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KI Agenten bauen und in Workflows einsetzen

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Developer Akademie GmbH.

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 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
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LERNFORM
Blended Learning

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

  • Der praktische Einsatz von Sprachmodellen geht über einfache Chat-Anwendungen hinaus und zielt auf die automatisierte Steuerung komplexer Abläufe ab. Diese Weiterbildung vermittelt praxisnah, wie autonome KI-Agenten konzipiert, programmiert und nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden. Im Mittelpunkt stehen moderne Architekturen, bei denen KI-Systeme eigenständig Werkzeuge nutzen, Daten verarbeiten und mehrstufige Aufgaben koordinieren.
  • Der strukturierte Lernweg führt von den technischen Grundlagen des Prompt- und Context-Engineerings über die Anbindung von Schnittstellen bis hin zur Orchestrierung von Agenten-Netzwerken. Teilnehmende lernen, wie Systeme über APIs mit externen Programmen kommunizieren, unternehmensinterne Wissensbasen einbinden und Fehler systematisch erkennen.
  • Nach erfolgreichem Abschluss sind Absolventinnen und Absolventen in der Lage, funktionale KI-Agenten eigenständig zu entwickeln. Sie können wiederkehrende Prozesse durch smarte Automatisierungs-Workflows verschlanken und die Technologie gezielt zur Steigerung der operativen Effizienz einsetzen.
  1. 1

    Grundlagen & Funktionsweise von KI-Agenten

  2. 2

    Schnittstellen, Daten & Tool-Nutzung

Alle 4 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Workflow-Orchestrierung & Multi-Agenten-Systeme

  2. 4

    Praxisprojekt & Implementierung

  • Agenten-Architekturen: Grundkonzepte autonomer Systeme, ReAct-Muster und automatisierte Entscheidungsschritte
  • Context-Engineering: Präzise Steuerung von System-Prompts, Speicherverwaltung und Laufzeitkontexten
  • Entwicklungsumgebung: Aufsetzen des technischen Setup für agentenbasierte Anwendungen in Python
  • Sicherheitsaspekte: Einhaltung von Leitplanken, Zugriffskontrollen und Risikominimierung im Betrieb
  • Function Calling: Programmierung eigener Werkzeuge, die von KI-Modellen zielgerichtet aufgerufen werden können
  • API-Integration: Anbindung externer Dienste, Cloud-Systeme und Datenquellen an den Agenten-Workflow
  • Wissensintegration: Einbindung interner Dokumente und Datenbanken für kontextbasierte Abfragen (RAG)
  • Datenverarbeitung: Strukturierter Empfang und Weitergabe von Informationen innerhalb von Prozessketten
  • Prozess-Automatisierung: Abbildung mehrstufiger Arbeitsabläufe durch verkettete, automatisierte Aufgaben
  • Multi-Agenten-Kollaboration: Zusammenspiel spezialisierter Agenten für komplexe Arbeitsschritte
  • Fehlerbehandlung: Systematisches Monitoring, Auswertung von Protokollen und automatisierte Korrekturen
  • Skalierung: Überführung von Programmierprototypen in stabile Hintergrundprozesse
  • Anwendungsanalyse: Konzeption eines realen Use-Cases für einen KI-gestützten Automatisierungs-Workflow
  • Umsetzung: Eigenständige Programmierung, Konfiguration und Verknüpfung des Agenten-Systems
  • Testing & Optimierung: Durchführung von Testszenarien zur Qualitätsprüfung und Systemstabilität
  • Dokumentation: Technische Aufbereitung der entwickelten Architektur für den produktiven Einsatz

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

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

  2. 2

    München

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

  3. 3

    Recklinghausen

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

  4. 4

    Recklinghausen

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

  5. 5

    Hamburg

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 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

Developer Akademie GmbH: 164 Kurse mit aktuellem Termin an 9 Orten

164Kurse mit aktuellem Termin
9Angebotsorte

164 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer, Online-Coaching.

Angebote an 9 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Developer Akademie GmbH.

Themen

KI & Machine LearningPython-ProgrammierungJavaScript-ProgrammierungWeb- & Frontend-EntwicklungSoftwareentwickler

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

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.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir