Sprache:
Deutsch

Zielgruppe:
Anforderungsingenieure, Architekten, Entwickler, Qualitätssicherer, SE Manager

Voraussetzungen:
Erste Erfahrungen mit KI in der Anwendung

Überblick und Zusammenfassungen:
# Kurzbeschreibung

Generative KI entwickelt sich derzeit zu einem der wichtigsten Innovationstreiber im Software Engineering. Moderne KI-Assistenten unterstützen bereits heute bei der Anforderungsanalyse, Architekturentwicklung, Implementierung, Testfallgenerierung, Dokumentation und Qualitätssicherung.

Im Embedded Software Engineering ergeben sich dabei besondere Herausforderungen. Echtzeitanforderungen, begrenzte Ressourcen, funktionale Sicherheit, Cybersecurity, regulatorische Anforderungen sowie lange Produktlebenszyklen erfordern einen verantwortungsvollen und qualitätsgesicherten Einsatz von KI-Technologien.

Dieses Seminar basiert auf dem etablierten Fraunhofer-IESE-Seminar *AI4SE – KI-gestütztes Software Engineering* https://www.iese.fraunhofer.de/de/schulung/es/ai4se.html und fokussiert gezielt die Anwendung von KI im Embedded Software Engineering. Anhand konkreter Beispiele aus Embedded- und Cyber-Physical-Systems-Projekten lernen die Teilnehmer, wie KI-Assistenten entlang des gesamten Entwicklungsprozesses eingesetzt werden können.

Behandelt werden unter anderem KI-gestütztes Requirements Engineering, Architektur- und Designunterstützung, Codegenerierung, Testautomatisierung, Qualitätssicherung sowie die besonderen Anforderungen von Safety- und Security-kritischen Systemen. Darüber hinaus werden Grenzen, Risiken und bewährte Vorgehensweisen für die Einführung von KI in Entwicklungsorganisationen diskutiert.

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# Lernziele

Nach dem Seminar können die Teilnehmer:

* Potenziale und Grenzen generativer KI im Embedded Software Engineering bewerten
* geeignete KI-Anwendungsfälle entlang des Entwicklungsprozesses identifizieren
* KI-Assistenten für Requirements Engineering einsetzen
* KI zur Architektur- und Designunterstützung nutzen
* KI-gestützte Codegenerierung sinnvoll anwenden
* Testfälle und Testautomatisierung mit KI unterstützen
* Risiken im Bereich Safety, Security und Compliance bewerten
* Human-in-the-Loop-Prinzipien wirksam einsetzen
* KI-Agenten und Multi-Agent-Workflows orchestrieren
* Tool-Integration in bestehende Entwicklungsprozesse planen
* Strategien zur Einführung von KI in Entwicklungsorganisationen ableiten
* KI-Assistenten praktisch an eigenen Projekten einsetzen

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# Agenda (6 Stunden)

## 1. Einführung in KI für Embedded Software Engineering (45 Minuten)
## 2. KI-gestütztes Requirements Engineering (60 Minuten)
## 3. KI-Unterstützung für Architektur und Design (60 Minuten)
## 4. KI-Agenten und Workflows (30 Minuten)
## 5. KI-gestützte Implementierung und Codegenerierung (60 Minuten)
## 6. KI für Test und Qualitätssicherung (45 Minuten)
## 7. (Optional) Safety (30 Minuten)
## 8. Abschluss-Workshop (30 Minuten)



Art der Vermittlung:
Das Seminar kombiniert: * Fachvortrag * Methodenerklärung * Werkzeugdemonstrationen * Live-Demonstrationen * Live-Coding-Sessions * Praxisbeispiele * Erfahrungsberichte aus Forschungs- und Industrieprojekten * Interaktive Diskussionen * Gruppenarbeit * Praktische Übungen am eigenen Material * Abschluss-Workshop mit Transferplanung Der Fokus liegt auf der praxisnahen Anwendung von KI entlang des Embedded-Software-Lifecycles.

Nutzen:
Die Teilnehmer erhalten einen fundierten Überblick über den aktuellen Stand KI-gestützter Entwicklung im Embedded Software Engineering.

Sie lernen:

* konkrete Anwendungsfälle für KI im Engineering kennen
* geeignete Werkzeuge auszuwählen
* hilfreiche Agenten- und Skill-Definitionen kennen
* Dokumentvorlagen für KI-gestütztes Software Engineering kennen
* KI-Ergebnisse kritisch zu bewerten
* Risiken hinsichtlich Qualität, Safety und Security zu beherrschen
* KI in bestehende Entwicklungsprozesse zu integrieren
* Potenziale zur Effizienz- und Qualitätssteigerung systematisch zu nutzen

Darüber hinaus erhalten sie praktische Empfehlungen und Best Practices aus aktuellen Forschungs- und Industrieprojekten.