• Einführung in AI-gestützte Entwicklungstools für Java

Übersicht über verfügbare und für Java geeignete AI-Tools Auswahlkriterien für AI-gestützte Tools für spezifische Anforderungen im Java-Bereich

• Automatisierte Code-Vervollständigung und Optimierung

Vorstellung von KI-basierten Code Completion-Tools Effiziente Nutzung solcher Tools

• Automatisiertes Testing und Qualitätssicherung

Einführung in KI-gestützte Testtools und deren Nutzung in Java-Projekten Automatisiertes Unit Testing, Regression Testing und Load Testing

• Code-Review und Refaktoring mit AI

Tools und Techniken für automatisierte Code-Reviews und Refaktoring-Prozesse Praktische Übungen mit Java-Code, um Wartbarkeit und Effizienz zu steigern

• Effizientes Projektmanagement und Dokumentation durch KI

Tools zur Automatisierung von Dokumentationen und Projektmanagementaufgaben AI-gestützte Dokumentationsassistenten und Projektplanung für Entwicklerteams

• Nutzung von lokalen Sprachmodellen

Was sind lokale Sprachmodelle und wie unterscheiden sie sich von cloudbasierten Lösungen? Vorteile und Anwendungsfälle für lokale Sprachmodelle (z.B. Datenschutz) im Vergleich zu Online-Alternativen Integration und Nutzung von lokalen Sprachmodellen