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Automation Engineering: KI in Automatisierungen integrieren
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist formful education GmbH.
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01 · Der Kurs
Der Kurs hat 2 Termine
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- Online
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- LERNFORM
- Virtuelles Klassenzimmer
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Zielsetzung des Kurses
- Der Lehrgang "Automation Engineering: KI in Automatisierungen integrieren" behandelt die Verzahnung von industrieller Automatisierungstechnik mit Methoden der Künstlichen Intelligenz. Ziel ist die Einordnung von KI-Verfahren in Steuerungs- und Leitsysteme sowie die strukturierte Herangehensweise an Datenerfassung, Modellintegration und Betrieb in technischen Anlagen.
- Die Weiterbildung "Automation Engineering: KI in Automatisierungen integrieren" fokussiert die Einbindung von KI-Verfahren in bestehende Automatisierungslösungen. Behandelt werden die Datenerfassung und -aufbereitung aus Sensorik und SPS-Strukturen, die Konzeption von Modellen für Anomalieerkennung und Qualitätssicherung sowie deren Bereitstellung an der Edge und in der Cloud. Ergänzt wird dies durch Schnittstellenmanagement (OPC UA, MQTT), MLOps-Grundzüge für Versionsverwaltung und Überwachung im Betrieb sowie Grundlagen zu Validierung, Test und Wartung in sicherheitskritischen Umgebungen. Schlagworte: Industrial IoT, Machine Learning, Edge Computing, Datenpipelines, Predictive Maintenance.
- Lernziele
- Identifikation relevanter Datenquellen in Automatisierungsumgebungen und Analyse ihrer Eignung für KI-Modelle
- Durchführung einer prototypischen Pipeline von Datenerfassung über Vorverarbeitung bis zur Modellerstellung
- Implementierung und Integration eines inferenzfähigen KI-Moduls in eine Automatisierungsarchitektur inklusive Schnittstellenkonfiguration
- Berufsperspektiven
- Die Kursinhalte finden Anwendung in Berufsfeldern wie Automationsingenieur mit Schwerpunkt KI-Integration in Leitsysteme und SPS-Umgebungen. Typische Tätigkeitsfelder umfassen Data Engineer im Industrial-IoT-Kontext mit Fokus auf Datenpipelines und Edge-Bereitstellung. Der Kurs adressiert Inhalte für Tätigkeiten wie Machine-Learning-Engineer in der Fertigungsautomatisierung sowie Technical Consultant für OPC-UA- und MQTT-basierte Integrationen.
- Zusammenfassung
- Der Kurs "Automation Engineering: KI in Automatisierungen integrieren" behandelt die technische Einbindung von KI in Automatisierungssysteme, inklusive Datenerfassung, Modellintegration und Betrieb. Im Rahmen dieser Weiterbildung werden Schnittstellen, Edge-Umgebungen und Grundzüge von MLOps im industriellen Kontext thematisiert. Die vermittelten Inhalte stehen in Bezug zu Tätigkeitsfeldern der Automatisierung und des Industrial IoT.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Online
Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 2
Online
Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
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
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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
Formful education GmbH: 406 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort
406 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.
Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei formful education GmbH.
05 · Jobs
Stellen für dein berufliches Ziel
Arbeitsmarkt
KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen
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.
06 · Kurse
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