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Artificial Intelligence and Machine Learning 3.0

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist New Horizons München - IT Computer und Business Trainings.

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
1–3 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Stuttgart
NÄCHSTER START
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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

  • Kurs: Artificial Intelligence and Machine Learning
  • Kursbeschreibung
  • Der Kurs,,Artificial Intelligence and Machine Learning" vermittelt praxisnahes Wissen über die Grundlagen, Methoden und Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML). Teilnehmende lernen, wie KI-Modelle entwickelt, trainiert und im Unternehmenskontext eingesetzt werden können. Der Kurs kombiniert technische und organisatorische Aspekte, um den Einsatz von KI und ML ganzheitlich zu verstehen.
  • Zielgruppe
  • IT-Fachkräfte, Entwickler:innen, Data Scientists, Business Analysts sowie Projektleiter:innen, die sich mit KI und ML vertraut machen möchten.
  • Kursniveau
  • Von Fortgeschritten bis Profi
  • Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
  • Grundkenntnisse in Programmierung und Statistik sind hilfreich. Empfehlenswert sind,,Python for Data Science" und,,Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals".
  • Grundlagen von KI und ML
  • Teilnehmende lernen die wichtigsten Konzepte und Unterschiede zwischen KI und ML kennen. Praxisbeispiel: Klassifizierung von Kundendaten mit ML-Modellen.
  • Einführung in KI und ML
  • Wichtige Konzepte und Unterschiede
  • Nutzen für Unternehmen
  • Praxisbeispiel Kundendaten
  • Datenfundament - Microsoft DP-900
  • Es werden Grundlagen zu Datenbanken und Datenmanagement vermittelt. Praxisbeispiel: Nutzung von Azure SQL für ML-Trainingsdaten.
  • Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
  • Relationale und NoSQL-Datenbanken
  • Datenmanagement für ML
  • Praxisbeispiel Trainingsdaten
  • Maschinelles Lernen in der Praxis - CertNexus CDSP
  • Teilnehmende lernen, ML-Modelle zu entwickeln und zu trainieren. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Regressionsmodells zur Umsatzprognose.
  • CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
  • Datenaufbereitung und Feature Engineering
  • Training und Evaluierung von Modellen
  • Praxisbeispiel Umsatzprognose
  • Cloudbasierte KI-Lösungen - Microsoft AI-900 und AI-102
  • Es wird vermittelt, wie KI-Services in der Cloud genutzt werden. Praxisbeispiel: Aufbau eines Chatbots mit Azure Cognitive Services.
  • Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
  • Microsoft AI-102 Azure AI Engineer Associate
  • Cognitive Services im Überblick
  • Praxisbeispiel Chatbot
  • Business-Perspektive - CertNexus CAIP und AIBIZ
  • Teilnehmende lernen, wie KI- und ML-Projekte in Unternehmen integriert werden. Praxisbeispiel: Entscheidungsvorlage für eine ML-basierte Marketingstrategie.
  • CertNexus CAIP - Certified Artificial Intelligence Practitioner
  • CertNexus AIBIZ - AI for Business Professionals
  • Governance und Compliance
  • Praxisbeispiel Marketingstrategie
  • 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 New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
  • Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.
  • Fazit
  • Die Weiterbildung,,Artificial Intelligence and Machine Learning" vermittelt ein umfassendes Kompetenzprofil zu KI und ML. Teilnehmende lernen, wie Daten in Azure verwaltet, ML-Modelle entwickelt und KI-Lösungen in Unternehmen implementiert werden.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Stuttgart

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

  2. 2

    Augsburg

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

  3. 3

    München

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

  4. 4

    Roth

    Blended Learning · Vollzeit · 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

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

247 Kurse mit aktuellem Termin an 13 Orten

247Kurse mit aktuellem Termin
13Angebotsorte

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

Angebote an 13 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei New Horizons München - IT Computer und Business Trainings.

Themen

KI & Machine LearningMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)ProjektmanagementITIL Service ManagementScrum & agiles Projektmanagement

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

5.387 Kurse zum Vergleich

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir