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Prompt Engineering für Entwickler: KI effektiv nutzen
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Developer Akademie GmbH.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- München
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- In dieser Weiterbildung lernst Du, wie Du KI-Gestützte Werkzeuge gezielt in Deinen Entwicklungsprozess integrierst. Der Kurs richtet sich an Personen, die bereits erste Programmierkenntnisse mitbringen oder aufbauen und lernen möchten, wie Anweisungen (Prompts) präzise formuliert werden, um optimale Arbeitsergebnisse im Quellcode zu erzielen.
- Du befasst Dich intensiv mit den Funktionsweisen von Language Models und entwickelst ein Verständnis für strukturierte Eingaben. Du erfährst, wie Du KI-Systeme für die Erstellung von Programmcode, die Testgenerierung und die Dokumentation einsetzt. Zudem wird behandelt, wie KI-Tools bei der Fehlersuche und Code-Optimierung genutzt werden können, ohne dabei Sicherheits- und Datenschutzaspekte aus den Augen zu verlieren.
- Nach Abschluss der Qualifizierung beherrschst Du die Grundlagen des Prompt Engineerings für die Softwareentwicklung. Du bist in der Lage, KI-Tools als effiziente Assistenten in Deinen Entwicklungsalltag einzubinden, Generierungsfehler schnell zu korrigieren und Deinen Workflow gezielt zu beschleunigen.
- 1
Grundlagen des Prompt Engineerings & KI-Verständnis
- 2
KI im Entwicklungsalltag: Code-Generierung & Refactoring
- Erstellung technischer Dokumentationen und Kommentare über KI-Befehle
Alle 4 Themen zeigenWeniger zeigen
- 3
Testen, Debugging & Sicherheitsaspekte
- 4
Praxisprojekt & Workflow-Integration
- Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe durch verkettete Prompts
- Funktionsweise von Large Language Models (LLMs) im Entwicklungs-Kontext
- Aufbau effektiver Prompts: System-Prompts, Kontextübergabe und Output-Formate
- Strategien zur Prompt-Optimierung: Few-Shot Prompting und Chain-of-Thought
- Grenzen und Risiken: Halluzinationen erkennen und Quellcode kritisch prüfen
- Automatisierte Quellcode-Erstellung für wiederkehrende Aufgaben und Skripte
- Refactoring: Vorhandenen Code mithilfe von KI strukturell verbessern und bereinigen
- Übersetzung von Programmcode zwischen verschiedenen Sprachen und Frameworks
- Automatisierte Erstellung von Unit-Tests und Testfällen durch präzises Prompting
- Systematische Fehlersuche: Logfiles und Stack Traces per KI analysieren
- Datenschutz und Sicherheit: Welcher Code darf an externe Schnittstellen übergeben werden?
- Einbindung von KI-Erweiterungen direkt in die Entwicklungsumgebung (IDE-Integration)
- Erstellung eines eigenen Prompt-Katalogs für typische Entwicklungsaufgaben
- Bewertung der Code-Qualität und manuelle Nachbearbeitung generierter Ergebnisse
- Abschlussprojekt: Eigenständige Umsetzung eines Softwaremoduls unter primärem Einsatz von KI-Prompting
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
München
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 2
München
Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 3
Recklinghausen
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 4
Recklinghausen
Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 5
Hamburg
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
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
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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
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.
05 · Jobs
Stellen für dein berufliches Ziel
Arbeitsmarkt
KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen
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.
06 · Kurse
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5.387 Kurse zum Vergleich.
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