ChatGPT für bessere Codequalität

Du lernst, ChatGPT in typischen Arbeitssituationen strukturiert einzusetzen, zentrale Methoden sicher einzuordnen und belastbare Ergebnisse für Deine Projekte und Teams vorzubereiten.

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2 Tage

23 Standorte

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Nächster Termin: 26. – 27.01.2027 · 143 weitere verfügbar

ab 830,00 € zzgl. 19 % MwSt.

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Das lernst Du

Du ordnest einen zentralen Themenbereich fachlich ein: Was bedeutet Künstliche Intelligenz im Kontext von Softwareentwicklung?.
Du setzt die vermittelten Methoden in praxisnahen Aufgaben um; im Fokus steht Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT: Funktionsprinzip, Stärken und typische Grenzen.
Du entwickelst nachvollziehbare Workflows; ein Schwerpunkt ist OpenAI und die ChatGPT-Plattform: Versionen, Kostenmodelle, Datenschutz-Aspekte im Projektkontext.
Du analysierst typische Anforderungen und vertiefst dabei Wo ChatGPT in der täglichen Arbeit unterstützt – und wo nicht.
Du bewertest Nutzen, Qualität und Risiken am Beispiel Typische Anwendungsfälle: Code-Beispiele finden, Alternativen vorschlagen, Konzepte erklären.
Du überträgst die Erkenntnisse auf eigene Projekte; ein Schwerpunkt ist Risikofaktoren: Halluzinationen, Sicherheitsaspekte, Lizenz- und Compliance-Themen.

Überblick

ChatGPT bietet vielfältige Möglichkeiten, Arbeitsprozesse in der Softwareentwicklung gezielt zu unterstützen. In diesem zweitägigen Training entwickelst Du ein fundiertes Verständnis dafür, was Künstliche Intelligenz im Kontext der Softwareentwicklung bedeutet und wie Large Language Models wie ChatGPT grundsätzlich funktionieren. Du lernst ihre Stärken, typischen Einsatzmöglichkeiten und Grenzen kennen und erhältst einen strukturierten Überblick über OpenAI und die ChatGPT-Plattform. Dabei setzt Du Dich auch mit verfügbaren Versionen, Kostenmodellen und relevanten Datenschutzaspekten im Projektkontext auseinander. Praxisnahe Übungen und konkrete Anwendungsfälle helfen Dir, geeignete Einsatzszenarien zu erkennen, verlässliche Arbeitsabläufe aufzubauen und Ergebnisse kritisch zu prüfen. Nach dem Training kannst Du Anforderungen sicherer beurteilen, Chancen und Risiken realistisch abwägen und fundierte nächste Schritte für eigene Softwareprojekte oder Dein Entwicklungsteam planen.

Kursinhalte

Einstieg: KI, LLMs & ChatGPT im Überblick

Was bedeutet Künstliche Intelligenz im Kontext von Softwareentwicklung?
Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT: Funktionsprinzip, Stärken und typische Grenzen
OpenAI und die ChatGPT-Plattform: Versionen, Kostenmodelle, Datenschutz-Aspekte im Projektkontext

ChatGPT als Werkzeug für Entwickler:innen verstehen

Wo ChatGPT in der täglichen Arbeit unterstützt – und wo nicht
Typische Anwendungsfälle: Code-Beispiele finden, Alternativen vorschlagen, Konzepte erklären
Risikofaktoren: Halluzinationen, Sicherheitsaspekte, Lizenz- und Compliance-Themen

Code so an ChatGPT übergeben, dass verständliche Optimierungsvorschläge entstehen

Prinzipien für verantwortungsvollen Einsatz in Teams und Unternehmen
Lesbarkeit verbessern: Strukturieren, kommentieren, Benennungen optimieren
Performance-Tuning an Beispielen aus PowerShell, Python, JavaScript, Java und Visual Basic

Funktionen, Prozeduren & Boilerplate-Code generieren

Refactoring-Muster gemeinsam mit ChatGPT erarbeiten (z. B. Funktionen extrahieren, Duplikate entfernen)
ChatGPT für wiederkehrende Muster nutzen: Funktionen, Helper-Methoden, Skript-Vorlagen
Grenzen der Generierung: Warum „Copy & Paste ohne Verstehen“ gefährlich ist

ChatGPT im Datenbank-Umfeld: SQL-Optimierung und -Transformation

Qualitätskriterien definieren: Wann ist generierter Code „gut genug“?
SQL-Statements mit ChatGPT analysieren und lesbarer machen
Vorschläge für alternative Abfragen und bessere Indizierung (SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL)

Fehler finden & Debugging mit ChatGPT

Konvertieren von SQL-Dialekten (z. B. von Oracle nach PostgreSQL) mit Hilfe von ChatGPT
Grenzen der Automatisierung: Explain Plans und Performance-Analyse bleiben Pflicht
Reale Fehlermeldungen und Stacktraces in ChatGPT erklären lassen

Iterative Verbesserung & Prompting-Strategien

Schrittweise Debugging-Prompts: Von „Was bedeutet dieser Fehler?“ zu „Welche Hypothesen gibt es?“
Kombination mit bestehenden Tools (IDE-Debugger, Logs, Tests)
Strategien, um fehlerhafte Vorschläge von ChatGPT zu erkennen und zu korrigieren

Zusammenarbeit und Übergabe

Iteratives Arbeiten mit ChatGPT: Nachfragen, eingrenzen, Gegenbeispiele geben
Prompt-Muster für Code-Optimierung, Refactoring, Testgenerierung und Review
„Guardrails“ durch Richtlinien, Templates und Team-Absprachen

Zielgruppe & Voraussetzungen

Für wen der Kurs geeignet ist

Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler
Technical Leads, Architektinnen und Architekten
DevOps-, Plattform- und Qualitätssicherungsteams
Für alle, die Anwendungen strukturiert entwickeln und technische Workflows verbessern möchten

Deine Vorteile

Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.
Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.
Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.
Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.

FAQ

Was lerne ich in der Schulung „ChatGPT für bessere Codequalität“?

Du lernst, ChatGPT in typischen Arbeitssituationen strukturiert einzusetzen, zentrale Methoden sicher einzuordnen und belastbare Ergebnisse für Deine Projekte und Teams vorzubereiten. Zu den Schwerpunkten gehören Einstieg: KI, LLMs & ChatGPT im Überblick, ChatGPT als Werkzeug für Entwickler:innen verstehen, Code so an ChatGPT übergeben, dass verständliche Optimierungsvorschläge entstehen, Funktionen, Prozeduren & Boilerplate-Code generieren, ChatGPT im Datenbank-Umfeld: SQL-Optimierung und -Transformation und Fehler finden & Debugging mit ChatGPT.

Für wen ist die Schulung geeignet?

Die Schulung richtet sich an Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, Technical Leads, Architektinnen und Architekten, DevOps-, Plattform- und Qualitätssicherungsteams und Für alle, die Anwendungen strukturiert entwickeln und technische Workflows verbessern möchten.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?

Du solltest folgende Voraussetzungen mitbringen: Praxiserfahrung in mindestens einer Programmiersprache (zum Beispiel Python, Java, JavaScript, PowerShell oder Visual Basic); Grundverständnis von Datenbanken und SQL.

Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?

Zu den Schwerpunkten gehören Einstieg: KI, LLMs & ChatGPT im Überblick, ChatGPT als Werkzeug für Entwickler:innen verstehen, Code so an ChatGPT übergeben, dass verständliche Optimierungsvorschläge entstehen, Funktionen, Prozeduren & Boilerplate-Code generieren, ChatGPT im Datenbank-Umfeld: SQL-Optimierung und -Transformation, Fehler finden & Debugging mit ChatGPT, Iterative Verbesserung & Prompting-Strategien und Zusammenarbeit und Übergabe.

Wie praxisnah ist die Schulung?

Die Schulung greift praxisnah insbesondere die Bereiche Fehler finden & Debugging mit ChatGPT, Iterative Verbesserung & Prompting-Strategien und Zusammenarbeit und Übergabe auf. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben und Projekte übertragen.

Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Du ordnest einen zentralen Themenbereich fachlich ein: Was bedeutet Künstliche Intelligenz im Kontext von Softwareentwicklung?; Du setzt die vermittelten Methoden in praxisnahen Aufgaben um; im Fokus steht Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT: Funktionsprinzip, Stärken und typische Grenzen; Du entwickelst nachvollziehbare Workflows; ein Schwerpunkt ist OpenAI und die ChatGPT-Plattform: Versionen, Kostenmodelle, Datenschutz-Aspekte im Projektkontext; Du analysierst typische Anforderungen und vertiefst dabei Wo ChatGPT in der täglichen Arbeit unterstützt – und wo nicht; Du bewertest Nutzen, Qualität und Risiken am Beispiel Typische Anwendungsfälle: Code-Beispiele finden, Alternativen vorschlagen, Konzepte erklären.

Wird im Seminar auch das Thema „ChatGPT im Datenbank-Umfeld: SQL-Optimierung und -Transformation“ behandelt?

Ja. „ChatGPT im Datenbank-Umfeld: SQL-Optimierung und -Transformation“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Qualitätskriterien definieren: Wann ist generierter Code „gut genug“?, SQL-Statements mit ChatGPT analysieren und lesbarer machen und Vorschläge für alternative Abfragen und bessere Indizierung (SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL).

ChatGPT für bessere Codequalität

Kursdetails

Einstieg: KI, LLMs & ChatGPT im Überblick

ChatGPT als Werkzeug für Entwickler:innen verstehen

Code so an ChatGPT übergeben, dass verständliche Optimierungsvorschläge entstehen

Funktionen, Prozeduren & Boilerplate-Code generieren

ChatGPT im Datenbank-Umfeld: SQL-Optimierung und -Transformation

Fehler finden & Debugging mit ChatGPT

Iterative Verbesserung & Prompting-Strategien

Zusammenarbeit und Übergabe

Für wen der Kurs geeignet ist

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