Dieser einsteigerfreundliche Kurs behandelt die Grundlagen der Generativen KI im SDLC und ihre Auswirkungen auf die Softwareentwicklung. Lernen Sie Schlüsselkonzepte wie große Sprachmodelle (LLMs), Prompt Engineering und die Interaktion zwischen Mensch und KI kennen. Lernen Sie, effektive Prompts zu erstellen, und sehen Sie sich Demos mit ChatGPT für mehrsprachiges Review-Management an. Erstellen Sie benutzerdefinierte GPTs für das Debugging und UI-Design in Python, lernen Sie die wichtigsten GenAI-Tools für den SDLC kennen und erstellen Sie eine App zur Essensbestellung. Der Kurs beleuchtet auch einen realen Anwendungsfall von Accenture. Grundlegende Programmierkenntnisse und Vertrautheit mit Softwareentwicklungskonzepten werden empfohlen. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - Generative KI, LLMs und Prompt Engineering zu verstehen - Effektive Prompts zu entwerfen und ChatGPT in Workflows zu verwenden - Benutzerdefinierte GPTs für Entwicklungs- und Designaufgaben zu erstellen und bereitzustellen - Generative KI-Tools im gesamten Software-Lebenszyklus zu verwenden - GenAI in realen Entwicklungsszenarien anzuwenden Ideal für Entwickler, Softwareingenieure und KI-Lernende.
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Grundlagen der generativen KI im SDLC-Training
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Zertifizierung für AI-gestützte Softwareentwicklung
Dozent: Priyanka Mehta
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verstehen der Grundlagen der Generativen KI und der LLMs
Erfahren Sie, wie Prompt Engineering KI-Antworten formt
Untersuchen Sie die Schlüsselelemente einer effektiven Prompt-Gestaltung
Sehen Sie sich eine praktische ChatGPT-Demo für mehrsprachige Bewertungen an
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: ChatGPT
- Kategorie: Anwendungsdesign
- Kategorie: LLM-Bewerbung
- Kategorie: Verantwortungsvolle KI
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Software-Entwicklungstools
- Kategorie: Methoden der Softwareentwicklung
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Anwendungsentwicklung
- Kategorie: Code-Überprüfung
- Kategorie: KI-Workflows
- Kategorie: Lebenszyklus der Softwareentwicklung
Wichtige Details
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August 2025
6 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 2 Module
Erforschen Sie die Grundlagen der Generativen KI im SDLC und ihre Rolle bei der Transformation der Mensch-Maschine-Interaktion. Dieser Kurs deckt zentrale Konzepte ab, darunter Generative KI, große Sprachmodelle (LLMs) und die Leistungsfähigkeit von Prompt Engineering. Erfahren Sie, wie Prompts die KI-Outputs steuern, erkunden Sie die Schlüsselkomponenten effektiver Prompts und sehen Sie sich eine praktische Demo an, in der ChatGPT verwendet wird, um mehrsprachige Bewertungen durch intelligentes Prompt-Design zu verwalten.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Lektüre3 Aufgaben
Erforschen Sie, wie Generative KI die Softwareentwicklung umgestaltet. Verstehen Sie die Modelle des Generativen vortrainierten Transformers (GPT), die für das Schreiben, die Produktivität und das Codieren verwendet werden. Lernen Sie, benutzerdefinierte GPTs für Debugging und Designaufgaben zu erstellen. Entdecken Sie die wichtigsten Generative KI-Tools für den SDLC, analysieren Sie reale Anwendungsfälle wie Accenture und erstellen Sie eine Essensbestellungs-App mit KI-Tools. Gewinnen Sie praktische Einblicke in die Anwendung von GenAI in Entwicklungs-Workflows.
Das ist alles enthalten
10 Videos3 Aufgaben
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Dozent
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Häufig gestellte Fragen
Generative KI im SDLC bezieht sich auf den Einsatz von KI-Modellen wie dem Generativen vortrainierten Transformer (GPT) zur Automatisierung von Aufgaben im gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung, wie z. B. Code-Generierung, Testen, Dokumentation und Fehlerbehebung, um Geschwindigkeit, Qualität und Effizienz zu verbessern.
Es rationalisiert die Entwicklung durch die Generierung von Code, das Schreiben von Testfällen, die Behebung von Fehlern und die Unterstützung bei Design und Dokumentation, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Bereitstellung beschleunigt wird.
Im Jahr 2025 verwandelt generative KI Teams in KI-erweiterte Einheiten mit Tools, die gemeinsam Code schreiben, sich wiederholende Aufgaben erledigen und Vorschläge in Echtzeit unterbreiten - das steigert die Produktivität und ermöglicht schnellere Innovationen.
Weitere Fragen
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