1 Los geht’s – dein smarter Einstieg ins Programmieren

11

1.1 Warum KI das Programmieren revolutioniert

12

1.1.1 Von der Maschinensprache zur natürlichen Sprache

12

1.1.2 Der KI-Quantensprung

14

1.2 Dein KI-Code-Baukasten – die wichtigsten KI-Assistenten

17

1.3 Dein erstes Programm

20

1.3.1 Schritt-für-Schritt zu deinem ersten Programm

20

1.3.2 Ist eine KI für »Hallo Welt« überqualifiziert?

24

1.3.3 Grüße aus Babylon – »Hallo Welt« in anderen Programmiersprachen

26

1.3.4 Codeversteher – die KI erklärt dir den Code

27

1.4 Der »Beipackzettel« zum Buch

28

1.4.1 Das pädagogische Konzept

28

1.4.2 Der menschliche Vorteil: Kreativität

30

1.4.3 Die Inhalte – ein kurzer Überblick

31

2 Die perfekte Basis – deine Entwicklungsumgebung

33

2.1 Visual Studio Code

34

2.1.1 Installation unter Windows, macOS und Linux

34

2.1.2 VSC auf Deutsch umstellen und Python einrichten

36

2.1.3 Ein erstes Python-Projekt in VSC erstellen

38

2.1.4 Integration von KI-Tools in Visual Studio Code

40

2.2 Jupyter Notebook und Google Colab

44

2.2.1 Jupyter Notebook – der Standard für Python-Projekte

44

2.2.2 Google Colab – Jupyter Notebook in der Cloud

45

2.2.3 Anmeldung und Einrichtung von Google Colab

46

2.2.4 Dein erstes Colab Notebook

47

2.2.5 Installation und Verwaltung von Python-Bibliotheken

50

2.2.6 Gemini-KI in Google Colab

51

2.2.7 Jupyter Notebook lokal installieren

52

3 Einfach(e) Programme mit KI schreiben (lassen)

57

3.1 Taschenrechner & Co.

58

3.1.1 Vom Umgang mit Variablen

58

3.1.2 Was sind Variablentypen?

61

3.1.3 Wie verarbeitet man Zahlen und Texte?

62

3.1.4 Lineare Algorithmen und Benutzerinteraktion

64

3.1.5 Einfache Verzweigungen

67

3.1.6 Einen einfachen Taschenrechner programmieren

69

3.1.7 Ein professioneller Taschenrechner mit echten Tasten

71

3.2 Das Abenteuer der Verzweigung

74

3.2.1 Verzweigungen verstehen – der Währungsrechner

74

3.2.2 Ein Mini-Textabenteuer – der virtuelle Escape-Room

76

3.2.3 Im nächtlichen Dschungel der Mathematik

79

3.3 Jetzt geht’s rund – Schleifen

81

3.3.1 Das Ziel: Wiederholungen automatisieren

82

3.3.2 Schleifentypen im Überblick

83

3.3.3 Der Passwort-Checker

84

3.4 Der KI-Coach – von der Idee zum Programm

87

3.4.1 Der Chatbot als Programmier-Tutor

87

3.4.2 Vom Konzept zum Code – einen Countdown-Timer entwickeln

88

3.4.3 Bibliotheken für spezielle Aufgaben entdecken

93

3.4.4 Von der Idee über das Struktogramm bis zum Programm

95

3.5 Die KI als Coding-Assistentin

100

3.5.1 Pair Programming – Definition und Einsatzbereiche

100

3.5.2 Explizit anfängertauglichen Code generieren

105

3.5.3 Pair Programming in verschiedenen Umgebungen

108

3.5.4 ChatGPT »Work with Apps«

114

3.5.5 Ein eigenes GPT oder Projekt für die didaktische Programmierung bauen

116

4 Programmieren mit System

121

4.1 Datenverarbeitung

121

4.1.1 Listen und Tabellen als Datenstruktur

122

4.1.2 Listen verarbeiten – die wichtigsten Operationen

125

4.1.3 Praktische Beispiele zum Einsatz von Listen

126

4.1.4 Komplexere Datenstrukturen – Stacks, Queues, Bäume und Graphen

129

4.1.5 Daten einlesen, verarbeiten und speichern

135

4.1.6 Der Vokabeltrainer

140

4.1.7 Arrays und Matrizen

141

4.2 Funktionen definieren

146

4.2.1 Funktionen als Strukturierungselement

146

4.2.2 Parameter und Rückgabewerte

147

4.2.3 Praxisbeispiel: Das Mehrspielerquiz

149

4.3 Bibliotheken verwenden

152

4.3.1 Bibliotheken importieren

152

4.3.2 Lösung linearer Gleichungssysteme mit NumPy

155

4.3.3 Web Scraping mit Beautiful Soup

157

4.4 Grafische Benutzeroberflächen

159

4.4.1 Was ist ein GUI?

159

4.4.2 GUI-Frameworks für Python

160

4.4.3 Fenster und Schaltflächen mit Tkinter erstellen

161

4.4.4 Ereignisse verarbeiten

163

4.4.5 Projekt: Grafikfähiger Taschenrechner mit Tkinter

165

4.4.6 Projekt: To-do-Liste mit PyQt5

167

4.5 Computergrafik

169

4.5.1 Erste Schritte mit Turtle-Grafik

169

4.5.2 Projekt: Das Haus vom Nikolaus

174

4.5.3 3D-Grafik

177

4.5.4 Projekt: Die Mandelbrotmenge (Apfelmännchen)

180

4.5.5 Spieledesign für Einsteiger*innen

182

5 Daten und ihre Visualisierung

189

5.1 KI und Excel

189

5.1.1 KI als Excel-Tutor

191

5.1.2 KI-Integration in Excel & Co.

194

5.1.3 Daten in das Excel-Format konvertieren

198

5.1.4 Excel-Daten per KI verarbeiten

200

5.1.5 Excel um VBA erweitern

205

5.2 Diagramme, Plots und Grafiken erstellen

209

5.2.1 Datensätze aus freien Quellen beschaffen

209

5.2.2 Datenbereinigung und -vorbereitung

212

5.2.3 Die KI als Ideengeber zur Datenanalyse nutzen

214

5.2.4 Visualisierungsbibliotheken im Überblick

218

5.2.5 Projekt: Das Solar-Dashboard

221

5.3 Webdaten nutzen

228

5.3.1 Am Anfang war die API

228

5.3.2 Wie wird das Wetter?

230

5.3.3 Der Börsenticker

234

5.3.4 Projekt: Ein Web Scraper für Medien

238

5.3.5 Einen KI-Chatbot per API nutzen

241

5.3.6 Projekt: Der KI-gestützte Webseitenkompressor

242

5.3.7 Projekt: KI-Bilder via API generieren

245

6 Hardware und Sensoren erforschen

247

6.1 Erste Schritte

247

6.1.1 Der Calliope – ein Mikrocontroller für alle

248

6.1.2 Den Calliope mini einrichten und programmieren

249

6.1.3 Die Alternative – der Funduino Cube

256

6.2 Ich fühle was, was du nicht fühlst – Sensoren

264

6.2.1 Sensoren – ein Überblick

265

6.2.2 Die Umgebungstemperatur messen

266

6.2.3 Die elektronische Wasserwaage

271

6.2.4 Der elektronische Kompass

276

6.3 … und Action! Aktoren nutzen

282

6.3.1 Erste Schritte: LEDs und Sound steuern

282

6.3.2 Motoren steuern

284

6.3.3 Ein Fahrzeug steuern

287

6.4 Komplexe Projekte realisieren

292

6.4.1 Dein persönlicher Hardwareassistent

292

6.4.2 Projekt: Die intelligente Wetterstation auf dem Cube

299

6.4.3 Projekt: Ein Navigationssystem für den Funduino Calle

304

6.4.4 It’s Game Time – »Snake« auf dem Calliope

306

7 Künstliche Intelligenz selbst programmieren

313

7.1 Grundlagen des maschinellen Lernens

313

7.1.1 KI, maschinelles Lernen und neuronale Netze

313

7.1.2 Projekt: Deine erste Bildklassifikation

320

7.1.3 Die Grenzen maschinellen Lernens

329

7.2 Neuronale Netze programmieren

330

7.2.1 Grundlagen neuronaler Netze

330

7.2.2 TensorFlow kennenlernen

334

7.2.3 Projekt: Handschrifterkennung

336

8 Fortgeschrittene Techniken

345

8.1 Objektorientierte Programmierung

345

8.1.1 Warum objektorientierte Programmierung?

346

8.1.2 Grundkonzepte der objektorientierten Programmierung

347

8.1.3 Praxisbeispiel: Tierbestand im Zoo verwalten

350

8.1.4 Tipps zur objektorientierten Programmierung

357

8.2 Datenbanken

358

8.2.1 Das Prinzip einer relationalen Datenbank

358

8.2.2 SQLite – der einfache Einstieg

360

8.2.3 MySQL und Docker

367

8.3 App-Entwicklung für Smartphones

379

8.3.1 Apps für alle entwickeln

379

8.3.2 Von der Desktop-App zur mobilen Anwendung

381

8.3.3 Eine plattformübergreifende App mit Flutter bauen

384

8.4 Tools für Profis – Agenten und MCP

391

8.4.1 Agenten

392

8.4.2 Das Model Context Protocol (MCP)

401

8.5 Versionsverwaltung mit GitHub

405

8.5.1 Was ist GitHub und wozu braucht man es?

406

8.5.2 Dein erstes GitHub Repository einrichten

407

8.5.3 GitHub und Visual Studio Code – das perfekte Team

409

9 Tipps und Tricks

415

9.1 Troubleshooting mit KI

415

9.1.1 Wenn nichts funktioniert – Probleme aus der Praxis

416

9.1.2 Systematisches Debugging mit KI

419

9.1.3 Codeoptimierung

422

9.2 Refaktorierung und Dokumentation

426

9.2.1 Was ist Refactoring?

426

9.2.2 Code zwischen Programmiersprachen übersetzen

430

9.2.3 Dokumentation

431

9.3 Weiterführende Ressourcen

435

9.3.1 Prompt-Sammlungen nicht nur für Programmierer*innen

435

9.3.2 YouTube-Kanäle und Onlineressourcen

435

9.3.3 Bücher

436

9.3.4 Herausforderungen auf Coding-Plattformen

437

9.4 Fazit und Ausblick

438