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Kurshandbuch
UPS-PPNDKPEUAS
Künstliche Intelligenz, Prompt Engineering und Agile Softwareentwicklung
Inhaltsverzeichnis
  1. Artificial Intelligence
  2. Projekt: AI Fluency - Einführung in die generative KI
  3. Techniken und Methoden der agilen Softwareentwicklung
Fakten zur Weiterbildung

Weiterbildung: Einzelmodullehrgang aus B.Sc. Informatik (Quellstudiengang: 1100119c)

Kursart: Online-Vorlesung

Dauer: Vollzeit: 3 Monate / Teilzeit: 6 Monate

Wir bieten digitale Kursunterlagen an, um Ressourcen zu schonen und unseren Beitrag zum Umweltschutz zu leisten.

Niveau: Die Weiterbildung ist auf dem inhaltlichen Niveau eines Bachelor Studiengangs.
Eine Weiterbildung auf Bachelor-Niveau vermittelt grundlegende Kenntnisse und Fähigkeiten in einem bestimmten Fachbereich.

Praxis-Austausch: Wöchentlich diskutieren Praxisexpert:innen mit Teilnehmenden aus verschiedenen Weiterbildungen aktuelle Fragestellungen, Tools und praktische Fallbeispiele in 90-minütigen Online-Veranstaltungen.

Kurs: DLBDSEAIS01-01_D
Artificial Intelligence
Kursbeschreibung
Das Streben nach Künstlicher Intelligenz (KI) hat die Menschheit über viele Jahrzehnte hinweg in Atem gehalten und ist seit den 60er Jahren ein aktives Forschungsgebiet. Dieser Kurs gibt einen detaillierten Überblick über die historischen Entwicklungen, Erfolge und Rückschläge in der KI sowie über moderne Ansätze in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz wie generative KI. Der Kurs gibt eine Einführung in das Reinforcement Learning, einen Prozess, der der Art und Weise ähnelt, wie Menschen und Tiere die Welt erleben: Erkundung der Umgebung und Ableitung der besten Aktion. Der Kurs behandelt auch die Grundsätze der Verarbeitung natürlicher Sprache und des Computer-Visualisierungsverfahrens, beides Schlüsselkomponenten für eine künstliche Intelligenz, die mit ihrer Umgebung interagieren kann.
Kursinhalte
  1. Geschichte der KI
    1. Historische Entwicklunge
    2. KI-Winter
    3. Expertensysteme
    4. Bemerkenswerte Fortschritte
  2. Moderne KI-Systeme
    1. Schwache KI, starke KI und künstliche Superintelligenz
    2. Anwendungsbereiche
  3. Bestärkendes Lernen
    1. Was ist bestärkendes Lernen?
    2. Markov-Entscheidungsprozess und Wertfunktionen
    3. Temporales Differenzlernen und Q-Learning
  4. Natural Language Processing (NLP)
    1. Einführung in NLP und Anwendungsbereiche
    2. Grundlegende NLP-Techniken
    3. Daten vektorisieren
    4. Fortschrittliche NLP-Modelle
  5. Computer Vision
    1. Einführung in Computer Vision
    2. Bilddarstellung und -Geometrie
    3. Feature Engineering
    4. Semantische Segmentierung
    5. Techniken zur Bildgenerierung
Fakten zum Modul

Modul: Artificial Intelligence (DLBDSEAIS1-01_D)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: DE

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Examen, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • DLBDSEAIS01-01_D (Artificial Intelligence)
Kurs: DLBPKIEKPT01-01
Projekt: AI Fluency - Einführung in die generative KI
Kursbeschreibung
Die zunehmende Verfügbarkeit generativer KI-Systeme verändert akademisches und berufliches Arbeiten grundlegend. Das Modul versteht KI nicht als Ersatz menschlicher Kognition, sondern als Werkzeug innerhalb einer verantwortungsvollen Mensch–KI-Kollaboration. Ziel ist die Entwicklung epistemischer Steuerungskompetenz: Studierende lernen, generative KI gezielt einzusetzen, kritisch zu prüfen und bewusst zu begrenzen. Der Fokus liegt nicht auf technischer Systementwicklung, sondern auf reflektierter Anwendung, Urteilsfähigkeit und eigenverantwortlicher Ergebnisvertretung.
Kursinhalte
  • Der Kurs vermittelt die grundlegenden Konzepte und Anwendungsfelder generativer KI und strukturiert diese entlang eines kompetenzorientierten Lernpfads. Zunächst werden zentrale KI-Toolkategorien (Text-, Bild-, Code- und Analysemodelle) sowie das Prinzip der aufgabenorientierten Toolauswahl eingeführt. Darauf aufbauend erlernen die Studierenden die systematische Gestaltung wirkungsvoller Prompts, insbesondere mithilfe strukturierter Prompt-Frameworks. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der kritischen Analyse von KI-Outputs hinsichtlich Faktentreue, Verzerrungen, Qualität und Kontextangemessenheit. Im Verlauf des Kurses wird die KI-Nutzung in komplexere Arbeitsprozesse integriert, einschließlich mehrstufiger Mensch-KI-Kollaboration, Qualitätssicherung und bewusster Nichtnutzung. Ergänzend werden ethische, rechtliche und verantwortungsbezogene Fragestellungen behandelt, sodass die Studierenden ein reflektiertes und praxistaugliches Rahmenwerk für den professionellen Einsatz generativer KI entwickeln.
Fakten zum Modul

Modul: Projekt: AI Fluency - Einführung in die generative KI (DLBPKIEKPT1-01)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: DE

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Portfolio
Kurse im Modul:
  • DLBPKIEKPT01-01 (Projekt: AI Fluency - Einführung in die generative KI)
Kurs: DLBWIWTMAS01
Techniken und Methoden der agilen Softwareentwicklung
Kursbeschreibung
Der Kurs vermittelt den Studierenden einen umfassenden Einblick in die agile Softwareentwicklung. Hierbei werden sowohl die grundlegenden agilen Prinzipien dargestellt als auch deren Anwendung im Kontext von kleinen und großen Softwareentwicklungsprojekten. Anhand praktischer Beispiele lernen die Studierenden agile Techniken zur Durchführung der Kernaktivitäten im Software-Engineering kennen. Als besonderer Schwerpunkt wird dabei auch auf den Ansatz des Continuous Delivery eingegangen und dessen Methoden und Werkzeuge vorgestellt.
Kursinhalte
  1. Merkmale und Prinzipien von Agilität
    1. Merkmale und Herausforderungen von Softwareprojekten
    2. Klassifikationen von Unsicherheit
    3. Gegenüberstellung von agiler und klassischer Softwareentwicklung
    4. Prinzipien der Agilität
  2. Agile Softwareentwicklung mit Scrum
    1. Grundlagen und allgemeiner Aufbau von Scrum
    2. Zentrales Managementartefakt: Product Backlog
    3. Weitere Scrum-Artefakte und Managementwerkzeuge
  3. Agiles Portfolio- und Projektmanagement
    1. Planungsebenen im agilen Projektmanagement
    2. Agiles Portfoliomanagement
    3. Organisation mehrerer Teams in einem Projekt
    4. Produkt- und Release-Planung
  4. Requirements Engineering und agiles Architekturmanagement
    1. Requirements Engineering in agilen Projekten
    2. Architekturmanagement in agilen Projekten
  5. Agiles Testen
    1. Grundlagen des agilen Testens und Anforderungen an die Qualitätssicherungsorganisation
    2. Teststufen und Agilität
    3. Testautomatisierung
  6. Continuous Delivery
    1. Grundlagen und Continuous Delivery Pipeline
    2. Continuous Build und Continuous Integration
    3. Akzeptanztests, Lasttests und Continuous Deployment
Fakten zum Modul

Modul: Techniken und Methoden der agilen Softwareentwicklung (DLBWIWTMAS1)

Niveau: Bachelor

Unterrichtssprache: DE

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Klausur, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • DLBWIWTMAS01 (Techniken und Methoden der agilen Softwareentwicklung)

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