Künstliche Intelligenz für Entwickler

Für Softwareentwickler ist Künstliche Intelligenz kein abstraktes Thema mehr, sondern eine Technologie, die sich direkt in den eigenen Entwicklungsalltag einbetten lässt. APIs zu LLMs, Machine-Learning-Bibliotheken, Vektordatenbanken, Embedding-Modelle, Retrieval-Augmented Generation – wer entwickelt, begegnet diesen Konzepten heute in realen Projekten. Diese Weiterbildung richtet sich nicht an Einsteiger in die Softwareentwicklung, sondern an Personen, die bereits entwickeln und nun verstehen wollen, wie KI-Komponenten in eigene Anwendungen integriert werden. Der Fokus liegt auf praktischen Entwicklungskompetenzen: Wie ruft man LLM-APIs auf, wie baut man eine KI-gestützte Suchfunktion, wie bindet man Sprachmodelle sicher und skalierbar in eine Applikation ein?

KI-Grundlagen für Entwickler Dieser Block schafft das konzeptionelle Fundament, das Entwickler brauchen, um mit KI-Komponenten fundiert zu arbeiten – ohne dabei in unnötige Mathematik abzuschweifen. Welche Modelltypen gibt es? Was unterscheidet ein Sprachmodell von einem Bildklassifizierer? Wie funktionieren Embeddings? Diese Fragen werden entwicklerperspektivisch beantwortet.

• Überblick über ML-Modelltypen und ihre Anwendungsfelder aus Entwicklersicht
• Wie funktionieren Sprachmodelle: Tokenisierung, Kontextfenster, Temperatur, Top-P
• Embeddings: Was sind Vektorrepräsentationen, warum sind sie nützlich?
• Vektordatenbanken (Pinecone, Chroma, Qdrant) als Entwicklungsinfrastruktur
• Unterschied zwischen feingetunten Modellen, Foundation Models und API-Diensten
• Überblick über relevante Ökosysteme: OpenAI, Hugging Face, lokale Modelle

KI-APIs integrieren: Entwicklungspraxis Der Kern des Curriculums liegt auf der praktischen Integration von KI in laufende Anwendungen. Teilnehmende lernen, LLM-APIs korrekt anzusprechen, Prompts programmatisch zu steuern und Antworten zuverlässig weiterzuverarbeiten.

• REST- und SDK-basierte Integration von LLM-APIs in eigene Applikationen
• Prompt Engineering als Entwicklertechnik: Systemanweisungen, Rollen, Beispiele
• Streaming-Antworten verarbeiten: Echtzeit-Output in der eigenen Applikation
• Fehlerbehandlung: Timeouts, Retries, Rate-Limiting, Kosten kontrollieren
• Tool Calling / Function Calling: KI-Modelle mit eigenen Funktionen verbinden
• Strukturierte Ausgaben erzwingen: JSON-Modus, Schema-Validierung

Fortgeschrittene KI-Architekturen Über einfache API-Calls hinaus: Dieser Abschnitt behandelt Architekturmuster, die KI-gestützte Applikationen leistungsfähig und wartbar machen.

• RAG-Architektur: Retrieval-Augmented Generation aufbauen und implementieren
• Dokumentindexierung, Chunking-Strategien und semantisches Retrieval
• Agenten-Systeme: wie autonome KI-Agenten konzipiert und gesteuert werden
• Orchestrierungsframeworks für KI-Workflows
• Caching-Strategien für KI-API-Calls
• Sicherheit: Prompt Injection, Output-Validierung, Zugriffskontrolle

KI im Entwicklungsalltag Neben dem Bauen von KI-Features geht es auch darum, KI als Entwicklungswerkzeug zu nutzen. Coding Assistants, automatisierte Tests, Code-Reviews durch KI – dieser Block zeigt, wie Entwickler ihren eigenen Workflow durch KI-Assistenz messbar beschleunigen.

• Coding Assistants effektiv nutzen: GitHub Copilot, Cursor, Windsurf und ähnliche
• Vibe Coding: KI-gestütztes Prototyping und seine Grenzen
• Code-Generierung, Refactoring und Dokumentation mit KI-Unterstützung
• Testgenerierung: Unit-Tests und Integrationstests per KI erzeugen
• Qualitätssicherung: wann vertrauen, wann prüfen?
• Eigene Entwicklungsumgebung für KI-Projekte einrichten

Praxisprojekte

• Implementierung einer eigenen RAG-basierten Suchanwendung
• Aufbau eines einfachen KI-Agenten mit Tool-Calling-Fähigkeit
• Integration eines LLM in eine bestehende Web-Applikation
• Streaming-Output sicher und performant einbinden
• Prompt-Bibliothek für wiederkehrende Anwendungsfälle aufbauen
• Evaluation und Benchmarking der eigenen KI-Lösung
• Deployment-Überlegungen: Latenz, Kosten, Skalierbarkeit
• Sicherheitsreview: typische Schwachstellen beim KI-Einsatz
• Dokumentation und Wissensweitergabe im Entwicklungsteam
• Ausblick: Finetuning und das Training eigener Modelle
• Diskussion: offene und proprietäre Modelle im Vergleich
• Präsentation und gegenseitiges Code-Review der Projekte

Diese Weiterbildung richtet sich an Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die aktiv programmieren und KI-Technologien in ihre Projekte integrieren wollen.

• Entwickler mit Erfahrung in einer oder mehreren Programmiersprachen, die KI-APIs in eigene Anwendungen einbinden wollen
• Full-Stack-Entwickler, die ihren Stack um KI-Funktionalitäten erweitern möchten
• Berufserfahrene IT-Fachkräfte, die den Schritt in KI-nahe Entwicklungsrollen vollziehen wollen
• Quereinsteiger mit abgeschlossener Ausbildung oder Studium und mindestens zwei Jahren Entwicklungserfahrung
• Personen, die KI-Assistenten produktiv in ihren Entwicklungsalltag integrieren möchten

Der Kurs findet im Format des virtuellen Klassenzimmers statt – synchrone Lehreinheiten per Videokonferenz, ergänzt durch eigenständige Arbeitsphasen. Das Setting ermöglicht den direkten Austausch mit Lehrenden und anderen Teilnehmenden, ohne örtliche Bindung. Praxis und Entwicklungsaufgaben stehen im Vordergrund; Coding-Sessions, Code-Reviews und Projektpräsentationen strukturieren den Lernprozess. Der Kurs ist in Teilzeit konzipiert, mit einzelnen Vollzeitdurchführungen.

Die Weiterbildung ist in Teilzeit angelegt, genaue Gesamtstunden richten sich nach der gewählten Durchführung. Entwickler mit Grundvorkenntnissen in Programmierung können die Inhalte typischerweise gut parallel zu einer Teilzeitbeschäftigung absolvieren. Für aktuelle Termine und Gesamtumfang wenden Sie sich direkt an den Anbieter.

Die Weiterbildung schließt mit einem trägerinternen Zertifikat unter dem Titel „Künstliche Intelligenz für Entwickler" ab. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung ohne externe Zertifizierungsprüfung.

Der KI-Fähigkeitsaufbau innerhalb von Entwicklungsteams ist aktuell eine der wichtigsten Personalentwicklungsaufgaben für Technologieunternehmen. Wer als Entwickler bereits heute weiß, wie man LLMs sinnvoll in Anwendungen einbettet, wie RAG-Architekturen aufgebaut werden und wie man Sicherheitsrisiken beim KI-Einsatz beherrscht, ist für moderne Softwareprojekte unverzichtbar. Diese Kompetenz ist keine Nische mehr – sie wird zur Grundanforderung in der professionellen Softwareentwicklung. Besonders wertvoll ist die praktische Ausrichtung: Keine abstrakten KI-Vorlesungen, sondern das direkte Einbinden von KI-Diensten in funktionierende Applikationen. Wer einen RAG-Prototypen gebaut und einen Agenten mit Tool-Calling konfiguriert hat, kann seinen nächsten Arbeitgeber mit konkreter Erfahrung überzeugen, nicht nur mit Theorie. Der begleitende Fokus auf KI-Assistenten als Entwicklungswerkzeuge macht diese Weiterbildung doppelt relevant: Teilnehmende lernen nicht nur, KI zu bauen, sondern auch, wie sie KI nutzen, um schneller und besser zu entwickeln. Das ist ein Produktivitätsvorteil, der sich sofort im Berufsalltag niederschlägt. Ein weiterer Aspekt, der oft unterschätzt wird: Wer die Sicherheitsrisiken beim KI-Einsatz kennt – Prompt Injection, unsichere Output-Verarbeitung, unkontrollierte Modellausgaben – ist in der Lage, robuste Anwendungen zu bauen, die auch unter realen Bedingungen zuverlässig funktionieren. Sicherheitskompetenz für KI-Anwendungen ist ein gefragtes Nischenprofil, das bisher selten explizit in Stellenausschreibungen steht, aber in jedem Code-Review und jedem Produktionseinsatz relevant wird.