Beratung zur sinnvollen Integration von KI in Ihre Entwicklungsprozesse.

• Tool-Evaluation und -Auswahl: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, ChatGPT – wir helfen bei der passenden Auswahl für Ihr Team.

• Workflow-Optimierung: Integration von KI-Tools in bestehende Entwicklungsprozesse und CI/CD-Pipelines.

• Change Management: Begleitung Ihres Teams bei der Einführung neuer KI-gestützter Arbeitsweisen.

Implementierung intelligenter Funktionen mithilfe moderner KI-APIs und Frameworks.

• Chatbots und Assistenten: Entwicklung intelligenter Chat-Interfaces mit OpenAI, Anthropic oder Open-Source-Modellen.

• RAG-Systeme und semantische Suche: Aufbau domänenspezifischer Wissensdatenbanken mit Vector Databases und Embeddings.

• Generative Inhalte und Automatisierung: Texte, Bilder und Code automatisiert generieren – nahtlos in Ihre Anwendung integriert.

Maximieren Sie die Qualität Ihrer KI-Ergebnisse durch professionelles Prompt-Design.

• Prompt-Templates für Teams: Entwicklung wiederverwendbarer Prompts für konsistente und qualitativ hochwertige Ergebnisse.

• Modell-Auswahl und -Optimierung: Auswahl des passenden Modells je nach Anwendungsfall und Budget.

• Evaluation und Qualitätssicherung: Aufbau von Test- und Bewertungsverfahren für KI-Outputs.

Praxisnahe Trainings, die Ihr Team befähigen, KI-Tools effektiv einzusetzen.

• KI-Tools für Entwickler: Hands-on-Training zu GitHub Copilot, Claude Code, Cursor und weiteren Coding-Assistenten.

• Prompt Engineering Workshop: Lernen Sie, wie Sie aus KI-Tools die bestmöglichen Ergebnisse herausholen.

• KI-Integration für Webentwickler: Praxisorientierte Workshops zur Integration von KI-APIs in eigene Webanwendungen.

• Webentwickler, die ihre Produktivität durch den gezielten Einsatz von KI-Tools steigern möchten

• Frontend- und Backend-Entwickler, die generative KI für Codegenerierung und -optimierung nutzen wollen

• Tech-Leads und Entwicklungsleiter, die KI-gestützte Workflows in ihren Teams etablieren möchten

• Verständnis der Grundlagen generativer KI und ihrer Anwendungsmöglichkeiten in der Webentwicklung

• Effektive Nutzung von KI-Coding-Assistenten wie GitHub Copilot, Claude Code, Cursor und ChatGPT für die tägliche Entwicklungsarbeit

• Beherrschung des Prompt Engineerings für präzise und qualitativ hochwertige Ergebnisse

• Interaktive Live-Coding-Sessions mit aktuellen KI-Tools und realen Webentwicklungs-Szenarien

• Hands-on-Übungen mit GitHub Copilot, Claude Code, Cursor und weiteren KI-Assistenten

• Praxisnahe Workshops zur Integration von KI-APIs in Webanwendungen

• Solide Grundkenntnisse in der Webentwicklung (HTML, CSS, JavaScript)

• Erfahrung mit mindestens einer modernen Frontend- oder Backend-Technologie (z. B. React, Vue, Node.js, Python)

• Grundverständnis von REST-APIs und JSON

• Erhebliche Produktivitätssteigerung in der täglichen Entwicklungsarbeit durch gezielten KI-Einsatz

• Schnellere Time-to-Market durch automatisierte Code-Generierung und intelligente Assistenten

• Höhere Code-Qualität durch KI-gestützte Reviews, Tests und Refactoring

• Dauer: 1-3 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Netto-Preis 1.200 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Brutto-Preis: 1.428 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Auf Anfrage findet das Seminar mit individuellen Inhalten und Termin vor Ort in Ihrem Unternehmen oder online statt.

• Überblick über generative KI: Large Language Models, Diffusion Models und multimodale Systeme

• Aktuelle KI-Landschaft: OpenAI, Anthropic, Google, Meta und Open-Source-Alternativen

• Funktionsweise von Transformer-Architekturen und Token-Verarbeitung

• Möglichkeiten und Grenzen von KI in der Softwareentwicklung

• Ethische und rechtliche Aspekte beim Einsatz generativer KI

• Datenschutz und DSGVO-konforme KI-Nutzung in der Entwicklung

• Kostenstrukturen und ROI-Betrachtung beim KI-Einsatz

• GitHub Copilot: Setup, Konfiguration und effektive Nutzung in der IDE

• Claude Code und Cursor: Agentic Coding für komplexe Entwicklungsaufgaben

• ChatGPT und Claude als universelle Coding-Partner

• Tabnine, Codeium und weitere Alternativen im Vergleich

• IDE-Integrationen für VS Code, JetBrains und andere Editoren

• Best Practices für die Zusammenarbeit mit KI-Assistenten

• Grenzen erkennen: Wann KI hilft und wann nicht

• Grundprinzipien effektiver Prompts: Klarheit, Kontext und Spezifität

• Chain-of-Thought-Prompting und strukturierte Anfragen

• Few-Shot-Learning durch Beispiele in Prompts

• System-Prompts und Rollen-Definitionen für konsistente Ergebnisse

• Prompt-Templates und Wiederverwendung in Teams

• Iterative Verfeinerung und Debugging von Prompts

• Tools und Frameworks für Prompt-Management

• KI-gestützte UI-Komponenten-Generierung mit v0, bolt.new und Lovable

• Designsysteme und Komponentenbibliotheken mit KI erstellen

• Automatische Konvertierung von Designs (Figma) in Code

• Responsive Design und Accessibility durch KI-Unterstützung

• CSS-Generierung und Animations-Hilfen mit KI

• Bildgenerierung und -bearbeitung für Web-Assets

• Personalisierte User Experiences durch KI

• Integration von OpenAI-, Anthropic- und Google-APIs in Webanwendungen

• Streaming-Antworten und Echtzeitverarbeitung implementieren

• Function Calling und Tool Use für intelligente Anwendungen

• Vector Databases: Pinecone, Weaviate, ChromaDB und pgvector

• Retrieval-Augmented Generation (RAG) für domänenspezifische Anwendungen

• Embeddings und semantische Suche in Webanwendungen

• Skalierung, Caching und Kostenoptimierung bei KI-APIs

• Automatische Generierung von Unit-Tests mit KI-Tools

• End-to-End-Tests mit KI-gestützter Testautomatisierung

• Code-Reviews durch KI: Tools wie CodeRabbit und Greptile

• Automatische Bug-Erkennung und -Behebung

• Refactoring komplexer Codebasen mit KI-Unterstützung

• Sicherheits-Scans und Vulnerability Detection mit KI

• Performance-Optimierung durch KI-Analyse

• Automatische Code-Dokumentation mit KI generieren

• README-Dateien und API-Dokumentationen optimieren

• Inline-Kommentare und JSDoc/TSDoc mit KI erstellen

• Architekturdiagramme und technische Dokumentationen mit KI

• Onboarding-Materialien für neue Teammitglieder generieren

• Wissensdatenbanken mit RAG-Systemen aufbauen

• Übersetzungen und Lokalisierungen mit KI automatisieren

• Vercel AI SDK: Streaming-Chat-Interfaces einfach umsetzen

• LangChain und LangChain.js für komplexe KI-Workflows

• LlamaIndex für RAG-Anwendungen

• Hugging Face Transformers.js für Browser-basierte KI

• OpenAI Function Calling und Anthropic Tool Use

• MCP (Model Context Protocol) für Tool-Integration

• Agentenframeworks: AutoGen, CrewAI und LangGraph

• Konzepte agentenbasierter Entwicklung verstehen

• Autonome Coding-Agents: Devin, OpenDevin und Aider

• Multi-Agent-Systeme für komplexe Entwicklungsaufgaben

• Workflow-Automatisierung mit n8n, Make und Zapier inkl. KI

• CI/CD-Pipelines mit KI-Integration

• Monitoring und Observability für KI-gestützte Anwendungen

• Human-in-the-Loop-Strategien für kritische Aufgaben

• Sichere Verwendung von KI-Tools im Unternehmenskontext

• Schutz sensibler Daten und Quellcode vor Datenabfluss

• On-Premise- und selbst gehostete KI-Modelle (Ollama, LM Studio)

• DSGVO-konforme Integration von KI in Webanwendungen

• Lizenzfragen bei KI-generiertem Code

• Prompt Injection und andere Sicherheitsrisiken

• Audit-Trails und Nachvollziehbarkeit bei KI-Einsatz