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Apps bauen ohne Code: KI-Prompting für Einsteiger

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Developer Akademie GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
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LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Die Erstellung eigener Softwareanwendungen war traditionell tiefgreifenden Programmierkenntnissen vorbehalten. Diese Weiterbildung vermittelt praxisnah, wie funktionale Apps und digitale Werkzeuge vollständig ohne klassischen Code durch gezielte Mensch-KI-Interaktion entwickelt werden können. Im Mittelpunkt steht das sogenannte Prompt-Engineering, bei dem Sprachmodelle als programmierende Instanzen genutzt werden, um Anwendungslogiken, Benutzeroberflächen und Datenbankstrukturen auf Basis natürlichsprachlicher Anweisungen zu generieren.
  • Der strukturierte Lernweg führt von den Grundlagen der Anwendungsarchitektur über die präzise Formulierung funktionaler Prompts bis hin zum Deployment fertiger Applikationen. Teilnehmende lernen, wie sie moderne No-Code-Plattformen und KI-Generatoren kombinieren, um Benutzeroberflächen zu gestalten, Datenströme anzubinden und die Software iterativ zu testen. Ein zentraler Schwerpunkt liegt auf der systematischen Fehlerbehebung, dem schrittweisen Ausbauen von Features und der zielgerichteten Steuerung des Entwicklungsprozesses über sprachbasierte Befehle.
  • Nach erfolgreichem Abschluss sind Absolventinnen und Absolventen in der Lage, eigene App-Ideen eigenständig von der ersten Skizze bis zur funktionsfähigen Anwendung umzusetzen. Sie können repetitive Aufgaben durch maßgeschneiderte Software-Prototypen automatisieren und digitale Lösungen ohne Programmieraufwand flexibel realisieren.
  1. 1

    Grundlagen der No-Code-Entwicklung & Prompting-Logik

  2. 2

    App-Architektur, UI & Datenverarbeitung

Alle 4 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Testing, Debugging & Optimierung

  2. 4

    Praxisprojekt & Deployment

  • Konzept & Funktionsweise: Wie generative KI als Softwareentwickler und Sparringspartner fungiert
  • Strukturierte Prompts: Präzise Formulierung von Anforderungen für Benutzeroberflächen und Datenstrukturen
  • Plattform-Auswahl: Überblick und Einstieg in moderne KI-gestützte No-Code-Entwicklungsumgebungen
  • Entwicklungs-Workflow: Der iterative Kreislauf aus Generierung, Testen und gezieltem Nachbessern
  • Benutzeroberflächen (UI): Visuelle Gestaltung von intuitiven Screens, Eingabefeldern und Navigationselementen
  • Datenstrukturen: Anbindung einfacher Datenbanken und Speichermedien über sprachbasierte Instruktionen
  • Logik & Workflows: Einbindung von Bedingungen, Berechnungen und automatisierten Abläufen in die App
  • Schnittstellen: Integration externer Dienste und kleinerer Web-Services zur Funktionserweiterung
  • Fehleranalyse: Systematisches Erkennen von Logik- oder Darstellungsproblemen mithilfe von KI
  • Debugging-Prompts: Gezielter Einsatz von Befehlen zur Fehlerbehebung und Code-Korrektur im Hintergrund
  • Performance & Usability: Überprüfung der Anwendungsgeschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit
  • Sicherheit: Grundlagen zum Datenschutz und zur Absicherung eigener Applikationen
  • Projekt-Konzeption: Planung einer eigenen, funktionsfähigen App für einen konkreten Anwendungsfall
  • Umsetzung: Schrittweise Entwicklung, Befüllung und Verknüpfung aller App-Komponenten
  • Validierung: Durchführung von Testszenarien zur Qualitätsprüfung und Systemstabilität
  • Veröffentlichung: Bereitstellung und Nutzung der fertigen Anwendung für den praktischen Einsatz

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Recklinghausen

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Recklinghausen

    Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Hamburg

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

    Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

  2. 2

    Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

    Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

  3. 3

    Verantwortung schrittweise aufbauen

    Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

04 · Anbieter

Developer Akademie GmbH: 164 Kurse mit aktuellem Termin an 9 Orten

164Kurse mit aktuellem Termin
9Angebotsorte

164 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer, Online-Coaching.

Angebote an 9 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Developer Akademie GmbH.

Themen

KI & Machine LearningPython-ProgrammierungJavaScript-ProgrammierungWeb- & Frontend-EntwicklungSoftwareentwickler

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

5.387 Kurse zum Vergleich

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir