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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Generative KI für das Front-End
- Was ist generative KI in der Softwareentwicklung?
- Übersicht über Tools: ChatGPT, GitHub Copilot, Codeium usw.
- Vorteile und Grenzen von KI in der UI-Entwicklung
Promptbasierte UI-Generierung
- Erstellung von Prompts für HTML-Strukturen und Komponenten
- Generierung und Anpassung von CSS-Stilen mit KI
- Nutzung von KI zur Generierung interaktiver Elemente in JavaScript
Prototyping von Layouts mit generativen Tools
- Aufbau von Landing Pages und mehrteiligen Layouts
- Prompts für responsive Designs (Flexbox, Grid)
- Vorschau und Testen in CodePen oder ähnlichen Tools
Komponentisierung und Wiederverwendbarkeit
- Generierung wiederverwendbarer UI-Komponenten (Buttons, Karten, Formulare)
- Erstellung von Komponentenbibliotheken und Designsystemen mit KI-Unterstützung
- Nutzung von KI in gängigen Frameworks (React, Vue, Tailwind)
KI-gestützte Code-Reviews und Debugging
- Behebung von Layout-Fehlern und Barrierefreiheitsproblemen mit LLMs
- Optimierung der Performance von HTML/CSS/JS-Code
- Erklärung von Fehlern und Vorschlagen von Lösungen über KI-Prompts
Kollaboratives Design und Inhaltsgenerierung
- Nutzung von KI zur Generierung von Dummy-Inhalten, Texten und Platzhaltern
- Zusammenarbeit mit Designern bei der Ko-Creation von Wireframes und Stilen
- Export von KI-generierten Ideen in nutzbare HTML-Vorlagen
Projekt: Aufbau einer KI-gestützten Web-App
- Design der UI basierend auf einem Geschäfts-Prompt
- Aufbau von Komponenten und Interaktionen mit KI
- Feinschliff, Testen und Präsentation des Prototyps
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse in HTML, CSS und JavaScript
- Vertrautheit mit Front-End-Frameworks oder Designsystemen
- Interesse an der Anwendung von KI zur Beschleunigung von UI/UX-Workflows
Zielgruppe
- Front-End-Entwickler
- UX-Engineers
- Webdesigner und Creative Technologists
Erfahrungsberichte (1)
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