AI-Software Developer: Python, KI & Prompting – Kurs

Künstliche Intelligenz verändert nicht nur, welche Anwendungen entwickelt werden, sondern auch, wie Softwareentwicklung selbst abläuft. Diese Weiterbildung qualifiziert zum AI-Software Developer und verbindet klassische Programmierausbildung in Python mit den konzeptionellen Grundlagen neuronaler Netze, der praktischen Prozessautomatisierung durch KI-Tools und dem strukturierten Einsatz von Prompt Engineering. Ergänzt wird das Programm durch agiles Arbeiten nach Scrum sowie Versionsverwaltung mit GitHub und GitLab. Nach Abschluss verfügen Teilnehmende über ein Kompetenzprofil, das klassische Entwicklungsfähigkeiten mit dem gezielten Einsatz moderner KI-Werkzeuge verbindet.

Modul 1 — Einführung in KI und neuronale Netze: Dieser Baustein schafft das konzeptionelle Fundament, um KI-Systeme nicht nur zu bedienen, sondern ihre Funktionsweise nachvollziehen zu können.

• Grundprinzipien künstlicher neuronaler Netze
• Moderne Architekturen künstlicher neuronaler Netze im Überblick
• Aktivierungsfunktionen wie die Sigmoid-Funktion und ihre Rolle
• Backpropagation und die Bedeutung verborgener Knoten
• Das XOR-Problem als Einstieg in nichtlineare Klassifikationsaufgaben
• Lernen mit etikettierten Daten und automatische Objekterkennung

Modul 2 — Prozessautomatisierung mit KI: Aufbauend auf dem KI-Grundverständnis behandelt dieses Modul, wie sich Geschäftsprozesse identifizieren, analysieren und mithilfe von KI automatisieren lassen.

• Anwendungsbereiche von KI in der Prozessautomatisierung
• Identifikation und Analyse bestehender Geschäftsprozesse
• Gestaltung und Modellierung automatisierter Abläufe
• Integration von KI-Komponenten in bestehende IT-Systeme
• Datenanalyse zur Aufdeckung von Automatisierungspotenzialen
• Auswahl und praktische Implementierung geeigneter KI-Tools

Modul 3 — Agiles Arbeiten und Versionsverwaltung: Softwareentwicklung mit KI-Komponenten läuft in aller Regel in agilen Teamstrukturen ab. Dieses Modul vermittelt die dafür notwendigen Rollen, Abläufe und technischen Werkzeuge.

• Grundprinzipien von Scrum in der Softwareentwicklung
• Rollenverteilung zwischen Scrum Team, Product Owner und Steuerungsfunktionen
• Sprint Planning und Product-Backlog-Management
• Definition of Done als Qualitätskriterium
• Versionsverwaltung: Grundoperationen und Arbeitsabläufe
• Zusammenarbeit über GitHub und GitLab im Entwicklungsteam

Modul 4 — Softwareentwicklung in Python: Python ist die zentrale Programmiersprache dieser Weiterbildung. Dieses Modul führt von den Grundlagen bis zu praxisnahen Programmierfähigkeiten.

• Algorithmisches Denken und Python-Grundlagen
• Variablen, Zuweisungen und Datentypen (Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, komplexe Zahlen)
• Kontrollstrukturen mit if, else und elif
• Funktionen definieren, aufrufen und strukturieren
• Fehlerbehandlung mit try und except
• Listen und ihre Methoden im praktischen Einsatz

Praxis-Block — Integration, Qualitätssicherung und Prompt Engineering

• Continuous-Integration- und Continuous-Delivery-Pipeline konzeptionell nachvollziehen
• Software-Testing-Strategie für ein kleines Python-Projekt entwerfen
• Agiles Arbeiten mit Git in einem simulierten Team-Repository üben
• Effektive Prompts für unterschiedliche Anwendungsfälle formulieren
• Adaptive Prompt-Optimierung anhand iterativer Rückmeldungen durchführen
• Zero-Shot-, One-Shot- und Few-Shot-Learning in Prompts unterscheiden und anwenden
• Kombination mehrerer Prompting-Techniken für komplexe Aufgabenstellungen
• Interaktive und iterative Prompt-Dialoge strukturiert aufbauen
• Strukturierte Prompting-Techniken für Automatisierungsszenarien einsetzen
• Custom-GPT-Konfiguration für ein wiederkehrendes Anwendungsszenario erstellen
• Python-Skript zur Automatisierung eines einfachen Geschäftsprozesses entwickeln
• Sprint-Review für ein KI-gestütztes Entwicklungsprojekt vorbereiten und präsentieren

Der Praxis-Block bindet alle vorangegangenen Module zusammen: Teilnehmende entwickeln ein kleines, funktionsfähiges Automatisierungsprojekt in Python, das sowohl agil geplant als auch mit gezieltem Prompt Engineering unterstützt wird. So entsteht ein direkter Bezug zwischen Konzeptwissen und eigenständiger Umsetzung.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die eine Tätigkeit als AI-Software Developer anstreben oder ihre bestehenden Entwicklungskenntnisse um KI-spezifische Fähigkeiten erweitern möchten. Sie eignet sich sowohl für den Einstieg in die Softwareentwicklung mit KI-Bezug als auch für den gezielten Ausbau vorhandener Programmierkenntnisse.

• Berufserfahrene mit IT-affinem Hintergrund, die in die KI-gestützte Entwicklung wechseln möchten
• Fachkräfte aus Prozessmanagement oder Digitalisierung mit Interesse an Automatisierung
• Quereinsteiger mit abgeschlossener Ausbildung oder mehrjähriger Berufserfahrung im relevanten Umfeld
• Personen, die Prompt Engineering als eigenständige Kompetenz aufbauen möchten
• Angehende Entwicklerinnen und Entwickler, die Python und agiles Arbeiten parallel erlernen wollen

Die Weiterbildung verbindet theoretische Konzeptvermittlung zu neuronalen Netzen mit unmittelbarer Programmierpraxis in Python. Agile Arbeitsweisen werden nicht nur erklärt, sondern im Kursverlauf selbst angewendet, etwa durch Sprint-artige Projektabschnitte und Retrospektiven zum eigenen Lernfortschritt. Prompt-Engineering-Übungen erfolgen iterativ: Teilnehmende formulieren, testen und verfeinern eigene Prompts direkt an konkreten Automatisierungsaufgaben.

Der Umfang der Weiterbildung richtet sich nach den enthaltenen Modulen von KI-Grundlagen über Python bis Prompt Engineering und wird passend zum individuellen Vorwissen zusammengestellt. In der Regel umfasst das Programm mehrere Wochen intensiver Lernzeit, in denen Konzeptwissen und Programmierpraxis abwechselnd vertieft werden.

Nach Abschluss der Weiterbildung erhalten Teilnehmende die Qualifikationsbezeichnung AI-Software Developer (m/w/d) sowie ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine Teilnahmebescheinigung. Ergänzend ist eine Prüfung und Zertifizierung bei scrum.org vorgesehen, die die im Kurs erworbenen agilen Arbeitsweisen offiziell belegt.

KI-Kompetenz wird in der Softwareentwicklung zunehmend zur Grundvoraussetzung statt zur Zusatzqualifikation. Unternehmen suchen Entwicklerinnen und Entwickler, die nicht nur klassischen Code schreiben, sondern verstehen, wie neuronale Netze funktionieren, wie sich Prozesse automatisieren lassen und wie Prompt Engineering die Zusammenarbeit mit KI-Systemen effizienter macht. Die Kombination aus Python-Programmierung, agilem Arbeiten und Prompt Engineering deckt ein Kompetenzprofil ab, das in vielen Stellenausschreibungen mittlerweile explizit gefordert wird. Wer alle drei Bereiche verbindet, kann sowohl klassische Entwicklungsaufgaben übernehmen als auch KI-gestützte Automatisierungsprojekte eigenständig vorantreiben — eine Kombination, die auf dem Arbeitsmarkt aktuell deutlich seltener ist als reines Python-Wissen allein. Da GitHub und GitLab in nahezu jedem Softwareentwicklungsteam zum Standardwerkzeug gehören, sind Absolventinnen und Absolventen dieser Weiterbildung unmittelbar in bestehende Entwicklungsprozesse integrierbar, ohne sich zunächst in grundlegende Kollaborationswerkzeuge einarbeiten zu müssen.