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Machine Lerning Engineer
1. Überblick und Einleitung Artificial Intelligence im Requirements Engineering
- Definition und Grundlagen von Artificial Intelligence
- Grundlagen von effektivem Prompting
- Anwendungen und Vorteile von AI im Requirements Engineering
2. AI-Tools und Technologien im Requirements Engineering
- Überblick über verschiedene AI-Tools und -Technologien, die im Requirements Engineering eingesetzt werden können
3. AI-Anwendungsfälle im Requirements Engineering
- Einsatz von AI in der Ermittlung und Analyse von Anforderungen
- Automatisierte Dokumentation und Verwaltung von Anforderungen
- AI-gestützte Qualitätssicherung und Validierung von Anforderungen
- Effizientere Verwaltung und Priorisierung von Anforderungen mit AI-Tools
- Verbesserung der Kommunikation und Zusammenarbeit im Requirements Engineering durch AI
4. Grenzen, Herausforderungen und ethische Aspekte von AI im Requirements Engineering
- Umgang mit möglichen Risiken und Limitationen von AI im Requirements Engineering
- Datenschutz und Datensicherheit beim Einsatz von AI
- Ethische Überlegungen und Verantwortung im Umgang mit AI im Requirements Engineering
5. Ausblick auf die Zukunft von AI im Requirements Engineering
- Trends und Entwicklungen der AI im Requirements Engineering
- Potenziale und Chancen für zukünftige Anwendungen von AI im Requirements Engineering
Anforderungen:
Für eine erfolgreiche Teilnahme am Training sind grundlegende Kenntnisse im Requirements Engineering hilfreich, um den Einsatz von AI-Methoden im richtigen Kontext zu verstehen. Zusätzlich sind Grundkenntnisse in Informationstechnologie und Datenanalyse von Vorteil.
Eine wesentliche Voraussetzung ist die Offenheit und Bereitschaft, sich mit neuen Technologien und Konzepten auseinanderzusetzen und innovative Ansätze im Arbeitsalltag zu integrieren.
- Verstehen von AI: Grundlagenwissen über AI, ihre Geschichte und die Anwendungsmöglichkeiten im Requirements Engineering
- Automatisieren von Anforderungsanalysen: Einsatz von AI zur automatisierten Analyse und Priorisierung von Anforderungen
- Verbessern der Qualitätssicherung: Nutzung von AI zur Verbesserung der Qualität und Konsistenz von Anforderungen
- Effizientes Dokumentieren: Anwendung von AI-Tools zur automatisierten Dokumentation und Verwaltung von Anforderungen
- AI-gestütztes Kommunizieren: Verbesserung der Kommunikation und Zusammenarbeit im Anforderungsmanagement durch den Einsatz von AI
Dieser Kurs besteht aus einem Online-Seminar und wird von einer:m Trainer:in geleitet, die/der die Teilnehmenden live betreut. Theorie und Praxis werden mit Live-Demonstrationen und praktischen Übungen vermittelt. Zum Einsatz kommt die Videokonferenz-Software Zoom.
Dieses Training richtet sich an:
- Requirement Engineers: Personen, die Anforderungen erfassen, analysieren und dokumentieren, profitieren von diesem Training, da es ihnen zeigt, wie sie AI zur Verbesserung ihrer Arbeit einsetzen können.
- Business Analyst:innen und Business Engineers: Diese Gruppe kann das Training nutzen, um zu verstehen, wie AI-Tools ihre Analysen und Anforderungen unterstützen können.
- Product Engineers: Personen, die an der Entwicklung von Produkten beteiligt sind, lernen, wie AI ihre Anforderungen und Entwicklungsprozesse optimieren kann.
- Projektmitarbeitende: Personen, die im Projektmanagement tätig sind und Anforderungen stellen, definieren oder interpretieren müssen, können von den neuen Möglichkeiten durch AI profitieren.
- Systemanalytiker:innen und Testmanager:innen: Alle Personen, die sich auf das Testen spezialisiert haben, lernen, wie man bei der Konzeption von Testfällen und der Analyse der Testabdeckung von AI-Tools effiziente Unterstützung erhalten kann.
- Software-Entwickler:innen und Projektmanager:innen: Stärkung der Kompetenzen in der Anforderungsverwaltung und Projektplanung durch den gezielten Einsatz von AI-Tools.
- Qualitätsmanager:innen und IT-Berater:innen: Ausbau des Verständnisses für die Bedeutung von Anforderungen in der Qualitätssicherung und Anwendung von AI-Tools zur Optimierung dieser Prozesse.
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