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Artificial Intelligence (AI) Development mit Python

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Academy NH Süd.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Neu-Ulm
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LERNFORM
Blended Learning

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  1. 1
    Für das PCAP-Zertifikat gibt es keine formale Voraussetzung, das Python Institute empfiehlt aber vorher die Einstiegsprüfung PCEP.
  2. 2
    Schulmathematik bis zu Prozentrechnung und Funktionen, wenn du in Richtung Datenanalyse oder Machine Learning gehst.
  3. 3
    Ein Rechner, auf dem du Python, einen Code-Editor und Zusatzpakete selbst installieren darfst.

Das lernst du

  • Kursbeschreibung
  • Der Kurs,,Artificial Intelligence (AI) Development mit Python" richtet sich an Teilnehmende, die praxisnah mit Python KI-Modelle entwickeln möchten. Von den Grundlagen über Datenanalyse mit Pandas bis hin zu Machine Learning, Deep Learning und der Umsetzung von KI-Lösungen mit Azure werden alle relevanten Bereiche abgedeckt. Zusätzlich erwerben die Teilnehmenden Microsoft- und CertNexus-Zertifizierungen.
  • Zielgruppe
  • IT-Fachkräfte, Data Scientists, Entwickler:innen, Studierende sowie Quereinsteiger:innen mit Interesse an Python und KI.
  • Kursniveau
  • Von Anfänger bis Fortgeschritten
  • Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
  • Grundkenntnisse in Python oder Programmierung sind hilfreich, aber nicht zwingend notwendig.
  • Python Grundlagen - Basis für Data Science und AI
  • Kurzbeschreibung: Einstieg in Python-Programmierung.
  • Ausführliche Beschreibung: Teilnehmende lernen die Syntax, Datenstrukturen und Bibliotheken von Python kennen. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Skripts zur Verarbeitung von Sensordaten.
  • Python Grundlagen
  • Syntax und Kontrollstrukturen
  • Funktionen und Module
  • Praxisbeispiel Sensordaten
  • Datenanalyse mit Python - Pandas und NumPy
  • Kurzbeschreibung: Daten effizient analysieren.
  • Ausführliche Beschreibung: Mit Pandas und NumPy lernen die Teilnehmenden, Daten zu importieren, zu transformieren und zu analysieren. Praxisbeispiel: Analyse von Verkaufsdaten für Business Insights.
  • Pandas und NumPy
  • Datenimport und Transformation
  • Deskriptive Statistik
  • Praxisbeispiel Verkaufsanalyse
  • Machine Learning Grundlagen mit Python
  • Kurzbeschreibung: Erste ML-Modelle entwickeln.
  • Ausführliche Beschreibung: Die Teilnehmenden lernen, Machine-Learning-Algorithmen in Python umzusetzen (Klassifikation, Regression, Clustering). Praxisbeispiel: Vorhersage von Kund:innen-Churn.
  • Scikit-Learn und ML-Algorithmen
  • Klassifikation, Regression, Clustering
  • Modelltraining und Evaluation
  • Praxisbeispiel Churn Prediction
  • Deep Learning mit Python - TensorFlow und Keras
  • Kurzbeschreibung: Neuronale Netze entwickeln.
  • Ausführliche Beschreibung: Aufbauend auf den ML-Grundlagen lernen die Teilnehmenden Deep Learning mit TensorFlow und Keras. Praxisbeispiel: Bildklassifikation mit CNN.
  • TensorFlow und Keras
  • CNN und RNN Modelle
  • Praxisbeispiel Bilderkennung
  • Azure AI Fundamentals - Microsoft AI-900
  • Kurzbeschreibung: Einstieg in Cloud-KI.
  • Ausführliche Beschreibung: Mit AI-900 erlernen die Teilnehmenden Grundlagen von Azure Cognitive Services. Praxisbeispiel: Erstellung eines Chatbots mit Azure AI.
  • Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
  • Azure Cognitive Services
  • Responsible AI
  • Praxisbeispiel Chatbot
  • Azure AI Solutions - Microsoft AI-102
  • Kurzbeschreibung: Umsetzung produktionsreifer KI-Lösungen.
  • Ausführliche Beschreibung: Mit AI-102 entwickeln die Teilnehmenden KI-Lösungen auf Azure. Praxisbeispiel: End-to-End Textanalyse-Pipeline.
  • Microsoft AI-102 Azure AI Solutions
  • Azure Architektur und Security
  • Deployment und Monitoring
  • Praxisbeispiel Textanalyse
  • CertNexus CAIP - Practitioner
  • Kurzbeschreibung: Praxisorientierte Vertiefung im KI-Lebenszyklus.
  • Ausführliche Beschreibung: Mit CAIP lernen die Teilnehmenden, den gesamten KI-Lebenszyklus zu durchlaufen - von der Datenaufbereitung über Modelltraining bis zum Deployment. Praxisbeispiel: Ticket-Klassifikation.
  • CertNexus CAIP
  • Datenaufbereitung
  • Praxisbeispiel Ticket-Klassifikation
  • CertNexus CDSP - Data Science Practitioner
  • Kurzbeschreibung: Analytisches Fundament für KI-Projekte.
  • Ausführliche Beschreibung: CDSP vermittelt Kernkompetenzen wie explorative Analyse, statistische Verfahren und ML-Methoden. Praxisbeispiel: A/B-Analyse für Marketing.
  • CertNexus CDSP
  • Explorative Datenanalyse
  • ML-Verfahren
  • Praxisbeispiel A/B-Analyse
  • Zusatzinformationen
  • Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
  • Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
  • Fazit
  • Die Weiterbildung,,Artificial Intelligence (AI) Development mit Python" kombiniert praxisorientiertes Python-Coding mit Data-Science-Methoden, Machine Learning und Cloud-basierten KI-Lösungen. Teilnehmende werden befähigt, eigene KI-Projekte von Grund auf zu entwickeln.
  • Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Neu-Ulm

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

  2. 2

    Heilbronn

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

  3. 3

    Sigmaringen

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

  4. 4

    Waiblingen

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

  5. 5

    Ravensburg

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

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Python-Programmierung→

03 · Verdienst

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

  1. 1

    Routinearbeit per Skript erledigen

    Mit wenigen Zeilen Python benennst du Dateien um, liest Excel-Tabellen ein oder holst Daten aus Schnittstellen. Solche Skripte laufen später zeitgesteuert, ohne dass jemand sie anstößt. Beispiel: Du schreibst ein Skript, das jeden Morgen die Bestellungen aus dem Shop-Export zusammenführt.

  2. 2

    Daten mit Pandas aufbereiten

    Pandas-Kurse zeigen, wie du Tabellen filterst, gruppierst, verknüpfst und bereinigst. Das ist der Schritt vor jeder Auswertung und jedem Modell. Beispiel: Du bereinigst eine Kundenliste mit doppelten Einträgen und uneinheitlich geschriebenen Ortsnamen.

  3. 3

    Eigene Anwendungen bauen

    Objektorientierung, Module und Tests bilden die Grundlage für größere Programme und Webanwendungen mit Django oder Flask. Mit dem PCAP weist du Kenntnisse in Modulen und Paketen, Ausnahmebehandlung, Dateiverarbeitung und Objektorientierung nach. Beispiel: Du entwickelst ein kleines Buchungstool für Besprechungsräume mit Django und schreibst Tests dazu.

04 · Anbieter

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1.235Kurse mit aktuellem Termin
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05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir