KI in der Softwareentwicklung 1. Einführung in Künstliche Intelligenz in der Softwareentwicklung: Definition und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, Anwendungsgebiete von KI in der Softwareentwicklung, Überblick über gängige KI-Technologien und -Tools 2. Machine Learning Grundlagen: Einführung in Machine Learning und dessen Typen, Wichtige Algorithmen und deren Anwendungen, Datenvorbereitung und -verarbeitung für Machine Learning 3. Integration von KI in Softwareprojekte: Methoden zur Integration von KI-Elementen in Softwarelösungen, Best Practices für den Einsatz von KI in der Softwareentwicklung, Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung 4. Deep Learning und neuronale Netze: Grundlagen von Deep Learning und neuronalen Netzen, Trainingsprozesse und Optimierung von Modellen, Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsbeispiele 5. Ethik und Verantwortung in der KI-Entwicklung: Bedeutung von Ethik in der KI-Entwicklung, Risiken und Herausforderungen der KI-Technologien, Regulatorische Aspekte und Leitlinien für verantwortungsvolle KI 6. Praktische Anwendung von KI-Tools: Vorstellung und Anwendung gängiger KI-Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch), Entwicklung eines einfachen KI-Modells in einem Softwareprojekt, Feedback und Verbesserung der entwickelten Modelle 7. Zukunft der KI in der Softwareentwicklung: Trends und Innovationen im Bereich KI, Ausblick auf zukünftige Entwicklungen und deren Implikationen, Persönliche Reflexion und Weiterentwicklungsmöglichkeiten 8. Projektarbeit: KI-Integration in Softwareprojekte: Planung und Umsetzung eines KI-Projekts in der Praxis, Präsentation der Ergebnisse und Diskussion von Herausforderungen, Reflexion über die Lernerfahrungen und Ergebnisse