Coding & Applied AI
Niveau
second cycle, Master
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die Teilnehmer:innen:
• haben einen Überblick über Programmiersprachen
• kennen Struktur und den Aufbau von Programmen
• können Programme in einer Hochsprache erstellen
• können die Entwicklungsumgebung für eine Programmiersprache benutzen
• können überschaubare Probleme in einem Programm umsetzen
• können generative Sprachmodelle für das Herstellen von Programmcode verwenden
• haben einen Überblick über Programmiersprachen
• kennen Struktur und den Aufbau von Programmen
• können Programme in einer Hochsprache erstellen
• können die Entwicklungsumgebung für eine Programmiersprache benutzen
• können überschaubare Probleme in einem Programm umsetzen
• können generative Sprachmodelle für das Herstellen von Programmcode verwenden
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
Gemäß Zugangsvoraussetzungen
Lehrinhalte
• Programmiersprachen (Klassifizierung, Prinzipien, Historie)
• Detaillierte Betrachtung einer modernen Programmiersprache (z.B. Phyton)
• Übersicht und Auswahl eines Coding Assistenten
• Aufbau von Programmen
• Datentypen, Operatoren, Ablaufstrukturen
• Entwicklungsumgebung
• Typische Arbeitsschritte
• Einrichten der Entwicklungsumgebung
• KI unterstützte Programmierung (Eingabe, Debugging, Ausführung)
• Selbständige Planung und Programmierung auf Basis der in der Vorlesung vermittelten Programmiersprachen
• Entwicklung von KI-erweiterten Programmen
• Detaillierte Betrachtung einer modernen Programmiersprache (z.B. Phyton)
• Übersicht und Auswahl eines Coding Assistenten
• Aufbau von Programmen
• Datentypen, Operatoren, Ablaufstrukturen
• Entwicklungsumgebung
• Typische Arbeitsschritte
• Einrichten der Entwicklungsumgebung
• KI unterstützte Programmierung (Eingabe, Debugging, Ausführung)
• Selbständige Planung und Programmierung auf Basis der in der Vorlesung vermittelten Programmiersprachen
• Entwicklung von KI-erweiterten Programmen
Empfohlene Fachliteratur
• Ziadé, T.; Expert Python programming learn best practices to designing, coding, and distributing your Python software; 2008
• Nguyễn, Q.; Hands-on application development with pycharm : accelerate your python applications using practical coding techniques in pycharm; 2019
• Anaya, M.; Clean code in Python : develop maintainable and efficient code; 2020
• Perrotta P.; Machine Learning für Softwareentwickler: Von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung; 2020
• Nguyễn, Q.; Hands-on application development with pycharm : accelerate your python applications using practical coding techniques in pycharm; 2019
• Anaya, M.; Clean code in Python : develop maintainable and efficient code; 2020
• Perrotta P.; Machine Learning für Softwareentwickler: Von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung; 2020
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Klausur
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
5
Semesterwochenstunden (SWS)
Geplante Lehr- und Lernmethode
Vortrag, Einzelarbeit mit Software, Gruppenarbeit, Präsentation und Diskussion von Aufgaben
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
1