Schulungsübersicht
KI in der Anforderungs- und Planungsphase
- Verwendung von NLP und LLMs für die Anforderungsanalyse
- Umwandlung des Stakeholder-Inputs in Epics und User Stories
- KI-Tools zur Story-Verfeinerung und Erstellung von Akzeptanzkriterien
KI-gestütztes Design und Architektur
- Verwendung von KI zur Modellierung von Systemkomponenten und Abhängigkeiten
- Erstellung von Architekturdiagrammen und UML-Vorschlägen
- Design-Validierung durch promptbasiertes Systemreasoning
KI-gestützte Entwicklungsvorgänge
- AI-assistierte Codegenerierung und Boilerplate-Scaffolding
- Code-Refaktorisierung und Leistungsverbesserungen mit LLMs
- Integration von KI-Tools in IDEs (z.B. Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Testen mit KI
- Erstellung von Einheitstests und Integrations_tests mit AI-Modellen
- KI-gestützte Regressionsanalyse und Testwartung
- Exploratives und Randfallgenerierung mit KI
Dokumentation, Überprüfung und Wissensaustausch
- Automatische Erstellung von Dokumentation aus Code und APIs
- Automatisierung der Code-Überprüfung mit AI-Prompts und Checklisten
- Erstellung von Wissensdatenbanken und FAQs mit konversationsbasierter KI
KI in CI/CD und Bereitstellungsautomatisierung
- KI-gestützte Pipeline-Optimierung und risikobasiertes Testen
- Intelligente Canary-Releases und Rollback-Vorschläge
- KI in der Bereitstellungsüberprüfung und Post-Bereitstellungsanalyse
Governance, Ethik und Implementierungsstrategie
- Sicherstellen einer verantwortungsvollen KI-Nutzung und Vermeidung von Bias im generierten Code
- Auditing und Compliance in KI-gestützten Workflows
- Erstellung eines Roadmaps für die schrittweise Einführung von KI im SDLC
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis von Konzepten des Software-Entwicklungslebenszyklus
- Erfahrung in der Softwarearchitektur oder Teamleitung
- Kenntnisse in DevOps, agilen Praktiken oder SDLC-Tooling
Zielgruppe
- Softwarearchitekten
- Entwicklungsleiter
- Engineering-Manager
Erfahrungsberichte (2)
Ich habe Wissen über die Streamlit-Bibliothek von Python erworben und werde sie sicherlich verwenden, um Anwendungen in meinem Team zu verbessern, die mit R Shiny erstellt wurden.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer kann während des Trainings den Kursniveau anpassen, um unserem Verständnis der Thematik gerecht zu werden. Dadurch können wir nützlichere Kenntnisse erwerben, die uns helfen, die Tools in unserer täglichen Arbeit besser einzusetzen.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Kurs - Intermediate GitHub Copilot
Maschinelle Übersetzung
