Der Kurs "AI Softwareentwicklung für Nicht-Programmierer" zeigt, wie moderne KI-gestützte Softwareentwicklung durch Vibe-Coding-Methoden die klassische Entwicklungsarbeit grundlegend transformiert. Diese Weiterbildung vermittelt alle Kompetenzen der AI Softwareentwicklung - von KI-gestütztem Coding über automatisiertes Testing bis hin zu Deployment-Automatisierung. Der Kurs richtet sich an Entwickler und Quereinsteiger, die AI Softwareentwicklung als ihren neuen Arbeitsweg erlernen möchten.
Inhalte (Auswahl)- AI Softwareentwicklung Grundlagen: Werkzeuge, Mindset und erste Projekte
- Vibe Coding im Entwicklungsalltag: von Anforderungen zu fertigem Code mit KI
- KI-gestütztes Fullstack-Development: Frontend, Backend und Datenbank mit KI
- Automatisiertes Testing in der AI Softwareentwicklung
- KI-gestütztes Debugging: Fehler schneller finden und beheben
- Agentic AI in der Softwareentwicklung: autonome Coding-Agenten einsetzen
- CI/CD mit KI: Deployment-Pipelines durch KI beschleunigen
- AI Softwareentwicklung im Team: kollaborative KI-Workflows etablieren
Arbeitsweise
Diese Fortbildung ist als vollständiger AI-Softwareentwicklungs-Zyklus konzipiert, in dem Teilnehmende eigene Softwareprojekte mit KI-Unterstützung von Anfang bis Ende entwickeln. Trainer aus der AI-Softwareentwicklungs-Praxis begleiten die Schulung.
Kompetenzen (Ergebnis)- AI Softwareentwicklung mit Vibe-Coding-Methoden vollständig durchführen
- KI-Tools in allen Phasen der Softwareentwicklung produktiv einsetzen
- Agentic AI für autonome Entwicklungsaufgaben einsetzen
- CI/CD-Prozesse durch KI beschleunigen
- Als AI-Softwareentwickler auf dem Arbeitsmarkt positionieren
Berufsperspektiven und praktische Anwendung
AI-Softwareentwicklung ist das Paradigma der modernen Softwarebranche. Absolventen können sich für entsprechende Stellen als Entwicklerrollen in KI-getriebenen Unternehmen und Startups.
ZusammenfassungDieser Kurs vermittelt AI Softwareentwicklung praxisnah durch Vibe Coding. Von Fullstack-Development bis Deployment werden alle relevanten Methoden hands-on in eigenen Projekten angewendet.
Tools (Beispiele)Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, LangChain, Docker, Vercel, React, Python