Programmieren mit OpenAI Codex: KI trifft Code

Modul 01: Einführung in OpenAI Codex - Überblick über die Entwicklung von Codex - Unterschiede zwischen Codex, ChatGPT und GPT-4 - Einsatzfelder und Grenzen von Codex - Live-Demo: Codex in Aktion Modul 02: Technische Grundlagen - API-Architektur von OpenAI Codex - Prompt Engineering – Wie „spricht“ man mit Codex? - Authentifizierung und Zugriffskontrolle - Typische Response-Strukturen und Formate Modul 03: Codex in der Praxis – Codegenerierung - Automatisches Erzeugen von Funktionen in Python - Kommentieren und Dokumentieren durch Codex - Refactoring durch natürliche Sprache - Praktische Übung: „Build a Function“ Modul 04: IDE-Integration und Tools - Integration in Visual Studio Code und andere IDEs - Einsatz von GitHub Copilot (Codex-basiert) - Vorteile und Limitierungen im Entwickleralltag - Praktische Übung: Debugging mit Codex Modul 05: Sicherheit, Ethik und Compliance - Umgang mit fehlerhaften oder unsicheren Vorschlägen - Urheberrechtliche Fragen bei generiertem Code - Vermeidung von Datenlecks und API-Missbrauch - Diskussionsrunde: „Was darf KI generieren?“ Modul 06: Eigene Anwendungsfälle entwickeln - Identifikation von Automatisierungspotenzial im eigenen Unternehmen - Entwicklung eines Codex-Prompts für ein konkretes Szenario - Austausch und Feedback zu Projektskizzen - Abschlussübung: Mini-Hackathon mit Codex

Hinweis zum Ablauf

Trainer: Diplom-Informatiker (Univ.) mit Schwerpunkt KI, langjähriger Branchen- und Projekterfahrung

Zielgruppe

Diese Schulung richtet sich an Entwickler:innen, Softwarearchitekt:innen sowie technisch interessierte Fachkräfte, die sich mit KI-gestützter Programmierung befassen möchten. Sie eignet sich auch für Innovationsverantwortliche und technische Projektleiter:innen, die das Potenzial von Codex für die Automatisierung und Effizienzsteigerung evaluieren möchten.

Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss

Teilnahmezertifikat und digitales Badge

Teilnahmevorraussetzungen

Grundkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, JavaScript) werden vorausgesetzt. Erste Berührungspunkte mit KI-Systemen oder Machine Learning sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

Preishinweis

Durchführungskosten abhängig von der Anzahl der Teilnehmer