In diesem Thema wird das „Prompt Engineering“ als die Fähigkeit behandelt, menschliche Absichten in präzise Anweisungen für große Sprachmodelle zu übersetzen. Die Lernenden setzen sich damit auseinander, wie Klarheit, Spezifität, Kontext und Format der Prompts die Ergebnisse der KI beeinflussen, und üben Techniken zur iterativen Verfeinerung, um zuverlässig genaue, nützliche und ethisch vertretbare Code-Lösungen zu generieren.

„Vibe Coding“ führt einen kreativen, dialogorientierten Ansatz zur Softwareentwicklung ein, bei dem Ziele, Ästhetik und Verhalten in Alltagssprache beschrieben werden, während die technische Umsetzung der KI überlassen bleibt. Die Teilnehmer erfahren, wie „Vibe Coding“ technische Hürden abbaut, die Prototypenentwicklung beschleunigt und sowohl Nicht-Programmierern als auch Entwicklern die Möglichkeit gibt, Ideen schnell in funktionierende Anwendungen umzusetzen.

In diesem praxisorientierten Modul werden KI-Tools eingesetzt, um Python-Programme zu generieren, zu interpretieren und zu modifizieren. Die Teilnehmer beschäftigen sich mit grundlegender Syntax, Kontrollstrukturen und Logik und nutzen dabei KI, um die Entwicklung zu beschleunigen, während sie gleichzeitig lernen, den generierten Python-Code zu lesen, zu testen und zu debuggen.

In diesem Thema wird gezeigt, wie KI bei Aufgaben des Data Mining und der Datenvisualisierung helfen kann. Die Lernenden erstellen Code zum Erfassen, Analysieren und Visualisieren von Daten und entwickeln dabei Fähigkeiten zur Beurteilung der Datenqualität, zur Interpretation von Ergebnissen und zur Optimierung von KI-gestützten Analyseabläufen.

Dieses Modul bietet eine Einführung in die KI-gestützte Webentwicklung, indem es die Lernenden bei der Erstellung einer einfachen persönlichen Webseite anleitet. Mithilfe von KI-generiertem HTML, CSS und grundlegenden interaktiven Elementen konzentrieren sich die Lernenden auf Struktur, Design und Benutzerfreundlichkeit und lernen gleichzeitig, wie Webkomponenten zusammenwirken.

In diesem Thema wird die KI-gestützte Programmierung für Forschungs- und Simulationsaufgaben behandelt. Die Lernenden nutzen KI, um Code für Simulationen, Experimente und Visualisierungen zu generieren, wobei der Schwerpunkt auf der Interpretation und Präsentation der Ergebnisse in akademischen und explorativen Forschungskontexten liegt.