Willkommen zu AI Supported Software Development SoSe 2026! 👋

Hochschule Aalen Bachelorstudiengang Informatik

So nutzen Sie diese Website

Das Kursmaterial hat drei Ebenen, und jede hat eine Aufgabe.

📚 Vorlesungen. Die Vorlesungsnotizen sind das Lehrbuch dieses Kurses. Jede ist in sich geschlossen, enthält alle externen Referenzen und geht tiefer als wir es im Hörsaal können. Lesen Sie sie, wenn Sie ein vollständiges Bild eines Themas wollen oder einem Punkt nachgehen möchten, der im Hörsaal nur kurz erwähnt wurde.

🖼️ Folien. Die Folien sind das, was wir tatsächlich in der Vorlesung verwendet haben. Folienüberschriften verlinken auf die entsprechenden Vorlesungsnotizen — die Folien dienen also gleichzeitig als Karte in das tieferliegende Material. Nutzen Sie sie, um sich an den Hörsaalinhalt zu erinnern, und klicken Sie weiter zur Vorlesung, wenn Sie die ausführliche Erklärung brauchen.

✅ Übungen. Die Übungen sind Ihre Selbstüberprüfung. Sie sind die Rückkopplungsschleife, die Ihnen sagt, ob der Stoff wirklich sitzt. Wenn Sie sie problemlos lösen können, sind Sie auf die Klausur vorbereitet. Fällt Ihnen eine Übung schwer, ist das ein Signal, zum entsprechenden Vorlesungsabschnitt zurückzukehren.

Materialien werden kurz nach jeder Sitzung hochgeladen, in der Regel innerhalb von 24 Stunden.

Lerninhalte

• Einordnung der Rolle generativer KI in modernen Software-Engineering-Prozessen (z.B. für Code, Tests, Anforderungen, Dokumentation)
• Grundlegende Konzepte KI-gestützter Entwicklungswerkzeuge (einschließlich Sprachmodelle, Kontextfenster, Inferenzverhalten, Halluzinationen)
• Prinzipien für die Gestaltung von Interaktionen mit KI-Systemen (Prompting-Strategien, Systemanweisungen, Beispiele, Kontextsteuerung)
• Architektur und Integration KI-gestützter Assistenten und agentenbasierter Ansätze in bestehende Entwicklungsumgebungen und -prozesse
• Methoden zur strukturierten Erzeugung und Weiterverarbeitung von KI-Ausgaben (z.B. formalisierte Formate, Validierung, Integration mit Werkzeugen und Pipelines)
• Ansätze zur Qualitätsbewertung und Vertrauensbildung für KI-generierte Software-Artefakte und deren Einbettung in bestehende Qualitätssicherungsprozesse
• Methoden zur Beobachtung und Messung von Beschleunigung, Produktivitätsveränderungen und Auswirkungen auf die Wartbarkeit in Softwareentwicklungsprojekten
• Häufige Fehlermodi, Risiken und Angriffsvektoren KI-gestützter Entwicklungswerkzeuge sowie grundlegende Schutz- und Governance-Mechanismen
• Organisatorische und wirtschaftliche Rahmenbedingungen für den Einsatz generativer KI im Software Engineering