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Kotlin Multiplatform: Effizientes Code-Sharing – jetzt auch mit KI

Kotlin Multiplatform hat seine Stärke im Teilen von Code längst bewiesen – von der gemeinsamen Nutzung von Logik und Datenmodellen bis hin zu UI-Komponenten über verschiedene Plattformen hinweg. Jetzt, im KI-Zeitalter, geht damit noch mehr.

Dieser Vortrag zeigt praxisnah, wie Kotlin Multiplatform erfolgreich eingesetzt wird, um KI-Funktionalitäten wie typsichere tiefe neuronale Netze, die mit einer domänenspezifischen Sprache (DSL) definiert werden oder Large Language Models (LLMs) in intelligenten Anwendungen (z. B. mit Model Context Protocol, MCP) effizient zu integrieren – und wie auch hier das Teilen von Code helfen kann. Anhand einer Beispielanwendung diskutieren wir technische Herausforderungen, Best Practices und wie gemeinsamer Code Innovation, Nachhaltigkeit und Teamarbeit fördert.

Lernziele

Nach dem Vortrag können die Teilnehmerinnen und Teilnehmer Kotlin Multiplatform nutzen, um typsichere, geteilte KI-Komponenten in ihren Anwendungen zu implementieren und den Vorteil des Code-Sharing voll auszuschöpfen

Speaker

 

Michal Harakal
Michal Harakal Nach einer langen Karriere als Softwareentwickler, zuletzt in der Rolle als Android-Entwickler, arbeitet Michal nun als Machine-Learning-Engineer bei der Deutschen Telekom AG. Sein Werkzeugkasten – in dem Kotlin einen besonderen Platz hat – ist vielseitig gefüllt. Michal teilt gerne seine Erfahrungen und ist in Open-Source-Projekten aktiv