AI: Von der Einführung bis zu eigenen Assistenten (Modul 1)

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   In der Weiterbildung "AI Professional - KI-Grundlagen: Von der Einführung bis zu eigenen Assistenten (Modul 1)" erwerben Sie praxisnahe Fähigkeiten für den effektiven und verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz im beruflichen Alltag.
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   Dieses Modul bietet Ihnen einen fundierten Einstieg - von den technologischen Basis-Konzepten über professionelles Prompt Engineering bis hin zur Entwicklung eigener KI-Assistenten unter Berücksichtigung aktueller Compliance-Richtlinien.
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   Modulinhalte

   1. Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
   Sie erhalten einen kompakten Einstieg in die Geschichte und die zentralen Begriffe der KI wie Algorithmen und maschinelles Lernen. Anhand praktischer Beispiele erlernen Sie die Unterschiede zwischen verschiedenen Lernarten (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning) und verstehen die Abgrenzung zu klassischer, regelbasierter Software.
   2. Generative KI und praktische Anwendung
   Tauchen Sie in die Welt der generativen KI, Sprachmodelle und Transformer-Architekturen ein. Sie entwickeln essenzielle praktische Fähigkeiten im Prompt Engineering, um durch optimale Eingaben, richtiges Kontextverständnis und gezielte Datennutzung KI-Tools gewinnbringend im Unternehmen einzusetzen.
   3. Von Daten zur Vorhersage
   Verstehen Sie den Weg vom grundlegenden Algorithmus zum fertig trainierten Modell. Dieser Block vermittelt Ihnen, wie maschinelles Lernen funktioniert, wie Modelle validiert werden und welche Qualitätskriterien entscheidend sind. Zudem erhalten Sie einen Überblick über Machine Learning Capabilities im Unternehmenskontext.
   4. AI-Fluency - Kompetenzen für den souveränen KI-Umgang
   Entwickeln Sie die notwendige Sicherheit für den verantwortungsvollen Einsatz von KI. Sie lernen, wie Sie Aufgaben richtig an KI delegieren, ethische Aspekte berücksichtigen und Risiken vermeiden. Ziel ist es, Einsatzmöglichkeiten realistisch einzuschätzen und die KI-Ergebnisse (Outputs) stets kritisch zu evaluieren.
   5. Assistenten - Eigene KI-Lösungen entwickeln und sicher einsetzen
   Im Abschlussblock befähigen wir Sie zur Entwicklung eigener KI-Assistenten. Sie lernen den Umgang mit Custom GPTs und Retrieval Augmented Generation (RAG). Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der sicheren Integration von Datenquellen und Workflows sowie der rechtskonformen Gestaltung nach den Vorgaben der EU-KI-Verordnung.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   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.

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   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.

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   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