AI Engineer - Vertiefung KI Manager und Digital Transformation Manager

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

1. 1
   AI Engineers sind das technische Rückgrat der digitalen Zukunft. Sie entwickeln und implementieren Machine-Learning-Modelle, trainieren neuronale Netze, gestalten intelligente Anwendungen und bringen Innovation in den Code. Dabei arbeiten sie an der Schnittstelle von Daten, Softwareentwicklung und Geschäftslogik - und spielen eine Schlüsselrolle in der Skalierung von KI in Unternehmen. Gleichzeitig verstehen moderne AI Engineers die Komplexität sozialer Systeme und die Notwendigkeit, technologische Lösungen in organisationalen Kontexten nachhaltig zu verankern.
2. 2
   In diesem Zertifizierungsprogramm erhalten Sie einen Überblick sowohl über die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz, Neuronaler Netze und Deep Learning als auch über die Erfolgsfaktoren wie digitale Transformation in Unternehmen erfolgreich gelingen kann. Sie lernen, AI Modelle zu entwickeln, zu trainieren, zu bewerten und ihren Nutzen abzuschätzen. Zudem arbeiten Sie mit aktuellen Bibliotheken und verschiedenen Arten von Machine Learning und können diese für eine Vielzahl von Aufgabenstellungen nutzen. Sie planen, implementieren und evaluieren Artificial Intelligence Projekte und berücksichtigen dabei Möglichkeiten, Grenzen und potenzielle Auswirkungen auf ethische Fragestellungen.
3. 3
   Durch internationale Dozent:innen, reale Praxisprojekte und Kleingruppen erlernen Sie konkrete Tools & Methoden, die Sie als Certified Artificial Intelligence Engineer positionieren.
4. 4
   An wen richtet sich dieses Kursprogramm?
5. 5
   Fach- und Führungskräfte, Programmierkenntnisse empfehlenswert, die verwendete Programmiersprache ist Python.
6. 6
   Das Zertifizierungsprogramm schließt mit zwei internationalen Zertifizierungen nach ISO-Standard ab, die international anerkannt sind.
7. 7

   Inhalt der Weiterbildung

   Digital Transformation und New Work
   Digitale Technologien, Digitale Geschäftsmodelle, Megatrends
   New Work / New Culture, Arbeitswelt 4.0, New Work Toolset
   Digital Ethics und Sustainability
   Ethische Dimension von Künstlicher Intelligenz, Anwendungsbereiche digitaler Ethik,
   Ethics & Artificial Intelligence Assessment, Corporate Digital Responsibility und Nachhaltigkeitsziele
   KI & Data Science Grundlagen
   Einführung Data Science, Statistische Grundlagen, Explorative Datenanalyse
   Data Mining, Data Preprocessing, Data Analytics
   Datenbanken, Data Warehouse, Datenmanagement
   Lineare Regressionen, Logistische Regressionen, Gradientenverfahren,
   Rollen Data Analyst, Data Manager, Data Engineering
   Vertiefung Artificial Intelligence
   Feed-Forward Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTM, Autoencoder, Generative Adversarial Networks
   Reinforcement Learning, Data Augmentation, Representation Learning, NLP.
   Software Engineering Praxis
   Agiles Arbeiten mit Git und Jira, Scrum Projektmanagement, Machine Learning
   Agiles Projektmanagement, Methoden, Framework und Tools
   KI Management / KI Manager
   Methodik zur Auswahl sinnvoller Anwendungsfelder
   Wirtschaftlichkeit, Skalierbarkeit und Datenverfügbarkeit
   Quick Wins vs. strukturelle Transformation / Roadmap für KI Projekte
   Best Practices aus Industrie und Dienstleistung
   Wahlmodul - Digital Transformation Manager
   Treiber und Erfolgsfaktoren Digitaler Transition
   Roadmap für die Digitale Transformation von Geschäftsmodellen
   Business Development und Social Entrepreneurship
   Digital HR, KI im Human Ressource Management
   Digital Marketing und KI
   Digital Controlling, Robotic Process Automation
   Die Weiterbildung schließt mit einem Praxisprojekt zu AI Anwendungen / Deep Learning Anwendungen ab (Entwicklung von Neuronalen Netzen bspw. für Sprachverarbeitung, Bilderkennung, Datengenerierung, etc.)

1. 1

   München

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

2. 2

   München

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

1. 1

   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

2. 2

   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

3. 3

   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen