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App-Entwicklung: Integration von KI in mobilen Apps

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Syntax GmbH für Aus- und Weiterbildung.

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 4 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
06.10.2026
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

  • App-Entwicklung + KI-Systeme + API-Schnittstellen + Node.js
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Entwicklung mobiler Apps, insbesondere durch die Integration von Künstlicher Intelligenz. Teilnehmer lernen verschiedene Programmiersprachen und Tools zur Erstellung leistungsfähiger und skalierbarer Anwendungen kennen.
  • Modul 1: Einführung in die App Entwicklung
  • Modul 2: Programmieren & KI-Systeme
  • Modul 3: API-Schnittstellen in der Web- und Backend-Entwicklung
  • Modul 4: Node.js
  • Modul 5: Einführung in die Software Entwicklung
  • Einführung in die App Entwicklung
  • Grundlagen der App Entwicklung: Einführung in mobile Anwendungen, Betriebssysteme wie iOS & Android sowie native und hybride Frameworks.
  • Programmieren lernen für Mobile: Einstieg in Swift, Kotlin und UI/UX Design, mit Fokus auf Clean Code, Prototyping und agile Entwicklung.
  • Tools & Plattformen: Nutzung von Xcode, GitHub und Android Studio zur App Programmierung, Testing und Bereitstellung im Play Store & App Store.
  • Backend & Schnittstellen: Einbindung von APIs, SQL Datenbanken und GraphQL zur Entwicklung leistungsfähiger und skalierbarer Mobile Apps.
  • Programmieren & KI-Systeme
  • Sprachgrundlagen für KI: Anwendung von Python und datenorientierter Logik zur Strukturierung maschineller Lernprozesse.
  • Toolchain im Einsatz: JSON-Verarbeitung, GitHub, API-Schnittstellen und SQL Datenbanken im KI-zentrierten Workflow.
  • Interfaceentwicklung: Konzeption von UI-Strukturen für Web- und Mobile Apps im Rahmen KI-gestützter Anwendungen.
  • Datenbasierte Entwicklung: Modellierung, docker-compose-basierte Umgebung und Abläufe in der agilen Softwareentwicklung.
  • API-Schnittstellen in der Web- und Backend-Entwicklung
  • Grundlagen von APIs: Einführung in Schnittstellenarchitekturen, REST, JSON und den Datenaustausch zwischen Systemen und Webanwendungen.
  • Entwicklung & Integration: Umsetzung eigener APIs mit Node.js oder Java, Nutzung von HTTP-Methoden und Anbindung externer Services.
  • Datenbanken & Endpunkte: Verbindung zu SQL-Datenbanken, Definition von Routen, Abfragen und Antwortstrukturen in der API-Programmierung.
  • Tools & Testing: Einsatz von GitHub, Docker Compose und API-Tools zur Dokumentation, Versionierung und Testautomatisierung.
  • Node.js
  • Einsatz von Node.js: Eventgesteuerte Serverentwicklung mit JavaScript, modularer Aufbau und API-Routing mit Express.
  • Verarbeitung von Daten: Nutzung von JSON, SQL Datenbanken und API Schnittstellen im Kontext von Webentwicklung.
  • Arbeitsweise mit Tools: GitHub für Codeverwaltung, npm für Abhängigkeiten und Clean Code für nachhaltige Strukturen.
  • Systemintegration: Node.js als Teil im Full Stack mit TypeScript, Backend-Komponenten und standardisierten Schnittstellen.
  • Einführung in die Software Entwicklung
  • Grundlagen der Software Entwicklung: Programmierlogik, API-Struktur, Codekonventionen und Nutzung von Frameworks.
  • Datenzugriffe und Schnittstellen: SQL, JSON und API-Anbindungen für strukturierte Kommunikation mit Datenbanken.
  • Methoden im Entwicklerteam: Ablaufmodelle, UI-Planung mit Wireframes, Versionierung mit GitHub.
  • Toolnutzung im Projekt: Containerverwaltung, Codetests, Repositories und strukturierter Entwicklungsprozess.
  • Am Ende der Weiterbildung beherrschen die Teilnehmenden die Integration von KI in mobile Anwendungen, den Einsatz von APIs in der Softwareentwicklung und die Verwendung von Node.js für serverseitige Programmierung.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    06.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Hamburg

    06.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Ilmenau

    06.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Bielefeld

    06.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 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

699 Kurse mit aktuellem Termin an 18 Orten

699Kurse mit aktuellem Termin
18Angebotsorte

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Themen

KI & Machine LearningWeb- & Frontend-EntwicklungJavaScript-ProgrammierungSoftwareentwicklerJava-Programmierung

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