Fachbereich Embedded-KI

  1. Home
  2. Fachbereiche
  3. Fachbereich Embedded-KI

Für wen ist das?

Software- und Embedded-Entwickler, die KI-Tools (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, JetBrains Junie) im echten Arbeitsalltag einsetzen wollen – mit der Ingenieursdisziplin, die professionelle Entwicklung von “Vibe Coding” unterscheidet, an echten Codebases inklusive Firmware- und Treiber-Code.

Was Sie danach können

  • KI-Tools an Ihrer eigenen Codebase einsetzen – mit der Disziplin, die aus “Vibe Coding” verlässliche Arbeitsweise macht.
  • LLMs mit Praktiken wie testgetriebener Entwicklung verbinden, statt sie als Autocomplete-mit-Steroiden zu nutzen.
  • Vom “Ich weiß nicht, wie ich KI in meiner Arbeit einsetzen soll” zum “Diese Woche hat sich meine Arbeitsweise verändert”.
  • KI-gestützte Entwicklung auf Embedded-Firmware und Treiber anwenden – echte Hardware, nicht Spielzeug-Beispiele.

Kurse in diesem Fachbereich

KI-Unterstützte Programmierung

Tool-für-Tool-Workshops zu Claude Code, Cursor, GitHub Copilot und JetBrains Junie. Jedes Werkzeug gibt es in drei Tiefen: einen Fast Track (1 Tag) zur Orientierung, einen Deep Dive (2 Tage) für Tagesgebrauchssouveränität und einen Applied (3 Tage), bei dem wir nicht an Beispielprojekten arbeiten, sondern an Ihrer realen Codebase.

Sicherheitskritische KI

KI in Produkten mit regulatorischen Anforderungen. KI-Governance, EU-AI-Act-Compliance und die Ethik-Frameworks, die Organisationen aus den Schlagzeilen halten.

KI-Produktstrategie

Für Product Owners und Engineering Leadership: Wo soll man mit KI im Produktportfolio anfangen, wie entwirft man Pilots, die der Realität standhalten, und wie sieht ein KI-fähiges Partner-Ökosystem aus?

KI für Architektur & Design

Systeme so entwerfen, dass KI-Funktionen tragend integriert sind, statt sie nachträglich anzuflanschen. Architekturentscheidungen für KI-fähige Produkte und Retrieval-Muster, die eigene Dokumente und Daten in Kontext verwandeln, mit dem das Modell tatsächlich arbeiten kann.

KI für Testing & QA

Ingenieursdisziplin für Teams, die KI-Features ausliefern – und für Teams, die KI einsetzen, um alles andere zu bauen. Disziplinierte Entwicklungspraktiken, KI in DevOps-Pipelines und Testansätze, die KI-gestützte Systeme verlässlich halten.

Edge ML Deployment

KI für Requirements & Produkt

KI in die Discovery- und Anforderungsarbeit selbst hineinholen. Wie KI-Assistenten Produktentscheidungen schärfen und verborgene Annahmen früher sichtbar machen, statt KI als nachträgliches Feature aufzusatteln.

MLOps für Embedded

Warum Embedded-KI spezialisierte Fähigkeiten erfordert

Neuronale Netze auf Mikrocontrollern auszuführen ist nicht einfach skaliertes Cloud-ML. Es ist eine eigene Disziplin mit neuen Tools, Techniken und Denkweisen.

Intelligenz unter Ressourcenbeschränkungen

Deployen Sie Machine Learning auf Geräten mit Kilobytes RAM und Milliwatt Leistung - wo jedes Byte und jeder Zyklus zählt

Edge-First-Architektur

Entwerfen Sie Systeme, bei denen die Intelligenz im Sensor liegt, nicht in der Cloud - Inferenz, Latenz und Power-Budget in Einklang bringen

KI-gestützte Entwicklung

Meistern Sie GitHub Copilot, ChatGPT und spezialisierte Tools zur Beschleunigung der Embedded-Entwicklung bei gleichzeitiger Code-Qualität und Sicherheit

End-to-End-ML-Pipeline

Navigieren Sie die vollständige Reise vom Model-Training über Quantisierung und Optimierung bis zum Deployment auf Embedded-Targets

Über diesen Fachbereich

Der Fachbereich Embedded-KI ist um eine praktische Frage gebaut: Wie setzen Sie moderne KI-Tools an echter Ingenieurarbeit ein, ohne die Disziplin zu verlieren, die das Ingenieurhandwerk vertrauenswürdig macht?

Im Zentrum steht die AI-Assisted-Coding-Workshopfamilie: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot und JetBrains Junie. Jedes Werkzeug bekommt drei Workshops: einen Fast Track (1 Tag) zur Orientierung, einen Deep Dive (2 Tage) für Tagesgebrauchssouveränität und einen Applied (3 Tage), bei dem wir nicht an Beispielprojekten arbeiten, sondern an Ihrer realen Codebase. Teilnehmer berichten uns, dass die zentrale Erkenntnis nicht die Prompt-Syntax war, sondern die Workflow-Verschiebung: “Statt einfach Code generieren zu lassen und ihn immer wieder zu überarbeiten, legt man mit der KI zuerst die Grundprinzipien und Anforderungen fest und zieht den Code erst am Ende nach.”

Um diesen Kern liegen drei ergänzende Spuren. KI speziell für Embedded: Inferenz auf Mikrocontrollern und die Disziplin, KI- Assistenten an Treiber- und Firmware-Code einzusetzen, wo Beispielprojekte nicht ausreichen. KI-Produktstrategie: die schwierigere Frage, wo KI im Produktportfolio konkret eingesetzt werden soll – mit Pilot-Designs und Partner-Ökosystemen für Product Owners und Engineering Leadership. KI-Governance und Sicherheit: Ethik-Frameworks, EU-AI-Act-Compliance und die Leitungsentscheidungen, die darüber bestimmen, ob KI-Projekte ausgeliefert oder eingestellt werden.

Wählen Sie einen einzelnen Kurs für Tiefe in einem konkreten Werkzeug oder Thema. Wählen Sie den Lernpfad KI-gestützte Embedded-Entwicklung, wenn Sie die Kurse über fünf Tage hinweg sequenziert haben möchten, mit Übungsraum zwischen den Modulen. Über die Filteransicht unten lässt sich der Katalog nach Zielgruppe, Niveau und Liefersprache eingrenzen.

Filtern nach Zielgruppe, Niveau oder Sprache?

In der Filteransicht des vollständigen Katalogs können Sie nach Zielgruppe, Schwierigkeit und Liefersprache eingrenzen und nach Titel suchen.

Filteransicht öffnen