Einsatz und Optimierung von KI-Anwendungen

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

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   Weiterbildungsinhalte
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   Künstliche Intelligenz kann Abläufe automatisieren, Entscheidungen beschleunigen und digitale Angebote effizienter gestalten. In diesem Kurs erlangst du die fachlichen und methodischen Kompetenzen, um KI-Anwendungen konzipiert, implementiert und fortlaufend optimiert einzusetzen. Du erwirbst Kenntnisse in Programmierung, Datenmanagement, Netzwerksicherheit und Cloud-Bereitstellung und lernst, wie Suchmaschinenoptimierung die Sichtbarkeit von KI-gestützten Services erhöht.
3. 3

   Du lernst

   grundlegende Technologien der Prozessautomatisierung und deren gesellschaftliche Einordnung kennen
   Programmierkonzepte für die Entwicklung und Anpassung von KI-Workflows anwenden
   Daten analysieren, visualisieren und datenschutzkonform verarbeiten
   Sicherheitsrisiken erkennen und Schutzmaßnahmen in Netzwerken und Cloud-Umgebungen umsetzen
   Azure-Infrastrukturen für KI-Projekte planen, betreiben und absichern
   OnPage-, OffPage- und technische SEO-Strategien nutzen, um KI-Anwendungen auffindbar zu machen
   Erfolgskontrollen durchführen und Optimierungspotenziale identifizieren
   Grundlagen der Prozessautomatisierung mit KI
   Einführung in Automatisierungstechnologien, Tools und Programmier-Frameworks
   Modellierung von Workflows und Einsatzfelder von Robot Process Automation (RPA)
   Ethische und gesellschaftliche Aspekte des KI-Einsatzes
   Programmierung und Datenmanagement
   Kontrollstrukturen, Funktionen, objektorientierte Ansätze
   Datenstrukturen, Datenbanken und Schnittstellen
   Datenanalyse, Visualisierung und Interpretation für KI-Modelle
   Informations- und Netzwerksicherheit
   Schutzziele, Malware-Prävention und rechtliche Vorgaben
   Netzwerksicherheit, Segmentierung und automatisierte Security-Lösungen
   Bedrohungsanalyse und kontinuierliches Monitoring
   Cloud-Implementierung mit Microsoft Azure
   Virtuelle Netzwerke, VPN-Verbindungen und Netzwerksicherheitsgruppen
   Azure-Firewalls, Bedrohungsprävention und Richtlinienmanagement
   Skalierung und Performance-Optimierung von KI-Diensten
   Suchmaschinenoptimierung für KI-Anwendungen
   Grundlagen: Keyword-Strategie, technisches und OnPage-SEO
   Vertiefung: semantische Optimierung, mobiles SEO und OffPage-Maßnahmen
   SEO-Controlling, KPI-Monitoring und iterative Verbesserungsprozesse
   Information zu Unterricht und Prüfung
   Der Unterricht findet online und auf Deutsch statt. Praxisphasen und Übungen vertiefen die Inhalte. Nach erfolgreichem Abschluss der modulbezogenen Prüfungen erhältst du ein Zertifikat.
   Zusätzliche Extras
   Praxisprojekte anhand realer Datensätze
   Methoden- und Toolschulungen (u. a. Azure CLI, Python, SEO-Tools)
   Bewerbungs- und Karrierecoaching
   Zielgruppe
   Die Inhalte richten sich an Fachkräfte aus IT, Datenanalyse, Online-Marketing und angrenzenden Bereichen, die KI-Anwendungen entwickeln, betreiben oder optimieren möchten und dabei besonderes Augenmerk auf Automatisierung, Sicherheit und Sichtbarkeit legen.

1. 1

   Lichtenstein

   Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Potsdam

   Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Offenbach am Main

   Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Berlin

   Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Regensburg

   Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   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.

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   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.

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   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