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Fachkraft für Generative KI mit Multimodalen Text- und Bildmodellen

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Itera Campus.

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 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Online
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LERNFORM
Virtuelles Klassenzimmer

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

  • Wenn Text- und Bildausgaben für wiederkehrende Arbeitsaufgaben verlässlich nutzbar werden sollen, braucht es strukturierte Prompts und fachliche Prüfschritte. Die Qualifizierung verbindet Prompt Engineering mit KI-gestützter Prozessautomatisierung, Daten-Mapping und API-Integration.

Kursinhalt

  1. 1

    KI-Grundlagen und multimodale Modelle

  2. 2

    Persönliche Effizienz mit generativer KI

    • Rechercheaufgaben mit Gemini und NotebookLM strukturieren
    • Entwürfe, Zusammenfassungen und Planungen mit KI erstellen und prüfen
    • Wiederverwendbare KI-Helfer für häufige Arbeitsaufgaben konfigurieren
Alle 7 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Datenschutz, Ethik und Compliance bei KI-Ausgaben

  2. 4

    Grundlagen des Prozessmanagements für die Automatisierung

    • Geschäftsprozesse mit Inputs, Outputs, Rollen und Aktivitäten erfassen
    • Prozessabläufe mit BPMN 2.0 dokumentieren
  3. 5

    Low-Code/No-Code Automatisierung in der Praxis

    • Workflows mit Zapier, Make und n8n erstellen
    • KI-Schritte in automatisierte Prozesse integrieren und überwachen
  4. 6

    Schnittstellen-Management und API-Integration

  5. 7

    Nutzerzentrierte Automatisierungslösungen entwickeln

    • Lernziele
    • BPMN 2.0 Modellierung für automatisierbare Arbeitsabläufe einsetzen
    • API-Integration für Datenübergaben und Authentifizierung vorbereiten
  • Grundbegriffe des KI-Ökosystems für den Einsatz im Arbeitskontext einordnen
  • Funktionsweise maschinellen Lernens anhand von Daten, Modellen und Ergebnissen erläutern
  • Text- und Bildausgaben multimodaler Modelle mit strukturierten Prompts steuern
  • Personenbezogene und vertrauliche Daten vor der Verarbeitung mit KI erkennen
  • KI-Anwendungsfälle anhand von DSGVO, EU AI Act und ethischen Risiken bewerten
  • Prüfschritte für die fachliche Kontrolle von Text- und Bildausgaben festlegen
  • Automatisierungspotenziale anhand von Volumen, Standardisierung und Prozessrisiken bewerten
  • Trigger, Aktionen und Daten-Mapping in Automatisierungsabläufen einsetzen
  • Datenflüsse zwischen KI-Anwendungen und Automatisierungsplattformen beschreiben
  • API-Zugänge, Authentifizierung und Daten-Mapping für Integrationen vorbereiten
  • Fehlerquellen an Systemgrenzen erkennen und technische Übergaben dokumentieren
  • Anforderungen für KI-gestützte Text- und Bildprozesse aus Nutzersicht erfassen
  • Prototypen für wiederkehrende Generierungsaufgaben mit Google AI Studio entwickeln
  • Nutzerrückmeldungen in Verbesserungen von Prompts und Workflows überführen
  • Strukturierte Prompts für Text- und Bildausgaben formulieren und iterativ verbessern
  • KI-Ausgaben anhand fachlicher Kriterien, Risiken und Quellenbezug prüfen
  • Low-Code Workflow Design mit Triggern, Aktionen und Daten-Mapping entwickeln
  • DSGVO für generative KI bei vertraulichen Informationen berücksichtigen

Einsatzfelder

  • Die Kenntnisse werden in Fachabteilungen, Prozessmanagement und Digitalisierung eingesetzt, wenn Generierungsaufgaben, Datenflüsse und Freigaben zusammengeführt werden. Sie unterstützen Rollen mit Verantwortung für KI-Helfer und Automatisierungsabläufe.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 6–12 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

Itera Campus: 379 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort

379Kurse mit aktuellem Termin
1Angebotsort

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Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Itera Campus.

Themen

KI & Machine LearningVertriebCloud ComputingOnline-MarketingDatenbanken & SQL

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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir