeigt, wie KI in der täglichen Softwareentwicklung effektiv eingesetzt werden kann. Es behandelt gängige Tools wie Copilot, Tabnine oder Amazons CodeWhisperer zur Codeverbesserung, Fehleranalyse und Migration.

In praktischen Übungen wenden Sie die Werkzeuge direkt auf eigene und vorbereitete Szenarien an. Zusätzlich erhalten Sie Einblicke in KI-gestützte Logfile-Auswertungen und Sprachpflege.

Hinweis:
Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.

Inhalt:
  • 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
  • - Auswahlkr…

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Frequently asked questions

Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!

Dieses Seminar zeigt, wie KI in der täglichen Softwareentwicklung effektiv eingesetzt werden kann. Es behandelt gängige Tools wie Copilot, Tabnine oder Amazons CodeWhisperer zur Codeverbesserung, Fehleranalyse und Migration.

In praktischen Übungen wenden Sie die Werkzeuge direkt auf eigene und vorbereitete Szenarien an. Zusätzlich erhalten Sie Einblicke in KI-gestützte Logfile-Auswertungen und Sprachpflege.

Hinweis:
Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.

Inhalt:
  • 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

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