diff --git a/Modulbeschreibung_AISE502_v2_2026.md b/Modulbeschreibung_AISE502_v2_2026.md index 4382fa3..60e16c7 100644 --- a/Modulbeschreibung_AISE502_v2_2026.md +++ b/Modulbeschreibung_AISE502_v2_2026.md @@ -55,6 +55,7 @@ Künstliche Intelligenz erscheint dabei in **zwei gleichwertigen Rollen**: Entwicklungswerkzeuge produktiv, aber kritisch-reflektiert ein -- auf Basis der empirischen Evidenz (randomisierte Studien mit positiven wie negativen Befunden), mit Architektur-Dokumentation als Agenten-Kontext und Fitness Functions als Leitplanken. + - **AI als Komponente im System (Achse B):** Studierende entwerfen Architekturen, in denen LLM-, ML- und Optimierungskomponenten als Laufzeit-Bausteine wirken, und machen diese nicht-deterministischen Komponenten *engineering-tauglich* -- gekapselt (Gateway, Ports), @@ -168,118 +169,151 @@ Implementierungsphase (3 L Vorlesung + 1 L Standup/Coaching), **Woche 14** Synth Präsentationen (1 L + 3 L). **1. Das Entscheidungsproblem und das Framework** *(Teil I)* + - Inhalte: Vier Produktionssysteme, zwei Fakten (Stack Overflow, Monzo, Segment, Prime Video); Architektur als schwer umkehrbare Entscheidungen; die fünf Framework-Elemente (R(a), C(p), fit, ADR, Messvertrag); die Annahmen A1--A6; ADR/MADR und C4. + - AI-Linse (A): Ein Agent erstellt ADR-Entwürfe -- der Mensch verantwortet die Entscheidung. - Projekt: Kickoff -- Teams, Repository und Werkzeug-Setup, Domänenverständnis, Ontologie-Skizze, rohe Stakeholder-Wünsche. **2. Das Koordinatensystem: zwölf Profildimensionen** *(Teil I)* + - Inhalte: Die zwölf Dimensionen mit Antwortmass und Messinstrument; ISO/IEC 25010:2023 als Vokabular; ASR und Quality Attribute Workshop; sechsteilige Qualitätsszenarien; Utility Tree → Gewichte; R(a) aus Gewichten, Workload-Shape und Constraints. + - AI-Linse (B): Nicht-Determinismus, Latenz und Kosten als Dimension D12 der AI-Integrierbarkeit. - Projekt: Requirements-Workshop I -- Qualitätsszenarien mit Antwortmass, Utility Tree beginnen. **3. Nachfrage, Angebot, Passung: das formale Modell** *(Teil I)* + - Inhalte: C(p) über Taktiken; das dreistufige, nicht-kompensatorische Matching-Verfahren am Mini-Match des Kursprojekts (C10 gegen L, MM, MS); warum keine gewichtete Summe; ADR/MADR mit Messvertrag als Abschluss. + - AI-Linse (A/B): Der LLM-Provider hinter einem Port; ein Agent entwirft den MADR, ein Mensch zeichnet ihn. + - Projekt: Requirements-Workshop II -- R(Plattform) finalisieren, Ontologie als Vertrag. **Abgabe A1 (Ende Woche 3).** **4. Patterns I: ein Deployable** *(Teil II)* + - Inhalte: Schichtenarchitektur, modularer Monolith, Hexagonal/Ports-and-Adapters -- je Ursprungsproblem, Topologie, Architecture Quantum, Fähigkeitsprofil, Anti-Patterns; Modulgrenzen als CI-Gegenstand (Spring Modulith, import-linter, ArchUnit, Packwerk). + - AI-Linse (B): Der Port als Anti-Corruption-Layer, der die LLM-Komponente austauschbar macht. - Projekt: Architekturstudium I -- healthchecks (Django), Apache Fineract und Cosmic Python im Code; C4-Kontext- und Container-Entwurf. **5. Patterns II: verteilte Topologien** *(Teil II)* + - Inhalte: Microservices und Event-Driven Architecture; Sagas vs. ACID; der verteilte Monolith; Broker- vs. Mediator-Topologie; die sieben Resilienz-Grundmuster; Fallstudien (Netflix, Uber DOMA, Monzo, Segment-Rückbau). + - AI-Linse (B): Ein LLM-Aufruf als unzuverlässiger Remote-Call; Queues absorbieren Latenz, Rate-Limits und Ausfälle. + - Projekt: Architekturstudium II -- Ränder entwerfen (Ingestion-Queue, Resilienz gegen API-Ausfall), Service-Kontrakte skizzieren, Matrix-Vorfilter. **6. Patterns III: Batch und Serverless, Verallgemeinerung -- und die eigene Klasse C10** *(Teil II; Teil III)* + - Inhalte: Pipes-and-Filters/Batch und Serverless/FaaS; Stepping Back -- Architecture Quantum, "Partitioning beats distribution", konsolidierte Fähigkeitstabelle, Ausblick Agenten-Orchestrierung; danach C10, die AI-native Advisory-Plattform (Klasse des Projekts) mit dem Spiegelpaar C1/C2 als Vorschau. + - AI-Linse (B): Serverless und Pipelines als natürliche Heimat von Ingestion und Evaluation. - Projekt: **Der Match** -- drei Stufen für die eigene Plattform, Architekturentscheid, ADR-Entwurf. **7. Die Passung: drei Fälle, das Verfahren, die Matrix** *(Teil IV)* + - Inhalte: Drei durchgerechnete Matches (C6 Shape-Gate, C1 Veto und Mitigationen, C2 ordinale Lesung mit Sensitivitätsanalyse); das Verfahren im Allgemeinen; die 7×10-Matrix lesen; Einführung des Messvertrags (Fitness Functions, DORA). + - AI-Linse (A/B): Der Messvertrag als Betriebslizenz auch für agentisch erzeugten Code. - Projekt: Lösungsdesign finalisieren (Service-Schnitt, Kontrakte, Walking-Skeleton-Plan, Messvertrag mit Zahlen); **Design-Review-Gate**, **Abgabe A2 (Ende Woche 7)**. **8. Anwendungsklassen I: C1--C5** *(Teil III)* + - Inhalte: Anwendungsklassen als ASR-Bündel; C1 Kernbanking, C2 Social/Content, C3 Back-Office, C4 ERP, C5 E-Commerce -- Herausforderungen mit Zahlen und Regulatorik, Anforderungsprofile und die reale Architekturwahl (LMAX vs. Monzo, Instagram, Shopify, Fineract). + - AI-Linse (B): Die Latenzklasse, nicht die Genauigkeit, entscheidet über die Platzierung einer AI-Komponente; Agenten schlagen vor, deterministische Services entscheiden und buchen. + - Projekt: Sprint 1 -- Walking Skeleton beginnen (MarketDataService, minimaler ResearchAgent, stabile API). **9. Anwendungsklassen II: C6--C9 und zehn Profile nebeneinander** *(Teil III)* + - Inhalte: C6 Simulation/Batch, C7 DSS/BI, C8 IoT-Streaming, C9 Collaboration/Messaging; die dritte Konsistenzsemantik (Reproduzierbarkeit, Freshness-Kontrakt); zehn Profile nebeneinander mit fünf klassenübergreifenden Beobachtungen. + - AI-Linse (B): Text-to-SQL nur auf der governierten semantischen Schicht; keine LLM-Aufrufe pro Event im Stream. + - Projekt: Coaching; Walking Skeleton fertigstellen -- **Meilenstein: läuft End-to-End**. **10. Hybride, Evolution und das achtstufige Entscheidungsverfahren** *(Teil IV)* + - Inhalte: Hybride als Normalfall; Fit als Funktion der Zeit; Migrationsstrategien (MonolithFirst, Strangler Fig, Sacrificial Architecture; Segment, Prime Video, Shopify); das achtstufige Verfahren an ADR-007; Matrix-Zeilenbegründungen. + - AI-Linse (B): Die AI-Schicht als bewusst ersetzbare Sacrificial Architecture hinter einem Port. - Projekt: Coaching; deterministische Services (Performance, Risk, Optimization) mit exakten Tests gegen die Referenzvektoren. **11. Der Messvertrag, Conway's Law und die Grenzen der Theorie** *(Teil IV)* + - Inhalte: Fitness Functions in CI/CD (Taxonomie, drei Instrumentenfamilien); die vier DORA-Metriken und der Kopplungs-Befund; Kostenverlauf von Änderungen (Boehm vs. Menzies); Conway's Law und Team Topologies; sechs Grenzen der Theorie. + - AI-Linse (A/B): Eval-Harness-Pass-Rate und Token-Budget als neue Fitness-Function-Typen mit alter Mechanik. + - Projekt: Coaching; Resilienz auf allen externen Aufrufen, verifizierte Graceful Degradation -- **Meilenstein: deterministischer Kern vollständig getestet und resilient**. **12. AI-Dimension I: Achse A -- Evidenz und Konsequenzen; Achse B -- Grundlagen** *(Teil V)* + - Inhalte: Zwei widersprüchliche RCTs (Copilot +55.8 % vs. METR −19 % samt Wahrnehmungslücke) und ihre Auflösung; der Verifikations-Engpass; ADRs und Agenten-Instruktionsdateien als Kontrollschnittstelle; Achse B: der Sentiment-Call falsch und richtig verdrahtet, drei Komponententypen, LLM-Gateway-Referenzarchitektur, Eval-Harness-Grundlagen. + - Projekt: Coaching; AdvisorAgent mit 2--3 Sub-Agenten hinter dem Gateway (Pflichtteil), Ontologie-Guard auf allen Insights aktiv. **13. AI-Dimension II: Bedrohungen, verschobene Matrix, Orchestrierung -- und Synthese** *(Teil V)* + - Inhalte: OWASP LLM Top 10 und Prompt Injection als Architekturproblem; EU AI Act als Knock-out-Constraint; die fünf Zellverschiebungen der Matrix; Agenten-Orchestrierung als achtes, emergentes Kompositionsmuster und die Ökonomie der Autonomie; Synthese und Prüfungsorientierung. + - Projekt: Coaching; Eval-Harness als CI-Gate, Kosten- und Latenz-Dashboard, Threat-Model, Hardening, Topologie-ADR; Kür: autonomes Planning, Self-Repair, Model-Routing -- **Meilenstein: Eval-Harness im CI, Guard aktiv, Kosten-Observability**. **14. Synthese, Präsentation und Architektur-Verteidigung** + - Inhalte (1 L): Die Theorie-Pipeline in einem Satz; eine Disziplin an zwei Bindungsstellen; Prüfungsorientierung und Q&A -- kein neuer Stoff. + - Reflexion: Wo half und wo schadete die AI -- im Bauen (A) und im System (B)? - Projekt (3 L): Präsentationen, Architektur-Verteidigung und Peer-Reviews -- **Abgabe A3**. @@ -296,10 +330,13 @@ Plattform: - bezieht **strukturierte externe Daten** (Börsenkurse, z. B. via Yahoo Finance) -- mit Live-API und verpflichtendem Cache-/Snapshot-Fallback; + - bezieht **unstrukturierte externe Daten** (Firmen-News, Web-Berichte) und wandelt sie über eine AI-Komponente in strukturierte, gegen die Ontologie validierte Insights um; + - berechnet **Risiko-, Performance- und Portfolio-Optimierungs-Kennzahlen** (Formeln und Testvektoren werden vorgegeben; die Lernleistung ist das Engineering darum herum); + - stellt die Funktionalität **API-first** bereit, mit einem dünnen Dashboard (z. B. Streamlit) nur zur Demonstration. @@ -329,6 +366,7 @@ Architektur-Verteidigung (14, Abgabe A3). Resilienz gegen Ausfall externer Datenquellen; Eval-Harness für die AI-Komponente; Observability für Kosten und Latenz über das einzige LLM-Gateway; der Messvertrag aus A2 (Modulgrenzen-Check, Eval-Schwelle, Token-Budget) in CI verdrahtet. + - *Kür (für Spitzennoten):* autonomes Planning (der Advisor entscheidet selbst über Tool- und Sub-Agent-Aufrufe), Self-Repair-Loops, Model-Routing, Deployment mit CI/CD und Tracing. @@ -357,17 +395,21 @@ Zusammenarbeit mit anderen Studierenden, projektbegleitendes Selbststudium. ## Literatur **Leitmedium:** + - *AISE502 Lecture Notes -- A Theory of Architecture--Application Fit*, F. Herzog, Fachhochschule Graubünden, 2026 (englisch; wird abgegeben). **Methodische Hauptquellen der Theorie:** + - L. Bass, P. Clements, R. Kazman: *Software Architecture in Practice*, 4. Aufl., 2021. - M. Richards, N. Ford: *Fundamentals of Software Architecture*, 2. Aufl., O'Reilly, 2025. - N. Ford, R. Parsons, P. Kua, P. Sadalage: *Building Evolutionary Architectures*, 2. Aufl., O'Reilly, 2022. + - N. Forsgren, J. Humble, G. Kim: *Accelerate*, IT Revolution, 2018. **Begleitend:** + - I. Sommerville: *Modernes Software-Engineering*, Pearson, 2020 (deutschsprachiger Anker). - S. Newman: *Building Microservices*, 2. Aufl., O'Reilly, 2021 (nach Bedarf als Reader). - Aktuelle wissenschaftliche Artikel und Branchenforschung zu AI-Agenten, agentischen diff --git a/Modulbeschreibung_AISE502_v3_2026.docx b/Modulbeschreibung_AISE502_v3_2026.docx new file mode 100644 index 0000000..da6a723 Binary files /dev/null and b/Modulbeschreibung_AISE502_v3_2026.docx differ diff --git a/Modulbeschreibung_AISE502_v3_2026.md b/Modulbeschreibung_AISE502_v3_2026.md index 3fcb6f1..54b62f0 100644 --- a/Modulbeschreibung_AISE502_v3_2026.md +++ b/Modulbeschreibung_AISE502_v3_2026.md @@ -44,6 +44,7 @@ Künstliche Intelligenz erscheint in **zwei gleichwertigen, strikt getrennten Ac Entwicklungswerkzeuge produktiv, aber kritisch-reflektiert ein -- auf Basis der empirischen Evidenz (randomisierte Studien mit positiven wie negativen Befunden) und mit Architektur-Dokumentation und Fitness Functions als Leitplanken. + - **Achse B -- AI als Komponente im System:** Studierende entwerfen Architekturen, in denen LLM-, ML- und Optimierungskomponenten als Laufzeit-Bausteine wirken, und machen diese nicht-deterministischen Komponenten *engineering-tauglich*: gekapselt (Gateway, Ports), @@ -192,48 +193,58 @@ die Gateway- und Eval-Harness-Vorlesung genau dann, wenn Gateway und Agenten geb ## Inhalte **1. Das Entscheidungsproblem und das Framework** *(Skript Teil I, §1--2)* + - Inhalte: Vier Produktionssysteme, zwei Fakten (Stack Overflow, Monzo, Segment, Prime Video); Architektur als schwer umkehrbare, qualitätsgetriebene Entscheidungen; die fünf Framework-Elemente (R(a), C(p), fit, ADR, Messvertrag); die tragenden Annahmen A1--A6; von Alltagsfragen zu den zwölf Dimensionen (Überblick der fünf Gruppen). + - Praktische Anwendung: Projekt-Kickoff (Teams, Repository und Werkzeug-Setup inkl. agentischer Entwicklungswerkzeuge, Domänenverständnis, erste Ontologie-Skizze, rohe Stakeholder-Wünsche); ein Agent erstellt ADR-Entwürfe -- der Mensch entscheidet und verantwortet (Achse A). **2. Das Koordinatensystem: zwölf Profildimensionen und messbare Anforderungen** *(Teil I, §2--3)* + - Inhalte: Die zwölf Dimensionen einzeln motiviert, je mit Antwortmass und Messinstrument (Last, Korrektheit/Vertrauen, Wandel/Delivery, Ökonomie/Organisation, AI-Integrierbarkeit); ISO/IEC 25010:2023 als Vokabular; architektur-relevante Anforderungen (ASR), Quality Attribute Workshop, sechsteilige Qualitätsszenarien, Utility Tree → Gewichte; R(a) aus Gewichten, Workload-Shape und Knock-out-Constraints. + - Praktische Anwendung: Requirements-Workshop I -- Qualitätsszenarien mit Antwortmass für die Projektplattform (mindestens acht, davon drei für die AI-Komponenten), Utility Tree beginnen. **3. Nachfrage, Angebot, Passung: das formale Modell** *(Teil I, §4--6)* + - Inhalte: Herleitung von C(p) über Taktiken (Pattern vs. Taktik, Evidenzbasis); das dreistufige, nicht-kompensatorische Matching-Verfahren am Mini-Match des Kursprojekts (C10 gegen L, MM und MS); warum keine gewichtete Summe (MCDM-Kritik); ADR/MADR und der Messvertrag als Abschluss jeder Entscheidung. + - Praktische Anwendung: Requirements-Workshop II -- R(Plattform) finalisieren (Gewichte, Workload-Shape, Knock-out-Constraints), Ontologie als Vertrag fixieren. **Abgabe A1: Requirements-Dossier (Ende Woche 3).** **4. Patterns I: ein Deployable** *(Teil II, §8--10)* + - Inhalte: Schichtenarchitektur, modularer Monolith, Hexagonal/Ports-and-Adapters -- je: reales Ursprungsproblem, Topologie, Architecture Quantum, dimensionsweises Fähigkeitsprofil, Engineering-Konsequenzen, Anti-Patterns; Modulgrenzen als CI-Gegenstand (Spring Modulith, import-linter, ArchUnit, Packwerk). + - Praktische Anwendung: "Build it and study it" -- healthchecks (Django), Apache Fineract und das Cosmic-Python-Repo klonen und die Architektur im Code nachweisen; Architekturstudium I für die Plattform, C4-Kontext- und Container-Entwurf; AI-Linse: der LLM-Provider hinter einem Port. **5. Patterns II: verteilte Topologien** *(Teil II, §11--12)* + - Inhalte: Microservices und Event-Driven Architecture -- Ursprungsprobleme (Release-Zug, Ingest), Fähigkeitsprofile, Sagas vs. ACID, der verteilte Monolith als häufigster Fehlausgang, Broker- vs. Mediator-Topologie, Schema-Governance, die sieben Resilienz-Grundmuster (Timeout, Retry, Circuit-Breaker, Bulkhead, Fallback, Dead-Letter Queue, idempotenter Consumer); Fallstudien (Netflix, Uber DOMA, Monzo, Segment-Rückbau). + - Praktische Anwendung: Online Boutique und der Home-Assistant-EventBus im Quellcode; Architekturstudium II -- Ränder entwerfen (Ingestion-Queue, Resilienz gegen API-Ausfall), Service-Kontrakte skizzieren, Matrix-Vorfilter der Kandidaten; AI-Linse: ein LLM-Aufruf als @@ -241,65 +252,78 @@ die Gateway- und Eval-Harness-Vorlesung genau dann, wenn Gateway und Agenten geb **6. Patterns III: Batch und Serverless, die Verallgemeinerung -- und die eigene Klasse C10** *(Teil II, §13--17; Teil III, §28)* + - Inhalte: Pipes-and-Filters/Batch und Serverless/FaaS; die Verallgemeinerung: Architecture Quantum, "Partitioning beats distribution", Evidenzbasis und die konsolidierte Fähigkeitstabelle als Vergleichssicht; Agenten-Orchestrierung als emergentes Kompositionsmuster (Ausblick); danach **C10 -- AI-native Advisory-Plattformen**, die Klasse des Kursprojekts, mit dem Spiegelpaar C1/C2 als Kurzvorschau. + - Praktische Anwendung: dbt-Pipeline (jaffle_shop_duckdb) lokal bauen und den Knative-Bookstore inspizieren; **der Match**: das dreistufige Verfahren für die eigene Plattform durchführen (Knock-out → Veto → ordinale Lesung), Entscheid fällen, ADR beginnen. **7. Die Passung, formal: drei Fälle, das Verfahren, die Matrix** *(Teil IV, §30--32, 34; §37 Einführung)* + - Inhalte: Drei durchgerechnete Matches (C6: das Shape-Gate leert sechs von sieben Zellen; C1: Veto und dokumentierte Mitigationen; C2: ordinale Lesung mit Sensitivitätsanalyse und Tradeoff-Point); das Verfahren im Allgemeinen und was eine gewichtete Summe zerstört hätte; Zellsemantik und Lesart der 7×10-Matrix (Spalten, Zeilen, fünf Stützpunkte); Einführung des Messvertrags (Fitness Functions, vier DORA-Metriken). + - Praktische Anwendung: Lösungsdesign finalisieren -- Service-Schnitt und Kontrakte, Walking-Skeleton-Plan, Messvertrag mit Zahlen (Token-Budget, Eval-Schwelle ≥ 95 %, p95-Latenz ≤ 20 s, null Modulgrenzen-Verletzungen); **Design-Review-Gate** mit Verteidigung des ADR. **Abgabe A2: Architektur-Dossier (Ende Woche 7).** **8. Anforderungsprofile I: Anwendungsklassen C1--C5** *(Teil III, §18--23)* + - Inhalte: Anwendungsklassen als ASR-Bündel, nicht als Branchenlabel; C1 Kernbanking, C2 Social/Content, C3 Back-Office, C4 ERP, C5 E-Commerce -- je: reale Herausforderungen mit Zahlen und Regulatorik, Anforderungsprofil über die zwölf Dimensionen, und *welche Architektur reale Systeme wählten und warum* (LMAX vs. Monzo, Instagram, Shopify, Fineract). + - Praktische Anwendung: Sprint 1 -- Beginn des Walking Skeleton (MarketDataService, minimaler ResearchAgent, stabile API); AI-Linse: die Latenzklasse, nicht die Genauigkeit, entscheidet über die Platzierung einer AI-Komponente. **9. Anforderungsprofile II: C6--C9 und zehn Profile nebeneinander** *(Teil III, §24--27, 29)* + - Inhalte: C6 Simulation/Batch, C7 DSS/BI, C8 IoT-Streaming, C9 Collaboration/Messaging; die dritte Konsistenzsemantik (Reproduzierbarkeit, Freshness-Kontrakt); Verallgemeinerung: zehn Profile nebeneinander mit ihren Fussnoten und fünf klassenübergreifenden Beobachtungen (u. a.: D11 High, nicht Skalierung, erzwingt Microservices). + - Praktische Anwendung: Coaching; Walking Skeleton fertigstellen -- **Check Woche 9: läuft End-to-End**; das Projekt erbt C6 (Ingestion- und Eval-Pipelines) und C7 (Analytik). **10. Hybride, Evolution und das achtstufige Entscheidungsverfahren** *(Teil IV, §35--36, 33)* + - Inhalte: Hybride als Normalfall und die Bewertungseinheit Subsystem; Fit als Funktion der Zeit (Lehman, Annahme A5), Migrationsstrategien (MonolithFirst, Strangler Fig in beide Richtungen, Sacrificial Architecture; Fallstudien Segment, Prime Video, Shopify); das achtstufige Entscheidungsverfahren von den ASRs bis zum Messvertrag, durchgespielt an ADR-007; die Zeilen-Begründungen der Matrix im Detail. + - Praktische Anwendung: Coaching; deterministische Services (Performance, Risk, Optimization) mit exakten Tests gegen die Referenzvektoren; AI-Linse: die AI-Schicht als bewusst ersetzbare Sacrificial Architecture hinter einem Port. **11. Der Messvertrag, Conway's Law und die Grenzen der Theorie** *(Teil IV, §37--39)* + - Inhalte: Fitness Functions (atomar/holistisch, triggered/continual/temporal) in CI/CD und ihre drei Instrumentenfamilien; die vier DORA-Metriken und der Kopplungs-Befund; die vierstufige Kaskade und der C10-Referenzvertrag; Kostenverlauf von Änderungen (Boehm vs. Menzies); Conway's Law und Team Topologies als dritte Passungsdimension; sechs Grenzen der Theorie, auf sich selbst angewandt. + - Praktische Anwendung: Coaching; Resilienz auf allen externen Aufrufen (Timeout, Retry, Circuit-Breaker, Fallback) und verifizierte Graceful Degradation -- **Check Ende Woche 11**; der Messvertrag der eigenen Abgabe wird in CI verdrahtet. **12. Die AI-Dimension I: Achse A -- Evidenz und Konsequenzen; Achse B -- Grundlagen** *(Teil V, §40--41, §42.1--42.5)* + - Inhalte: Zwei widersprüchliche randomisierte Experimente (Copilot-RCT +55.8 % vs. METR −19 % inklusive Wahrnehmungslücke) und ihre Auflösung über fünf Moderatorvariablen; der Verifikations-Engpass; ADRs und Agenten-Instruktionsdateien als Kontrollschnittstelle, @@ -307,25 +331,30 @@ die Gateway- und Eval-Harness-Vorlesung genau dann, wenn Gateway und Agenten geb und richtig verdrahtet, drei Komponententypen (LLM, ML, Solver), die LLM-Gateway-Referenzarchitektur (Port, Routing, Caching, Budgets, Fallbacks, Ontologie-Guard) und die Grundlagen des Eval-Harness. + - Praktische Anwendung: Coaching; AdvisorAgent mit 2--3 Sub-Agenten hinter dem Gateway (Pflichtteil), Ontologie-Guard auf allen Insights aktiv; Achse-A-Arbeitsregeln im Team (Agenten-Instruktionsdatei, signierte ADRs, CI-Gate, AI-Policy). **13. Die AI-Dimension II: Bedrohungen, verschobene Matrix, Orchestrierung -- und Synthese** *(Teil V, §42.6--42.7, 43--45)* + - Inhalte: OWASP LLM Top 10 und Prompt Injection als Architektur-, nicht Modellproblem; EU AI Act als Knock-out-Constraint in R(a); wie AI die Matrix verschiebt (D12-Mechanik, fünf Zellverschiebungen, MLOps-Reifegrade); Agenten-Orchestrierung als achtes, emergentes Kompositionsmuster (sechs Topologien, Task-Signatur-Tabelle, Ökonomie der Autonomie); Synthese der Theorie und Prüfungsorientierung. + - Praktische Anwendung: Coaching; Eval-Harness als CI-Gate, Kosten- und Latenz-Dashboard, Threat-Model inklusive Prompt Injection über News, Hardening, Topologie-ADR; Kür: autonomes Planning, Self-Repair-Loops, Model-Routing. **Check Ende Woche 13.** **14. Synthese, Präsentation und Architektur-Verteidigung** + - Inhalte (1 Lektion, kein neuer Stoff): das Skript rückwärts als ein Argument gelesen; die Theorie-Pipeline in einem Satz; eine Disziplin an zwei Bindungsstellen (Achse A und B); Prüfungsorientierung und Q&A. + - Praktische Anwendung (3 Lektionen): Abschlusspräsentationen, **Architektur-Verteidigung** der eigenen Trade-offs, Reflexion (wo half und wo schadete AI -- im Bauen und im System) sowie Peer-Reviews. **Abgabe A3 / Meilenstein M6.** @@ -346,10 +375,13 @@ Die Plattform: - bezieht **strukturierte externe Daten** (Börsenkurse, z. B. via Yahoo Finance) -- mit Live-API und verpflichtendem Cache-/Snapshot-Fallback; + - bezieht **unstrukturierte externe Daten** (Firmen-News) und wandelt sie über eine AI-Komponente in strukturierte, gegen die Ontologie validierte Insights um; + - berechnet **Risiko-, Performance- und Portfolio-Optimierungs-Kennzahlen** (Formeln und Testvektoren werden vorgegeben; die Lernleistung ist das Engineering darum herum); + - stellt die Funktionalität **API-first** bereit, mit dünnem Dashboard zur Demonstration. **Zentrale Architekturregel:** *Agents propose; deterministic services decide and book.* @@ -366,6 +398,7 @@ Manifestation von "AI engineering-tauglich machen" und wird bewertet. Eval-Harness für die AI-Komponente; Kosten- und Latenz-Observability über das einzige LLM-Gateway; der Messvertrag aus A2 (Modulgrenzen-Check, Eval-Schwelle, Token-Budget) in CI verdrahtet. + - *Kür (für Spitzennoten):* autonomes Planning (der Advisor entscheidet selbst über Sub-Agent- und Tool-Aufrufe), Self-Repair-Loops, Model-Routing, Deployment mit CI/CD und Tracing. @@ -381,9 +414,11 @@ Degradation), Qualität (Tests der deterministischen Services, Eval-Harness), AI - **Vorlesungsskript** *A Theory of Architecture--Application Fit* (Teile I--V, 45 Abschnitte) -- Leitmedium, Prüfungsgrundlage und Lektüre vor jeder Sitzung; wird während des Semesters entlang der Vorlesung korrigiert und ergänzt (die jeweils aktuelle Fassung liegt auf Moodle). + - **Foliensätze der 14 Vorlesungen** sowie ein eigener Foliensatz zur Projekteinführung. - **Aufgabenblatt zum Praxisprojekt** (normative Quelle für Anforderungen, Meilensteine und Bewertung) inklusive UI-Skizzen der sechs Bildschirme. + - **Moodle-Kursraum** mit einem Abschnitt pro Woche (Lernziele, Theorie, Selbststudium und Aufgaben), einem Abschnitt zum Skript und einem Abschnitt zum Praxisprojekt. @@ -410,20 +445,26 @@ Zusammenarbeit mit anderen Studierenden, projektbegleitendes Selbststudium. ## Literatur **Leitmedium (roter Faden):** + - *AISE502 Lecture Notes -- A Theory of Architecture--Application Fit*, F. Herzog, Fachhochschule Graubünden, 2026 (englisch; wird abgegeben). **Die vier methodischen Hauptquellen der Theorie (im Skript gewürdigt):** + - L. Bass, P. Clements, R. Kazman: *Software Architecture in Practice*, 4. Aufl., Addison-Wesley/SEI, 2021 (Qualitätsszenarien, Taktiken, Utility Tree/ATAM). + - M. Richards, N. Ford: *Fundamentals of Software Architecture -- A Modern Engineering Approach*, 2. Aufl., O'Reilly, 2025 (Architecture Characteristics, Trade-off-Gesetze). + - N. Ford, R. Parsons, P. Kua, P. Sadalage: *Building Evolutionary Architectures*, 2. Aufl., O'Reilly, 2022 (Fitness Functions, Messvertrag). + - N. Forsgren, J. Humble, G. Kim: *Accelerate -- The Science of Lean Software and DevOps*, IT Revolution, 2018 (DORA-Metriken, Kopplungs-Befund). **Begleitend:** + - I. Sommerville: *Modernes Software-Engineering*, Pearson, 2020 (deutschsprachiger Anker). - S. Newman: *Building Microservices*, 2. Aufl., O'Reilly, 2021 (nach Bedarf als Reader). - ISO/IEC 25010:2023 (Qualitätsvokabular) und ISO/IEC/IEEE 42010:2022 (Architekturbeschreibung). diff --git a/Modulbeschreibung_AISE502_v3_2026_confluence.txt b/Modulbeschreibung_AISE502_v3_2026_confluence.txt index f1d3783..641de84 100644 --- a/Modulbeschreibung_AISE502_v3_2026_confluence.txt +++ b/Modulbeschreibung_AISE502_v3_2026_confluence.txt @@ -209,15 +209,18 @@ h2. Struktur h2. Literatur *Leitmedium (roter Faden):* + * _AISE502 Lecture Notes – A Theory of Architecture–Application Fit_, F. Herzog, Fachhochschule Graubünden, 2026 (englisch; wird abgegeben). *Die vier methodischen Hauptquellen der Theorie (im Skript gewürdigt):* + * L. Bass, P. Clements, R. Kazman: _Software Architecture in Practice_, 4. Aufl., Addison-Wesley/SEI, 2021 (Qualitätsszenarien, Taktiken, Utility Tree/ATAM). * M. Richards, N. Ford: _Fundamentals of Software Architecture – A Modern Engineering Approach_, 2. Aufl., O'Reilly, 2025 (Architecture Characteristics, Trade-off-Gesetze). * N. Ford, R. Parsons, P. Kua, P. Sadalage: _Building Evolutionary Architectures_, 2. Aufl., O'Reilly, 2022 (Fitness Functions, Messvertrag). * N. Forsgren, J. Humble, G. Kim: _Accelerate – The Science of Lean Software and DevOps_, IT Revolution, 2018 (DORA-Metriken, Kopplungs-Befund). *Begleitend:* + * I. Sommerville: _Modernes Software-Engineering_, Pearson, 2020 (deutschsprachiger Anker). * S. Newman: _Building Microservices_, 2. Aufl., O'Reilly, 2021 (nach Bedarf als Reader). * ISO/IEC 25010:2023 (Qualitätsvokabular) und ISO/IEC/IEEE 42010:2022 (Architekturbeschreibung). diff --git a/tools/md2docx.sh b/tools/md2docx.sh new file mode 100755 index 0000000..8bdfcef --- /dev/null +++ b/tools/md2docx.sh @@ -0,0 +1,26 @@ +#!/bin/zsh +# AISE502: Markdown-Modulbeschreibung -> Word (.docx), A4, Arial, mit Inhaltsverzeichnis. +# ./tools/md2docx.sh Modulbeschreibung_AISE502_v3_2026.md [ausgabe.docx] +# Benötigt pandoc; die Referenzvorlage tools/reference_fhgr.docx liefert Schriften, Ränder und A4. +set -e +SRC="${1:?Markdown-Datei angeben}"; OUT="${2:-${SRC:r}.docx}" +REF="$(dirname "$0")/reference_fhgr.docx" +# eigenstaendige "---"-Trennlinien entfernen: Word stellt sie als Absatz mit Punkt dar +sed '/^-\{3,\}$/d' "$SRC" | pandoc -f markdown+pipe_tables+smart -t docx \ + --reference-doc="$REF" --toc --toc-depth=2 --metadata toc-title="Inhaltsverzeichnis" -o "$OUT" +python3 - "$OUT" <<'PY' +import re, shutil, sys, zipfile +p = sys.argv[1]; tmp = p + ".tmp" +with zipfile.ZipFile(p) as zin, zipfile.ZipFile(tmp, "w", zipfile.ZIP_DEFLATED) as zout: + for it in zin.infolist(): + data = zin.read(it.filename) + if it.filename == "word/settings.xml": + s = data.decode("utf-8") + if "updateFields" not in s: # Word aktualisiert das Inhaltsverzeichnis beim Öffnen + s = re.sub(r"(]*>)", r'\1', s, count=1) + data = s.encode("utf-8") + zout.writestr(it, data) +shutil.move(tmp, p) +print(f"{p}: Feldaktualisierung aktiviert") +PY +echo "fertig: $OUT" diff --git a/tools/reference_fhgr.docx b/tools/reference_fhgr.docx new file mode 100644 index 0000000..3ad55c9 Binary files /dev/null and b/tools/reference_fhgr.docx differ