Vom ersten Prompt zum disziplinierten Arbeitsalltag -- KI-Tools für Embedded-Entwicklung mit der nötigen Ingenieurdisziplin einsetzen.
Dieser Lernpfad bietet eine aufeinander aufbauende Kursreihe, die zu einem zusammenhängenden Programm gebündelt ist -- kein Flickenteppich aus Einzelworkshops.
Warum dieser Lernpfad?
Sie haben die Demos gesehen. YouTube ist voll von grinsenden Menschen, die mit KI in 30 Sekunden To-Do-Apps bauen. Total simpel. Aber Sie cross-kompilieren für Mikrocontroller, lesen Datenblätter und arbeiten mit Echtzeitanforderungen. Wie funktioniert KI in dieser Umgebung?
Der professionelle Einstieg – nicht mit Spielzeugprojekten, sondern mit echter Embedded-Arbeit – ist kniffliger als es aussieht. Und Geschwindigkeit ohne Disziplin macht die Dinge nur schlimmer. Mehr Code schneller zu generieren, mit weniger Vertrauen in die Korrektheit, ist das Gegenteil von Fortschritt.
Dieser Lernpfad lehrt KI-Tools für Embedded-Entwicklung gezielt. Und dann das Entscheidende: wie man sie mit Ingenieurdisziplin einsetzt.
Unsere Kunden haben unsere Überlegungen bestätigt: Viele Teilnehmer unseres einführenden Claude-Code-Kurses buchten anschließend TDD mit KI und Specification-Driven Development – und folgten damit genau der Progression, die dieser Lernpfad jetzt als Programm anbietet.
Was das für Embedded-Entwickler bedeutet
Der Lernpfad ist von Anfang an embedded-first ausgelegt. Über die vier Module hinweg bauen Sie einen vollständigen KI-Workflow für Embedded auf – keinen generischen KI-Workflow, in dem Embedded nur am Rande erwähnt wird:
- Datenblätter, Referenzhandbücher und Hardware-Dokumentation als lebendiger Kontext – Modul 1 vermittelt Techniken, um gerätespezifische Dokumentation in den Arbeitskontext der KI zu bringen, damit die Generierung sich am tatsächlichen Zielsystem orientiert und nicht am meistzitierten Dev-Board aus den Trainingsdaten.
- Prompting für Embedded C/C++ – Treiber, HALs, Zustandsautomaten, ISRs (Modul 1). Register-genaue Präzision und Hardware-Restriktionen, nicht “Hauptsache es kompiliert und läuft.”
- Ressourcenbeschränkter Code, mit Verstand reviewt – “Die KI schlägt hier ein malloc vor – ist das auf diesem speicherbeschränkten Target überhaupt erreichbar?” wird zum erstklassigen Review-Reflex (Module 1 und 4), nicht zur Fußnote. Review für Korrektheit und Effizienz, beides.
- Cross-Compilation und Hardware-in-the-Loop-Feedback – die innere TDD-Schleife (Modul 2) wird gegen die langsame äußere Schleife aus Toolchain und Zielboard ausgetragen. Explizite Anleitung, wann hostseitige Fakes Iterationsgeschwindigkeit bringen und wann sie die Integrationsfehler verstecken, die Sie eigentlich sehen müssen.
- Spezifikationsdisziplin im Maßstab der Hardware-Konsequenz – eine stillschweigend gefüllte Spezifikationslücke ist ein Ärgernis in einem CRUD-Endpunkt und ein Rückruf in einem sicherheitskritischen Pfad. Der Spec-Stack aus Modul 3 und die Review-Muster aus Modul 4 kalibrieren sich an Echtzeit-Deadlines, Nebenläufigkeit und Hardware-Timing.
- Legacy-Firmware als Brownfield – Reverse Specification (Modul 3) ist der Weg durch undokumentierten Embedded-C/C++-Code, in dem weder die KI noch der Ingenieur von einer sauberen Spezifikation aus starten können.
Ihr Lernpfad
1-2 Sessions pro Woche. Üben Sie zwischen den Modulen an Ihrer eigenen Codebasis. Zeitlich verteiltes Lernen bringt nachweislich bessere Ergebnisse als komprimierte Vermittlung.
Wir beginnen mit dem Tool selbst: Einrichtung, Prompting unter Hardware-Einschränkungen, Datenblätter einbinden, Code für ressourcenbeschränkte Targets generieren und validieren.
Lernziele
Sie gehen von “Ich habe von KI-Coding-Tools gehört” zu “Ich kann Claude Code einsetzen, um meine tägliche Embedded-Arbeit zu beschleunigen.” Sie haben eine wachsende persönliche Bibliothek von Prompts für Ihre Plattformen und ein Gefühl dafür, was KI gut kann und wo Sie selbst Hand anlegen müssen.
- Claude Code Einrichtung und Konfiguration für Embedded-Entwicklung
- Prompting-Techniken für Embedded C/C++ (Treiber, HALs, Zustandsautomaten)
- Integration von Datenblättern, Referenzhandbüchern und Hardware-Dokumentation
- Generierung und Validierung von Code für ressourcenbeschränkte Zielsysteme
- Review von KI-generiertem Embedded-Code auf Korrektheit und Effizienz
- Aufbau einer persönlichen Prompt-Bibliothek für Ihre Plattformen
Modul 1 gab Ihnen Geschwindigkeit. Modul 2 gibt Ihnen Kontrolle. Tests werden Ihre Spezifikationssprache -- Sie definieren 'korrekt', KI implementiert, Tests verifizieren.
Lernziele
Sie hören auf, reaktiv KI-generierten Code zu analysieren, und beginnen, die Generierung zu steuern. Tests werden Ihr primäres Kommunikationsmittel – Sie definieren, was “korrekt” bedeutet, KI generiert Implementierungen, und die Tests verifizieren das Ergebnis. Die Geschwindigkeit der KI-Generierung ist jetzt mit Vertrauen in die Korrektheit gepaart.
- Tests als permanente, verifizierbare Spezifikationen (vs. flüchtige Prompts)
- Der Red-Green-Refactor-Rhythmus mit KI als Implementierer
- AAA-Muster (Arrange-Act-Assert) als Spezifikationsstruktur
- Dreistufige Testentwicklung: Ideen, Outlines, Implementierungen
- Erkennung häufiger KI-Fehlermuster (Happy-Path-Bias, Erfolgstheater, Logikinversionen)
- Kontextmanagement: Tests als persistente Anker über Sessions hinweg
Woher kommen die Testfälle? Zerlegen Sie Probleme systematisch, bevor Sie Code generieren. Jedes Modul fügt eine Kontrollschicht hinzu.
Lernziele
Sie arbeiten auf einer Ebene über der Implementierung. In Modul 2 lernten Sie, auf Code-Ebene zu spezifizieren (Tests); Modul 3 lehrt Sie, auf Anforderungs- und Strukturebene zu spezifizieren. Zusammen geben sie Ihnen Kontrolle auf jeder Abstraktionsebene.
- Der Spec-Driven-Stack: Anforderungen, Pläne, Aufgaben, Testspezifikationen
- Akzeptanzkriterien schreiben, die KI zu korrekten Lösungen einschränken
- Probleme systematisch vor der Codegenerierung zerlegen
- KI selbst für Zerlegung und Kritik einsetzen
- Das Eisberg-Modell: Das Unmittelbare detaillieren, das Nächste skizzieren
- Entscheiden, wann mehr spezifiziert vs. schneller iteriert werden soll
Erschaffen Sie aus den Einzelteilen einen zusammenhängenden Workflow an realistischen Embedded-Herausforderungen -- einschließlich der überraschenden, nichtlinearen Teile. Sie verlassen den Kurs mit einem angepassten Tool-Setup für Ihre eigenen Projekte.
Lernziele
Drei separate Fähigkeiten (Tool-Nutzung, TDD, SDD) werden zu einem integrierten Workflow. Sie üben ihn an realistischen Embedded-Herausforderungen – einschließlich der überraschenden, nichtlinearen Teile – bis er selbstverständlich wird. Am Ende steht ein angepasstes Tool-Setup, das den Workflow für Ihre eigenen Projekte wiederholbar macht.
- Navigation nichtlinearer Entwicklung: Umwege, Revisionen, Änderungen im laufenden Betrieb
- Feedback-Schleifen: wann Testfehler die Spezifikation aktualisieren sollten
- Review-Muster für KI-generierten Embedded-Code: was vertrauen, was verifizieren
- Session-Management: Starten, Fortsetzen und Kontexterhalt über Arbeitssitzungen
- Tool-Anpassung: CLAUDE.md, Skills, Hooks, die Ihren Workflow kodieren
- Wissen, wann man langsamer werden muss: sicherheitskritischer Code, Nebenläufigkeit, Hardware-Timing
Verfügbare Durchgänge
Jede Zeile ist ein Durchgang, an dem Sie teilnehmen können — wählen Sie denjenigen, der in Ihren Kalender passt. Das hervorgehobene Datum in der ersten Spalte ist der Start Ihres Durchgangs; der Pfad läuft dann durch die weiteren Module.
| KI-gestützte Firmware-Entwicklung | TDD mit KI | Spezifikationsgetriebene KI-Entwicklung | KI-gestützter Dev Workshop | Buchen |
|---|---|---|---|---|
| 7 Jul 2026 | 9 Jul 2026 | 13 Jul 2026 | 15 Jul 2026 | |
| 17 Sep 2026 | 22 Sep 2026 | 24 Sep 2026 | 29 Sep 2026 | |
| 2 Oct 2026 | 6 Oct 2026 | 8 Oct 2026 | 12 Oct 2026 | |
| 2 Nov 2026 | 5 Nov 2026 | 9 Nov 2026 | 11 Nov 2026 |
Preis
3,050 EUR
Einzelbuchung gesamt:
3,910 EUR
Sparen Sie 22%
Jedes Modul ist auch einzeln buchbar -- Termine und Preise finden Sie auf den oben verlinkten Kursseiten.
Wie geht es weiter?
Workflows entwerfen, in denen KI mit erheblicher Autonomie unter menschlicher Aufsicht arbeitet.
Für alle, die KI in Produkte einbauen, nicht nur KI zum Bauen von Produkten nutzen.
KI-gestützte Techniken zur Modernisierung bestehender Embedded-Codebasen anwenden.
Buchungsinformationen
- Alle Preise verstehen sich zzgl. der gesetzlichen Mehrwertsteuer
- MwSt. wird beim Checkout basierend auf Ihrem Wohnsitz hinzugefügt
- Direkter Checkout ist nur für bestimmte Regionen möglich. Kunden aus anderen Regionen können gerne per E-Mail und Rechnung buchen
- Sichere Zahlungsabwicklung
- Kalendereinladungen werden nach Bestätigung verschickt
- Stornierungsbedingungen:
- Kostenfreie Stornierung bis 14 Tage vor dem ersten Modul
- 50% Gebühr bei Stornierung 7-13 Tage vor dem ersten Modul
- Keine Rückerstattung bei Stornierung weniger als 7 Tage vor dem ersten Modul
- Teilnehmerwechsel ohne zusätzliche Kosten möglich
- Wir behalten uns vor, Kurse mit zu geringer Teilnehmerzahl bis zu 7 Tage vor Kursbeginn abzusagen
- Sofern nicht anders angegeben, werden Schulungen remote durchgeführt. Teilnehmer benötigen eine stabile Internetverbindung und funktionierendes Mikrofon
Firmeninterne Schulungen
Benötigen Sie eine Schulung für Ihr Team? Wir bieten maßgeschneiderte firmeninterne Schulungen, die auf Ihre spezifischen Anforderungen und Ihren Zeitplan zugeschnitten sind.
- Maßgeschneiderte Inhalte für Ihre Teamanforderungen
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