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Schulungsübersicht
Einführung in Generative KI für das Front-End
- Was ist generative KI in der Softwareentwicklung?
- Überblick über Tools: ChatGPT, GitHub Copilot, Codeium usw.
- Vorteile und Grenzen von KI in der UI-Entwicklung
Prompt-basierte UI-Generierung
- Formulieren von Prompts für HTML-Struktur und Komponenten
- Generieren und Anpassen von CSS-Stilen mit KI
- Nutzen von KI zum Erstellen interaktiver Elemente in JavaScript
Prototyping von Layouts mit generativen Tools
- Erstellen von Landing Pages und mehrspaltigen Layouts
- Responsive Design Prompts (Flexbox, Grid)
- Vorschau und Tests in CodePen oder ähnlichen Tools
Komponentisierung und Wiederverwendbarkeit
- Generieren wiederverwendbarer UI-Komponenten (Buttons, Karten, Formulare)
- Erstellen von Komponentenbibliotheken und Designsystemen mit KI-Unterstützung
- Einsatz von KI in gängigen Frameworks (React, Vue, Tailwind)
KI-unterstützte Codeüberprüfung und Debugging
- Beheben von Layoutfehlern und Barrierefreiheitsproblemen mit LLMs
- Optimieren der Leistung von HTML-/CSS-/JS-Code
- Erklären von Fehlern und Vorschlagen von Lösungen via KI-Prompts
Kollaboratives Design und Content-Generierung
- Nutzen von KI zur Generierung von Fülltexten, Kopien und Platzhalter-Inhalten
- Zusammenarbeit mit Designerinnen und Designern zum gemeinsamen Erstellen von Wireframes und Styles
- Exportieren KI-generierter Ideen in nutzbare HTML-Templates
Projekt: Entwicklung einer durch KI gestützten Web-App
- UI-Design basierend auf geschäftlichen Anforderungen (Prompts)
- Erstellen von Komponenten und Interaktionen mit KI-Hilfe
- Verfeinern, Testen und Präsentieren 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-Arbeitsabläufen
Zielgruppe
- Front-End-Entwickler
- UX-Ingenieure
- Webdesigner und kreative Technologen
14 Stunden
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