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Algorithms for Machine Learning and Artificial Intelligence

Laut Katalog dauert der Kurs bis 1 Monat und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist neuefische GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
bis 1 Monat
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Aachen
NÄCHSTER START
19.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

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

  • Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Dieser Kurs vermittelt ein umfassendes Verständnis von Algorithmen des maschinellen Lernens und konzentriert sich darauf, wie diese effektiv auf reale Daten angewendet werden können. Die Teilnehmer lernen, wie man Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Clustering und andere maschinelle Lernaufgaben entwirft, trainiert und bewertet. Der Schwerpunkt liegt auf Python-Tools und -Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow und PyTorch, die die Lernenden in die Lage versetzen, robuste Modelle zu entwickeln und diese in realen Umgebungen einzusetzen.
  • Einführung in die Konzepte der Datenwissenschaft
  • Tauchen Sie ein in die Grundlagen der Datenwissenschaft, einschließlich Datenaufbereitung, -bereinigung und -vorverarbeitung.
  • Erwerben Sie Kenntnisse über die explorative Datenanalyse (EDA) zur Trenderkennung.
  • Lernen Sie, wie Sie Python-Bibliotheken (NumPy, pandas) zur Datenmanipulation und -analyse verwenden.
  • Überblick über Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Verstehen Sie die Grundprinzipien von Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes Lernen.
  • Erkunden Sie wichtige Modelle wie Entscheidungsbäume, Support-Vector-Machines (SVM) und k-nächste Nachbarn (KNN).
  • Lernen Sie, Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen mit Python-Tools zu implementieren.
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Wenden Sie überwachte Lerntechniken für Regressions- und Klassifizierungsprobleme an.
  • Beherrschen Sie Algorithmen für unüberwachtes Lernen, einschließlich Clustering und Dimensionsreduktion.
  • Implementieren Sie k-Means, hierarchisches Clustering und Hauptkomponentenanalyse (PCA).
  • Grundlagen des Deep Learning
  • Verstehen Sie die Grundlagen neuronaler Netze und ihre Anwendung im maschinellen Lernen.
  • Erkunden Sie Deep-Learning-Techniken unter Verwendung von Frameworks wie TensorFlow und Keras.
  • Erstellen und trainieren Sie einfache neuronale Netzwerkmodelle für die Bilderkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
  • Modellbewertung und -validierung
  • Lernen Sie, wie Sie die Modellleistung anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score bewerten.
  • Verwenden Sie Kreuzvalidierungstechniken, um die Modellverallgemeinerung zu validieren.
  • Implementieren Sie die Hyperparameter-Abstimmung, um die Modellleistung zu optimieren.
  • Künstliche Intelligenz im maschinellen Lernen
  • Entdecken Sie die Rolle der KI bei der Verbesserung der Genauigkeit von Modellen für maschinelles Lernen.
  • Erkunden Sie fortgeschrittene KI-Techniken zur Verbesserung des Feature-Engineerings und der Modellauswahl.
  • Verstehen Sie, wie KI-Tools Teile des maschinellen Lernprozesses automatisieren können.
  • Der Kurs behandelt auch fortgeschrittene KI-Techniken zur Optimierung von Algorithmen für maschinelles Lernen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Aachen

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €

  2. 2

    Bielefeld

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €

  3. 3

    Bonn

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €

  4. 4

    Dresden

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €

  5. 5

    Duisburg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

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.

04 · Anbieter

Neuefische GmbH: 660 Kurse mit aktuellem Termin an 15 Orten

660Kurse mit aktuellem Termin
15Angebotsorte

660 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.

Angebote an 15 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei neuefische GmbH.

Themen

KI & Machine LearningCloud ComputingUX/UI-DesignData AnalystOnline-Marketing

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir