Artifical Intelligence (AI): Künstliche Intelligenz Methoden

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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   Titel: Künstliche Intelligenz - Künstliche Intelligenz Methoden
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   1. Kursbeschreibung
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   Der Kurs,,Künstliche Intelligenz - Künstliche Intelligenz Methoden" vermittelt fundierte Kenntnisse zu den zentralen Methoden, Verfahren und Anwendungsfeldern moderner KI-Systeme. Teilnehmende lernen, Machine Learning, Deep Learning und Data Science-Techniken praxisorientiert einzusetzen und in der Cloud (Azure) zu implementieren. Der Fokus liegt auf der Verknüpfung von theoretischem Verständnis und technischer Umsetzung realer KI-Projekte.
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   2. Zielgruppe
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   Der Kurs richtet sich an Data Scientists, KI-Entwickler:innen, Analyst:innen, IT-Spezialist:innen und Führungskräfte, die ihre Kompetenzen in der Anwendung und Implementierung von KI-Methoden vertiefen möchten.
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   3. Kursniveau
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   Fortgeschrittene - Grundkenntnisse in Datenanalyse, Programmierung oder Statistik sind empfehlenswert.
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   4. Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
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   Empfohlen:,,Azure Fundamentals (AZ-900)" und,,Introduction to Python", um Cloud- und Programmiergrundlagen zu vertiefen.
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    5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
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    Modul 1: Grundlagen und Methoden der Künstlichen Intelligenz
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    Teilnehmende lernen die wichtigsten methodischen Ansätze der Künstlichen Intelligenz kennen - von regelbasierten Systemen über neuronale Netze bis zu Deep-Learning-Modellen.
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    Praxisbeispiel: Vergleich klassischer und moderner KI-Verfahren anhand von Praxisdatensätzen.
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    Kursinhalte

    Einführung in KI-Methoden und Konzepte
    Maschinelles Lernen und Deep Learning
    Überwachtes und unüberwachtes Lernen
    Ethische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte der KI
    Modul 2: Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
    Dieses Modul behandelt die Erstellung, Schulung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen in der Azure-Umgebung.
    Praxisbeispiel: Entwicklung eines Prognosemodells für Kundenabwanderung.
    Datenaufbereitung und Feature Engineering
    Modelltraining und Evaluierung
    Deployment in Azure Machine Learning
    Automatisierung und MLOps
    Modul 3: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
    Teilnehmende lernen, KI-Dienste in Anwendungen zu integrieren und Lösungen für reale Business Cases zu entwickeln.
    Praxisbeispiel: Implementierung eines Sprachverarbeitungsmodells mit Azure Cognitive Services.
    Azure Cognitive Services und OpenAI
    Bilderkennung, Textanalyse und Sprachverarbeitung
    Sicherheit, Skalierung und Governance
    Integration in Webanwendungen und Power BI
    Modul 4: CertNexus AIBIZ(TM) - Artificial Intelligence for Business Professionals
    Dieses Modul legt den Fokus auf den geschäftlichen Nutzen und die strategische Umsetzung von KI-Methoden im Unternehmen.
    Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-Strategie zur Prozessoptimierung im Service-Bereich.
    Wirtschaftliche Bewertung von KI-Methoden
    Prozessautomatisierung mit KI
    Change Management und Verantwortung
    Kommunikation von KI-Ergebnissen im Unternehmen
    Modul 5: Praxisprojekt - Methoden der Künstlichen Intelligenz anwenden
    Im Abschlussmodul wenden Teilnehmende verschiedene KI-Methoden praktisch an, um datenbasierte Entscheidungsprozesse zu optimieren.
    Praxisbeispiel: Entwicklung eines hybriden KI-Modells zur Nachfrageprognose.
    Kombination mehrerer ML- und KI-Methoden
    Integration von Azure Machine Learning und Power BI
    Performance-Tuning und Validierung
    Präsentation und Dokumentation
    6. Zusatzinformationen
    Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über Bildungsgutschein oder Qualifizierungschancengesetz (QCG) gefördert werden.
    Er richtet sich an Einzelpersonen und B2B-Kund:innen und wird über (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de angeboten.
    ,,Künstliche Intelligenz - Künstliche Intelligenz Methoden" vermittelt das methodische Fundament und die praktische Umsetzung moderner KI-Systeme. Teilnehmende erwerben Kompetenzen, um KI-Projekte datenbasiert zu planen, umzusetzen und zu betreiben - von der Theorie bis zur praxisgerechten Anwendung.
    Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

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   Heilbronn

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bondorf

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Metzingen

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Friedrichshafen

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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