Programmierung mit Künstlicher Intelligenz

Passt der Kurs zu dir?

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   Erfahrung in Projekt- oder Teamarbeit, an der du Rollen, Events und Artefakte von Scrum konkret spiegeln kannst.
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   Vertrautheit mit den englischen Scrum-Begriffen wie Sprint Backlog, Increment und Definition of Done, die auch die Prüfungsfragen verwenden.
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   Für Stellen als Scrum Master oder Product Owner erwarten Arbeitgeber häufig ein Studium mit Schwerpunkt Projektmanagement, IT-Management oder Wirtschaftsinformatik.

Das lernst du

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   Zielsetzung
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   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt Kenntnisse in der Programmierung mit Künstlicher Intelligenz (KI) sowie im agilen Projektmanagement unter Einbeziehung von KI-Anwendungen. Sie zielt darauf ab, die Fähigkeit zur eigenständigen Entwicklung intelligenter Programme und zur Steigerung der Prozesseffizienz in agilen Projekten durch KI zu fördern.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptbereiche.
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   Der erste Bereich, "Programmieren mit Künstlicher Intelligenz (KI)", deckt Grundlagen der Softwareentwicklung und KI ab. Behandelt werden die Einführung in integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) wie VS Code, Cursor und Replit, die Nutzung von Sprachmodellen wie ChatGPT und Claude für Programmieraufgaben, grundlegende Programmierkonzepte sowie Versionskontrolle mit Git und GitHub. Des Weiteren werden JavaScript, HTML und CSS für die Webentwicklung, die Erstellung interaktiver und responsiver Webseiten, die Nutzung von APIs und Datenbanken sowie Authentifizierungsprozesse vermittelt. Die Rolle verschiedener Programmiersprachen, die Planung und Organisation von Coding-Projekten, Fehleranalyse und Performance-Optimierung, Sicherheit im Web und Best Practices im Coding-Alltag mit KI-Einsatz sowie App Deployment sind ebenfalls Teil des Curriculums.
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   Der zweite Bereich, "KI im agilen Projektmanagement", fokussiert auf die Schnittstellen zwischen KI und agilem Projektmanagement. Inhalte umfassen agile Prinzipien und Methoden, Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, Datenmanagement und Datenqualität in KI-Projekten, den Einsatz von KI zur Automatisierung sowie KI-Tools und Technologien im agilen Teamkontext. Weiterhin werden die Planung und Implementierung von KI-Projekten in agilen Strukturen, Change Management und Akzeptanzförderung von KI im Team, Risikomanagement und ethische Aspekte bei KI-Anwendungen sowie KI-gestützte Entscheidungsfindung und Prognosemodelle behandelt. Abschließend werden Best Practices und Erfolgsfaktoren im KI-gestützten agilen Projektmanagement sowie Cyber Security im Kontext von KI-Systemen thematisiert.
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   Lernziele
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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlegende Konzepte der Softwareentwicklung und KI zu verstehen.
   Intelligente Programme unter Einsatz von KI-Werkzeugen zu entwickeln.
   Moderne Webtechnologien und deren Anwendung mit KI zu nutzen.
   Agile Projektmanagementmethoden mit KI-Anwendungen zu kombinieren.
   KI-gestützte Werkzeuge zur Effizienzsteigerung in Projekten einzusetzen.
   Datenmanagement, Risikomanagement und ethische Aspekte bei KI-Projekten zu berücksichtigen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten in der Softwareentwicklung, im IT-Projektmanagement und in der technischen Beratung. Die Weiterbildung bereitet auf Aufgaben vor, die die Entwicklung, Implementierung und Verwaltung von KI-gestützten Softwarelösungen sowie die Optimierung agiler Projektmanagementprozesse unter Einbeziehung von KI umfassen.

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   Berlin

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Dortmund

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   Sprints sauber aufsetzen

   Du planst Sprints mit einem Sprint-Ziel, führst Daily Scrum, Sprint Review und Retrospektive in ihren Zeitrahmen durch und machst den Fortschritt für alle sichtbar. Beispiel: Du moderierst eine Retrospektive, in der das Team konkrete Verbesserungen für den nächsten Sprint festlegt.

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   Backlog führen und priorisieren

   Als Product Owner zerlegst du Anforderungen in User Stories, ordnest sie nach Wert und hältst das Product Backlog für alle einsehbar. Beispiel: Du priorisierst die Wünsche aus Vertrieb und Support für das nächste Release einer Kunden-App.

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   Agile Werkzeuge einsetzen

   Kurse zu Jira und Kanban zeigen, wie du Boards, Grenzen für parallele Arbeit und Burndown-Auswertungen einrichtest. Beispiel: Du baust für ein Marketingteam ohne Softwarebezug ein Kanban-Board mit klaren Spalten und Arbeitsgrenzen.

Themen

Arbeitsmarkt

Scrum & agiles Projektmanagement bundesweit in Zahlen