No-Code mit FlutterFlow & Prompt Engineering – Weiterbildung

No-Code-Plattformen wie FlutterFlow verändern, wie mobile Apps entstehen: Statt jede Funktion von Hand zu programmieren, werden Oberflächen visuell zusammengesetzt und mit Logik verknüpft. Dieser Kurs vermittelt die App-Entwicklung mit FlutterFlow als zentrales No-Code-Werkzeug und ergänzt sie um zwei Zusatzqualifikationen, die für KI-gestützte Anwendungen zunehmend relevant sind: Grundlagen von TensorFlow als Werkzeug des maschinellen Lernens sowie Prompt Engineering für den zielgerichteten Umgang mit generativen KI-Modellen. Teilnehmende lernen, eigenständig funktionsfähige App-Prototypen mit FlutterFlow zu bauen und diese um einfache KI-Funktionen zu erweitern, die auf TensorFlow-Modellen oder gut formulierten Prompts basieren. Damit richtet sich der Kurs an alle, die eigene App-Ideen umsetzen möchten, ohne dafür zunächst eine klassische Programmiersprache erlernen zu müssen, und die zugleich verstehen wollen, wie sich KI-Funktionen sinnvoll in solche Apps integrieren lassen.

Das erste Modul vermittelt die Grundlagen der visuellen App-Entwicklung mit FlutterFlow als No-Code-Plattform.

• Aufbau von App-Oberflächen per Drag-and-drop
• Konfiguration von Navigation und Seitenstruktur
• Einsatz von Komponenten und Widgets für typische App-Funktionen
• Anbindung von Datenbanken an FlutterFlow-Apps
• Einbindung externer Schnittstellen und Dienste
• Test und Vorschau eigener App-Prototypen

Das zweite Modul führt in die Grundlagen von TensorFlow als Werkzeug des maschinellen Lernens ein.

• Grundprinzipien neuronaler Netze
• Aufbau einfacher Klassifikationsmodelle mit TensorFlow
• Training und Bewertung von Modellen anhand von Beispieldaten
• Export trainierter Modelle für die Einbindung in Anwendungen
• Grenzen und Anforderungen beim Einsatz von TensorFlow-Modellen
• Einordnung von TensorFlow im Vergleich zu anderen ML-Werkzeugen

Das dritte Modul vermittelt die gezielte Formulierung von Prompts für generative KI-Modelle.

• Grundprinzipien wirksamer Prompt-Formulierung
• Systematische Verbesserung von Prompts durch Iteration
• Prompt-Strategien für unterschiedliche Anwendungsfälle
• Umgang mit Grenzen und Fehlern generativer Modelle
• Einbindung von Kontext und Beispielen in Prompts
• Bewertung der Qualität generierter Ergebnisse

Das vierte Modul führt FlutterFlow, TensorFlow und Prompt Engineering zusammen und zeigt, wie KI-Funktionen in No-Code-Apps integriert werden.

• Einbindung von KI-Schnittstellen in FlutterFlow-Apps
• Integration einfacher TensorFlow-Modelle in App-Prototypen
• Einbindung von Prompt-basierten Textfunktionen in Apps
• Gestaltung nutzerfreundlicher KI-Funktionen in No-Code-Oberflächen
• Testen und Anpassen KI-gestützter App-Funktionen
• Dokumentation und Präsentation eines vollständigen App-Projekts

Der Praxisblock verbindet No-Code-Entwicklung, TensorFlow und Prompt Engineering in einem durchgehenden App-Projekt.

• Aufbau einer vollständigen App-Oberfläche in FlutterFlow
• Anbindung einer Datenbank an die Beispiel-App
• Training eines einfachen Klassifikationsmodells in TensorFlow
• Export und Einbindung des trainierten Modells in die App
• Formulierung und Iteration von Prompts für eine Textfunktion
• Integration einer Prompt-basierten Funktion in die Beispiel-App
• Test der App mit unterschiedlichen Nutzungsszenarien
• Anpassung der App-Oberfläche auf Basis von Testfeedback
• Fehleranalyse bei einer nicht funktionierenden KI-Integration
• Optimierung eines bestehenden Prompts zur Qualitätsverbesserung
• Dokumentation des vollständigen App-Projekts
• Präsentation der fertigen No-Code-App mit KI-Funktionen

Die vier Module bauen von der reinen No-Code-App-Entwicklung über die beiden KI-Zusatzqualifikationen bis zur gemeinsamen Integration auf, sodass FlutterFlow, TensorFlow und Prompt Engineering nicht isoliert, sondern als Bestandteile eines gemeinsamen App-Projekts vermittelt werden. Am Ende des Kurses können Teilnehmende eigenständige App-Prototypen mit FlutterFlow entwickeln und diese um einfache TensorFlow-Modelle sowie Prompt-basierte KI-Funktionen erweitern.

Der Kurs richtet sich an Personen, die eine Tätigkeit in der App-Entwicklung, Datenanalyse oder KI-gestützten Lösungen anstreben oder ihre Fachkenntnisse in diesem Bereich erweitern möchten. Er eignet sich sowohl für kreative Quereinsteigende ohne jegliche Entwicklungserfahrung als auch für Fachkräfte aus verwandten Bereichen, die ihre digitalen Umsetzungsmöglichkeiten gezielt erweitern wollen.

• Angehende No-Code- und Low-Code-Entwickler/innen
• Mobile-App-Interessierte ohne klassische Programmiererfahrung
• Personen mit Interesse an KI-Prompt-Engineering
• Quereinsteigende mit Interesse an App-Entwicklung und KI-Anwendungen

Der Kurs verbindet die visuelle Arbeit in FlutterFlow mit kurzen, gezielten fachlichen Einführungen zu TensorFlow und Prompt Engineering, die jeweils direkt im Anschluss an einem gemeinsamen App-Projekt angewendet werden. Statt die drei Themenfelder getrennt zu behandeln, wächst die Beispiel-App im Kursverlauf schrittweise um KI-Funktionen, sodass der Zusammenhang zwischen No-Code-Entwicklung und KI-Integration durchgehend sichtbar bleibt. Kurze Feedback-Runden nach jedem Baustein sorgen dafür, dass technische Stolpersteine früh erkannt und gemeinsam gelöst werden.

Das Curriculum deckt FlutterFlow-Grundlagen, die Zusatzqualifikationen TensorFlow und Prompt Engineering sowie deren gemeinsame Integration in einem zusammenhängenden Ablauf ab. Der genaue zeitliche Umfang variiert je nach Anbieter.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat bzw. einer Teilnahmebescheinigung zu No-Code Programming mit FlutterFlow mit den Zusatzqualifikationen TensorFlow und Prompt Engineering ab. Weder FlutterFlow noch Google als Entwickler von TensorFlow sind an der Ausstellung dieses Zertifikats beteiligt.

Statt FlutterFlow isoliert als weiteres App-Baukasten-Tool zu vermitteln, zeigt dieser Kurs anhand konkreter Beispiele, wie sich No-Code-Apps gezielt um TensorFlow-Modelle und Prompt-basierte Funktionen erweitern lassen. Gerade für Personen ohne klassische Programmiererfahrung senkt FlutterFlow die Einstiegshürde in die App-Entwicklung erheblich, während die Zusatzqualifikationen TensorFlow und Prompt Engineering dafür sorgen, dass entstehende Apps nicht bei einfachen Formularen und Listen stehen bleiben, sondern auch anspruchsvollere, KI-gestützte Funktionen bieten können. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet die Kombination aus No-Code-Entwicklung, TensorFlow-Grundlagen und Prompt Engineering Perspektiven als No-Code- oder Low-Code-Entwickler/in, als Mobile App Entwickler/in mit KI-Fokus oder als KI-Prompt-Engineer, der oder die generative Modelle gezielt in Anwendungen integriert. Diese Kombination aus visueller App-Entwicklung und KI-Kompetenz wird zunehmend auch außerhalb klassischer IT-Abteilungen gesucht, etwa in Fachbereichen, die eigene digitale Lösungen ohne große Entwicklerteams selbstständig umsetzen möchten.