Meine Vorlesungen zu KI, SW-Engineering und Agile

Hier möchte ich kurz meine aktuelle Vorlesungen vorstellen und empfehlen. Außerdem werde ich ggf. Zusatzmaterialien bereitstellen.

Ich habe selbst seinerzeit einen sehr harten Sprung ins kalte Wasser gemacht: nach Studium plus 6 Jahre Forschungszentrum direkt in eine intensive Führungsrolle im Seriengeschäft der Automobilindustrie. Der Kontrast ist ziemlich heftig. Dies ist eine Motivation bei allen Vorlesungen: ich möchte schon im Studium Praxiserfahrung aus der Industrie einfließen lassen – im Guten wie im Schlechten – um den Übergang etwas sanfter zu gestalten!

Bei mir schließt sich jetzt der Kreis: im Studium und am Forschungszentrum habe ich mich intensiv mit KI und mobiler Robotik beschäftigt. Dann kam eine längere Phase in der Automobilindustrie. Und jetzt mit der eigenen Firma bin ich wieder bei KI und mobiler Robotik gelandet – genauer deren Einführung bei KMU und mittelständischen Unternehmen.

In meinen Vorlesungen will ich versuchen diese Bandbreite zu vermitteln.

Meine aktuellen Vorlesungen:

• AI meets Engineering, Hochschule München (Präsenz)
• Agile Softwareentwicklung, Dt Hochschule Potsdam (Online)
• Industrielle Softwareentwicklung, Dt Hochschule Potsdam (Online)
• (Eh. Biologisch mitivierte Roboter und Intelligente Systeme, KIT, 2008-2012)

AI meets Engineering, Hochschule München (Präsenz)

AI meets Engineering – Brückenschlag zwischen etablierten Standards und KI-gestützter Innovation

Die moderne System- und Softwareentwicklung steht vor einem Paradigmenwechsel: Künstliche Intelligenz revolutioniert bewährte Prozesse. Doch Innovation entsteht nicht im luftleeren Raum. Auch in einer KI-getriebenen Zukunft bleiben klassische Kernkompetenzen, normative Vorgaben, Traceability und ein fundiertes Qualitätsmanagement das unverzichtbare Fundament für sichere und skalierbare Industriesysteme.

Dieses Modul schließt die Lücke zwischen akademischer Theorie und industrieller Praxis. Neben einer fundierten methodischen Ausbildung profitieren Sie von tiefen Einblicken in die industrielle Realität, untermauert durch praxisnahe Fallstudien und reale Erfahrungsberichte aus der Unternehmenspraxis.

Ein innovatives Lehrkonzept: 50% Theorie, 50% Praxis
Die Veranstaltung ist zweigeteilt, um den direkten Transfer des erlernten Wissens zu verbessern:

• Vormittags Vorlesung: Vermittlung der theoretischen Grundlagen des Product Lifecycles, der Systemarchitekturen sowie der Gegenüberstellung von klassischen und KI-basierten Methoden unter Berücksichtigung relevanter Industrienormen.
• Nachmittags Hackathon: In sehr frei gestalteten, praxisnahen Hackathons wenden Sie die Methoden direkt an und entwickeln im Team eigene, funktionale KI-Prototypen für konkrete technische Problemstellungen.

Tipp: Beispiele der Projekte der Hackathons sind hier zu finden.

Ganzheitliche Kompetenzentwicklung (Soft Skills)
Über die rein technische Expertise hinaus legt dieses Modul einen bewussten Schwerpunkt auf die Ausbildung überfachlicher Schlüsselqualifikationen. Durch die intensive Projektarbeit im Team schärfen Sie Ihr analytisches und ganzheitliches Denken, üben sich in kritischer Selbstreflexion und optimieren Ihre Präsentationskompetenz bei der Vorstellung Ihrer prototypischen Lösungen.

Bereiten Sie sich auf den reibungslosen Übergang in die Industrie vor und lernen Sie, wie man zukunftsweisende KI-Methoden mit der notwendigen Ingenieursdisziplin erfolgreich vereint.

---

Agile Softwareentwicklung, Dt Hochschule Potsdam (Online)

Online-Kurs: Agile Softwareentwicklung – Von den theoretischen Modellen zur industriellen Praxis

Das Management komplexer Softwareprojekte verlangt weit mehr als reines Programmieren. Es erfordert echtes „Engineering“ – den intellektuellen Hub, der aus Code ein verlässliches Produkt macht. In der industriellen Realität stehen Entwickler und Führungskräfte jedoch oft im Spannungsfeld zwischen starren Organisationsstrukturen, normativen Vorgaben und der Forderung nach maximaler Agilität.

Dieser modular aufgebaute Online-Kurs beleuchtet die agile Transformation systematisch und kritisch. Das Besondere: Die theoretischen Inhalte werden durchgehend durch reale Praxiseinblicke, Kommentare und Anekdoten aus der Industrie gestützt. Sie lernen nicht nur, wie Methoden auf dem Papier funktionieren, sondern wie sie sich in der harten Unternehmensrealität – zwischen Festpreisverträgen, Matrixorganisationen und strengen Compliance-Vorgaben – bewähren.

Der Kurs ist strukturell in zwei aufeinander aufbauende Units unterteilt:

Unit 1: Grundlagen, Mensch und Organisation

Im ersten Teil legen wir das fundamentale Verständnis für das agile Paradigma und grenzen es historisch sowie methodisch von sequentiellen Ansätzen ab.

• Die kulturelle Wechselwirkung: Wie beeinflusst agiles Vorgehen die Unternehmenskultur – und umgekehrt? Wir betrachten das Zusammenspiel mit Linienorganisationen und das Controlling (z. B. Earned Value Analyse).
• Der Faktor Mensch: Die veränderte Rolle des Kunden sowie die Dynamik, Grenzen und Nachteile agiler Teams im industriellen Umfeld.
• Praktiken im Alltag: Fundierte Einführung in Werkzeuge wie Planning Poker kombiniert mit der 3-Punkt-Schätzung, agile Releaseplanung, agilen Architektur-Entwurf sowie Risiken und vertragliche Aspekte (Fixed Price vs. Time-and-Material).

Unit 2: Vorgehensmodelle, Skalierung und industrielle Realität

Der zweite Teil widmet sich der tiefgehenden Analyse, der Skalierung für Großprojekte und der operativen Umsetzung in der Industrie.

• Klassische Modelle im Vergleich: Detailbetrachtung sequentieller und iterativer Klassiker (Wasserfallmodell, V-Modell XT/VDI, Spiralmodell, Rational Unified Process inkl. UML).
• Agile & Lean-Methoden: Tiefenbohrung in SCRUM (Ereignisse, Artefakte, Rollen), KANBAN sowie deren Hybridformen (Scrumban, FDD, XP, TDD).
• Skalierte agile Frameworks: Analyse der Grundideen und Strukturen für große Organisationen anhand führender Frameworks wie SAFe (Scaled Agile Framework), LeSS, Scrum@Scale, Nexus sowie dem Spotify-Modell und Disciplined Agile (DA).
• Operatives Release- & Qualitätsmanagement: Praktische Umsetzung von Software- und System-Reifegradmodellen, die Projektintegration in Großprojekten sowie das operative Vorgehen beim Releasing mittels Branching/Merging-Strategien und verbindlichen Quality Gates.

Mit dieser Kombination aus akademischer Tiefe und ungefiltertem Praxiswissen erlangen Sie die Fähigkeit, für jede technische und organisatorische Problemstellung – vom einzelnen Team bis hin zum skalierten Großprojekt – das richtige Vorgehensmodell auszuwählen und erfolgreich anzuwenden.

Industrielle Softwareentwicklung, Dt Hochschule Potsdam (Online)

Online-Kurs: Industrielle Software-Entwicklung – Professionelles Engineering für komplexe Systeme

Warum spricht die Industrie von Software „Engineering“ und nicht einfach von „Programmieren“? Weil das Schreiben von Code nur die Spitze des Eisbergs ist. Der wahre intellektuelle Hub und der Großteil des wirtschaftlichen Aufwands fließen in die Konzeption, Absicherung und Steuerung komplexer Softwareprodukte. Wer in der Industrie erfolgreich sein will, muss die Mechanismen hinter skalierbaren, normkonformen und sicheren Systemen beherrschen.

Dieser Online-Kurs vermittelt Ihnen das fundierte Fundament moderner Software-Ingenieursdisziplin. Das Besondere: Die akademische Theorie wird durchgehend mit wertvollen Praxiseinblicken, persönlichen Kommentaren und Anekdoten aus der Industrie (z. B. aus der Automobilentwicklung) bereichert. Sie erfahren aus erster Hand, wie Theorie und reale Unternehmenspraxis ineinandergreifen.

Das Modul ist systematisch in zwei aufeinander aufbauende Units gegliedert:

Unit 1: Fundamente, Organisation und der Engineering-Zyklus

Der erste Teil widmet sich den organisatorischen, normativen und prozessualen Leitplanken industrieller Großprojekte.

• Qualität & Governance: Wir beleuchten Qualitäts-Parameter in der Vor- und Serienentwicklung sowie in sicherheitsrelevanten Systemen. Sie lernen den Umgang mit Reifegradmodellen, Integrierten Managementsystemen (IMS) und den harten Kriterien von Quality Gates.
• Normen & Safety: Fundierte Einführung in das Qualitätsmanagement (ISO 9001), funktionale Sicherheit, Cyber Security und das V-Modell.
• Organisation & Wirtschaftlichkeit: Produktmanagement-Strategien, Kostenschätzung mittels Earned Value Methode sowie Werkzeuge zur Automatisierung und Wiederverwendbarkeit von Komponenten.
• Der Engineering-Zyklus: Von der SMARTen Anforderungsspezifikation über das Architektur-Design bis hin zu tiefgehenden Testverfahren (Black-Box, White-Box, Systemtests) und der durchgängigen Traceability.

Unit 2: Vorgehensmodelle, Skalierung und zukunftsfähige Auswahl

Der zweite Teil bietet eine kritische Analyse und Gegenüberstellung aller relevanten Prozessmodelle für den industriellen Einsatz.

• Klassische Modelle: Detailbetrachtung sequentieller und iterativer Standards (Wasserfallmodell, V-Modell XT/VDI, Spiralmodell, Rational Unified Process inkl. UML).
• Agile & Lean-Methoden: Tiefenbohrung in SCRUM und KANBAN sowie hybride Ansätze wie Scrumban, FDD, TDD und Extreme Programming (XP).
• Skalierung & Synthese: Einführung in agile Skalierungsframeworks für Großorganisationen sowie eine abschließende Synthese zur kriterienbasierten Auswahl des optimalen Modells für Ihr Projekt.
• Ausblick: Ein zukunftsweisender Exkurs beleuchtet das Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz, Software Engineering und modernen Vorgehensmodellen.

Bereiten Sie sich optimal auf die Schnittstelle zwischen Akademie und industrieller Praxis vor und erwerben Sie das methodische Rüstzeug, um komplexe Softwareprojekte nach höchsten Industriestandards erfolgreich zu steuern.