Angewandte KI für Automobil­entwickler mit AWS DeepRacer

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   Diese Weiterbildung richtet sich an Automobilentwickler, die ihre Kenntnisse im Bereich der Künstlichen Intelligenz vertiefen möchten.
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   Die Weiterbildung besteht aus mehreren spezialisierten Modulen. Zunächst wird eine Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens gegeben, gefolgt von einem Aufbaukurs, der fortgeschrittene Techniken und Strategien vermittelt. Im Anschluss daran werden die Teilnehmer in die spezifischen Anwendungen von Machine Learning im Automobilbereich eingeführt, wobei der Fokus auf der Nutzung von AWS DeepRacer liegt. Abschließend folgt ein Modul zur praktischen Umsetzung und Optimierung von Machine Learning Modellen.
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   Wesentliche Inhalte der Module

   Einführung in Machine Learning
   Grundlagen des maschinellen Lernens
   Überblick über verschiedene Machine Learning Algorithmen
   Aufbaukurs Machine Learning
   Vertiefung der Kenntnisse in maschinellem Lernen
   Fortgeschrittene Techniken und Strategien
   Machine Learning im Automobilbereich
   Anwendung von Machine Learning in der Automobilentwicklung
   Einsatz von AWS DeepRacer zur Simulation und Optimierung
   Praktische Umsetzung und Optimierung
   Erstellung und Training von Machine Learning Modellen
   Optimierung und Evaluierung der Modelle mit AWS DeepRacer

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   München

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Wuppertal

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Offenbach am Main

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Frankfurt am Main

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Düsseldorf

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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