- {{j.pay}}
- {{f}}
Cybersecurity im KI-Zeitalter
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Digitale Leute School.
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
Achse beginnt bei {{s1.axis}}
01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 2 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- Online
- NÄCHSTER START
- 28.10.2026
- LERNFORM
- Virtuelles Klassenzimmer
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Der Kurs "Cybersecurity im KI-Zeitalter" zeigt, wie KI neue Cybersecurity-Risiken schafft und gleichzeitig neue Möglichkeiten bietet, Systeme zu schützen. Diese Weiterbildung vermittelt alle Kompetenzen, die für eine sichere KI-Entwicklung und den Schutz KI-gestützter Systeme notwendig sind. Der Kurs richtet sich an AI Software Engineers, Security Engineers und Entwickler, die Cybersecurity in KI-Projekten ernst nehmen möchten. Im Seminar identifizieren und beheben Teilnehmende Sicherheitslücken in KI-Systemen.
- Inhalte (Auswahl)
- KI und Cybersecurity: neue Angriffsvektoren und Schutzmöglichkeiten
- Prompt Injection: Angriffe auf LLMs verstehen und abwehren
- KI-Halluzinationen als Sicherheitsrisiko: Verifizierung und Absicherung
- Datensicherheit in KI-Systemen: Trainingsdaten, Inputs und Outputs schützen
- Secure AI Development Lifecycle: Sicherheit von Anfang an integrieren
- Red Teaming für KI-Systeme: Schwachstellen identifizieren
- Compliance und Regulierung für KI: EU AI Act und Sicherheitsanforderungen
- KI-gestützte Cyberangriffserkennung: Security durch KI verbessern
- Arbeitsweise
- Diese Fortbildung kombiniert Cybersecurity-Grundlagenwissen mit KI-spezifischen Sicherheitsübungen, in denen Teilnehmende reale Angriffsvektoren analysieren und Schutzmaßnahmen implementieren.
- Kompetenzen (Ergebnis)
- KI-spezifische Cybersecurity-Risiken als AI Software Engineer erkennen und beheben
- Sichere KI-Systeme nach Secure Development Lifecycle-Prinzipien entwickeln
- Prompt Injection und andere KI-Angriffe effektiv abwehren
- Red Teaming für KI-Systeme eigenständig durchführen
- EU AI Act Anforderungen an Cybersecurity in KI-Systemen umsetzen
- Berufsperspektiven und praktische Anwendung
- Cybersecurity-Kompetenz im AI Software Engineering ist in der gesamten Tech-Branche relevant. Absolventen kommen für entsprechende Stellen in Betracht, etwa als Rollen als AI Security Engineer oder Security-focused AI Developer.
- Zusammenfassung
- Dieser Kurs vermittelt Cybersecurity im AI Software Engineering. Von Prompt Injection bis Red Teaming werden alle relevanten Sicherheitsaspekte auf KI-Projekte angewendet.
- Tools (Beispiele)
- OWASP, GitHub Copilot, Claude, Python, Burp Suite, Semgrep, Docker
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Online
28.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 2
Online
28.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 3
Köln
28.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 4
Köln
28.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 5
Online
18.01.2027 · 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
Digitale Leute School: 190 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort
190 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Virtuelles Klassenzimmer, Blended Learning.
Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Digitale Leute School.
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
5.387 Kurse zum Vergleich
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
5.387 Kurse zum Vergleich.
- {{j.pay}}
- {{f}}
Auf dieser Seite passt nichts zu diesem Filter. Die nächste Seite oder die ganze Liste zeigt mehr.
Häufige Fragen
3 Fragen, kurz beantwortet
{{f.a}}
Mehr
16 weitere Seiten zum Thema KI & Machine Learning
Kläre deinen persönlichen Kursstart (5.387 Kurse)
Preis, Dauer und nächster Start der 5.387 Kurse im direkten Vergleich.
Angebote dieses Anbieters