Künstliche Intelligenz in der Software mit Schwerpunkt auf Entwicklung 1. Einführung in Künstliche Intelligenz in der Software-Entwicklung: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Bedeutung für Software-Entwicklung, Überblick über gängige KI-Methoden und -Tools, Verständnis der Herausforderungen bei der Integration von KI 2. Entwicklung und Training von KI-Modellen: Methoden zur Erstellung und zum Training von KI-Modellen, Einsatz von Frameworks und Bibliotheken für KI-Entwicklung, Best Practices für das Modell-Tuning und die Validierung 3. Integration von KI in bestehende Softwarelösungen: Strategien zur Integration von KI in bestehende Systeme, Überblick über API-Management für KI-Dienste, Fallstudien zu erfolgreichen Integrationen von KI 4. Testing und Qualitätssicherung von KI-Anwendungen: Methoden zur Evaluierung der Leistung von KI-Anwendungen, Techniken zur Sicherstellung der Datenintegrität und -qualität, Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung von KI-Software 5. Ethik und Verantwortung in der KI-Entwicklung: Ethische Fragestellungen in der KI-Entwicklung, Gesetzliche Rahmenbedingungen und deren Einfluss auf Software-Entwicklung, Entwicklung von Richtlinien für die verantwortungsvolle Nutzung von KI 6. Praktische Anwendung: Entwicklung von KI-gestützten Softwareprojekten: Erstellung eines eigenen KI-gestützten Softwareprojekts, Gruppenarbeit zur Lösung realer Entwicklungsprobleme mit KI, Präsentation und Feedback zu den Projektergebnissen 7. Zukunft der Künstlichen Intelligenz in der Software-Entwicklung: Trends und Herausforderungen in der KI-gestützten Software-Entwicklung, Vorbereitung auf zukünftige Technologien und deren Auswirkungen, Strategische Planung für die nächsten Schritte in der KI-Entwicklung