Fortgeschrittene KI-Trainings­techniken mit AWS DeepRacer

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Diese Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte, die ihre Kenntnisse in fortgeschrittenen KI-Trainingstechniken vertiefen möchten.
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   Die Weiterbildung besteht aus mehreren spezialisierten Modulen. Zunächst wird eine Einführung in die Grundlagen des Machine Learning mit AWS DeepRacer gegeben. Darauf aufbauend folgt ein Modul, das fortgeschrittene Techniken und Strategien zur Optimierung von KI-Modellen vermittelt. Abschließend wird ein praktisches Projekt durchgeführt, bei dem die Teilnehmer ihre erworbenen Kenntnisse anwenden und vertiefen können.
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   Wesentliche Inhalte der Module

   Einführung in Machine Learning mit AWS DeepRacer
   Grundlagen des Machine Learning und Reinforcement Learning
   Einführung in AWS DeepRacer und seine Anwendungsmöglichkeiten
   Fortgeschrittene Techniken und Strategien
   Optimierung von KI-Modellen mit AWS DeepRacer
   Verwendung von Hyperparameter-Tuning und Modell-Feinabstimmung
   Praktisches Projekt
   Anwendung der erworbenen Kenntnisse in einem realen Szenario
   Entwicklung und Training eines eigenen KI-Modells mit AWS DeepRacer

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   Meschede

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

2. 2

   Berlin

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

3. 3

   Meschede

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

4. 4

   Offenbach am Main

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

5. 5

   Berlin

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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