Schnittstellenkommunikation im Web vermittelt fundiertes Wissen zur Integration und zum Zusammenspiel moderner Web-Technologien wie APIs, JavaScript, React, NodeJS, Express sowie die Entwicklung robuster Schnittstellen im Kontext von Full-Stack- und Frontend/Backend-Anwendungen. Der Fokus liegt auf praxisorientierten Methoden zur Echtzeit-Kommunikation zwischen verschiedensten Webdiensten, gezielter Nutzung von REST-API, strukturiertem Datenaustausch mit JSON sowie der Einbindung von Künstliche Intelligenz und Automatisierung. Besonders hervorzuheben ist die detaillierte Betrachtung von Sicherheitsaspekten, der effizienten Datenanalyse und Deployment-Prozessen in der Cloud. Sie lernen, unterschiedliche Architekturen zu vergleichen, Kommunikationsprobleme zu identifizieren und eine reibungslose Systemintegration zwischen Frontend-Framework und Backend umzusetzen. Ergänzend behandelt der Kurs, wie APIs modular aufgebaut und in individuelle App Development-Projekte eingebunden werden.

Grundlagen von AIPraktische Implementierung mit AIAI: Technologie und InfrastrukturFortgeschrittene AI-Strategien und Trends
Grundlagen von AI
  • Grundlegende Prinzipien von Künstliche Intelligenz im Web Development
  • Zusammenspiel von Machine Learning, Datenbank, Coding und Schnittstellen
  • Bedeutung robuster APIs für effiziente Schnittstellenkommunikation
  • Differenzierung zwischen Backend- und Frontend-Kommunikation
  • Fachbegriffe von API-Technologien wie REST-API, JSON und HTTP
  • Zusammenhang von Web Design und UX/UI in der API-Entwicklung
  • Modularität und Wiederverwendbarkeit von Komponenten

Praktische Implementierung mit AI
  • Entwicklung und Dokumentation von Schnittstellen für vollwertige Full-Stack-Projekte
  • Konfiguration von NodeJS, Express, JavaScript und React zur Automatisierung
  • Anwendung von Git zur Versionierung und Deployment in der Cloud
  • Überwachung und Auswertung von Schnittstellen durch Datenanalyse
  • Identifikation und Beseitigung häufiger Fehlerquellen im Coding-Alltag
  • Integration von Machine Learning-Pipelines mittels APIs

AI: Technologie und Infrastruktur
  • Auswahl geeigneter Backend- und Frontend-Frameworks
  • Nutzung von modernen Cloud-Lösungen und Deployment-Konzepten
  • Verwaltung von Schnittstellen mittels Software Engineering-Standards
  • Sicherheit und Compliance bei der API-Kommunikation
  • Monitoring von Schnittstellen mit automatisierten Tools
  • Performanceoptimierung und Lasttests

Fortgeschrittene AI-Strategien und Trends
  • KI-Integration in vielschichtige Webanwendungen
  • Analyse neuer Kommunikationsansätze für APIs
  • Evaluation fortschrittlicher Automatisierung und Datenanalyse