Data Talent KI und maschinelles Lernen

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

1. 1
   Maschinelles Lernen (ML) ist ein Kern der Künstlichen Intelligenz (KI). Wenn Unternehmen die Chancen der KI nutzen wollen, brauchen sie Fachkräfte, die verstehen, wie ML funktioniert und ML im betrieblichen Umfeld einsetzen können. Diese Qualifizierung vermittelt Auszubildenden anwendungsorientiert das erforderliche Know-how. Zugleich zeichnet sie Ausbildungsbetriebe aus: Hier wird zukunftsorientiert ausgebildet.
2. 2
   Der Lehrgang ist aus der Zusatzqualifikation für Azubis des Innovet-Förderprojekts KI B³ entstanden und wurde zum Online-Zertifikatslehrgang weiterentwickelt. KI B³ ist ein Verbundprojekt der IHK Stuttgart, der IHK Karlsruhe und der IHK Reutlingen.
3. 3

   Die Inhalte auf einen Blick

   Modul 1 - Einführung in das maschinelle Lernen und Künstliche Intelligenz

4. 4

   Inhalte u. a.

   Was ist heute mit KI möglich und was ist Fiktion?
   Wie sind KI und ML definiert und warum benötigt man ML für KI?
   Welche Arten des MLs gibt es?
   Wie werden Entscheidungsbäume kreiert?
   Modul 2 - Grundlagen zum richtigen Umgang mit Daten
   Daten mit einer Low-Code-Anwendung einlesen, visualisieren und interpretieren
   Beschreibende Statistiken generieren und interpretieren
   Daten für das ML vorbereiten
   Datensicherheit verstehen
   Modul 3 - Einführung in die Datenanalyse und das maschinelle Lernen
   Inhalte u. a.
   Koordinatensystem und Funktionen
   Scatterplots, Mittelwert /Standardabweichung: Durchführung in einer Low-Code-Anwendung
   Lineare Regression und Klassifikationsbäume
   Training und Testing von ML-Modellen
   Neuronale Netze (Einführung)
   Modul 4 - Chancen, Herausforderungen und ethische Fragen der KI meistern
   die Notwendigkeit des Datenschutzes verstehen
   Bias in KI-Modellen kennenlernen und kritisch hinterfragen
   Erklärbarkeit von KI-Modellen
   Modul 5 - generative KI verstehen und einsetzen
   Was ist generative KI und wie unterscheidet sie sich von diskriminiere KI?
   Welche KI-Tools eigen sich im Unternehmenskontext wofür?
   Finden und bewerten generativer KI-Anwendungsfälle
   KI-Roadmap eines generativen KI-Anwendungsfalls entwickeln
   IHK-Zertifikatstest (online) Fachgespräch und Präsentation der Projektarbeit
   Unser Kooperationspartner ist die DIHK-Bildungs-GmbH, Bonn.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen