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KI AI
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Learning Digital Academy GmbH.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 4 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- 1.000–5.000 €
- LERNORT
- Nürnberg
- NÄCHSTER START
- 19.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- KI umfasst die Kernmodule KI Level 1 und Englisch.
- Grundlagen moderner Datenverarbeitungssysteme
- Der Weiterbildungskurs vermittelt die Grundlagen moderner Datenverarbeitungssysteme sowie die verfahrenstechnische Anwendung datengestützter Strategien durch den gezielten Einsatz von KI in der Unternehmenspraxis. Im Fokus steht das Verständnis grundlegender Systemarchitekturen, da der Einsatz von KI administrative Abläufe, Zielgruppenanalysen und operative Prozesse nachhaltig optimiert. Durch die Erarbeitung technischer Prinzipien lernen die Teilnehmenden, wie auf KI basierende Systeme zur Strukturierung betrieblicher Arbeitsabläufe und Informationsflüsse beitragen. Das Seminar beleuchtet die Funktionsweise sprach- und datenverarbeitender Systeme, um den Einsatz von KI bei der Automatisierung von Analysemethoden und Entscheidungsmodellen fachgerecht zu steuern. Ein wesentlicher Schwerpunkt liegt auf der präzisen Formulierung technischer Anweisungen, wofür fundierte Englischkenntnisse bei der Nutzung von KI einen erheblichen Vorteil darstellen, da maßgebliche Systemdokumentationen, Entwickler-Tools und globale Sprachmodelle überwiegend in englischer Sprache bereitgestellt werden. Darüber hinaus adressiert der Kurs das Erkennen von logischen Fehlleistungen und Halluzinationen, die bei der Anwendung von KI im Rahmen von Systemrecherchen oder Datenauswertungen auftreten können. Auch das Verbinden externer Datenquellen mit Modellen für KI bildet ein wichtiges Element für die verlässliche Bereitstellung unternehmensrelevanter Informationen im betrieblichen Umfeld. Ein weiterer Aspekt betrifft datenschutzrechtliche Vorgaben nach dem EU AI Act und ethische Leitlinien, um den Einsatz von KI im Einklang mit betrieblichen Compliance-Standards zu halten. Schließlich wird die Qualitätskontrolle automatisierter Systemausgaben behandelt, um den Einsatz von KI im professionellen Arbeitsumfeld regelkonform und ergebnisorientiert zu verankern. Absolvierende erwerben fundierte Fachkenntnisse, um datengestützte Arbeitsprozesse unter Einbindung moderner Systeme für KI methodenrein, effizient und international anschlussfähig zu begleiten.
- Theoretische und technische Grundlagen
- Der Kurs vermittelt im ersten Schwerpunkt die theoretischen und technischen Grundlagen des Machine Learnings und des Deep Learnings. Die Teilnehmenden erlernen die Unterscheidung grundlegender Lernformen wie Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning zur Analyse komplexer Datenstrukturen im Rahmen des Data Minings. Ein zentraler Schwerpunkt liegt auf der Funktionsweise generativer Systeme, Natural Language Processing, Large Language Models sowie der zugrunde liegenden Transformer-Architektur und dem Attention Mechanism. Die Teilnehmenden erwerben fundierte Fertigkeiten im Bereich des Prompt Engineerings unter Nutzung von Zero-Shot und Few-Shot Prompting zur gezielten Generierung von Texten, Anforderungsspezifikationen und strukturierten Daten. Darüber hinaus behandelt der Kurs fortgeschrittene Verfahren wie Retrieval-Augmented Generation zur Einbindung unternehmensinterner Wissensbestände sowie Methoden des Fine-Tunings vortrainierter Modelle. Obwohl diese technischen Inhalte auf Deutsch vermittelt werden, zeigt sich in der Praxis ein enormer Vorteil durch fundierte Englischkenntnisse, da der Großteil der weltweiten Fachliteratur, Code-Bibliotheken, Prompts für komplexe Aufgabenstellungen sowie die maßgeblichen Forschungsarbeiten (Research Papers) ausschließlich auf Englisch publiziert werden. Ein sicheres Verständnis der englischen Fachterminologie erleichtert zudem die Arbeit mit internationalen Open-Source-Frameworks und Schnittstellen erheblich. Um eine hohe Daten- und Ergebnisqualität zu gewährleisten, erlernen die Teilnehmenden das Erkennen von Halluzinationen, das Vermeide von Overfitting und Underfitting sowie den Einsatz von Embeddings und Vector Databases zur semantischen Informationsverarbeitung. Ergänzt wird die technische Ausbildung durch regulatorische und ethische Fragestellungen im Rahmen von AI Ethics, Bias, Explainable AI und den Vorgaben des EU AI Acts in Verbindung mit Data Privacy und Intellectual Property sowie praxisnahen Einblicken in MLOps, Context Windows, Tokenisierung und autonome AI Agents.
- Englische Sprache im Geschäftsumfeld
- Im zweiten Schwerpunkt widmet sich die Weiterbildung der gezielten Festigung und Anwendung der englischen Sprache im professionellen Geschäftsumfeld (Business English). Die Teilnehmenden erwerben sprachliche Kompetenzen für die mündliche und schriftliche Kommunikation in internationalen Projektumfeldern.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Nürnberg
19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 2
Wiesbaden
19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 3
München
19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 4
Stuttgart
19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 1.000–5.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
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 UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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
476 Kurse mit aktuellem Termin an 9 Orten
476Kurse mit aktuellem Termin
9Angebotsorte
476 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.
Angebote an 9 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Learning Digital Academy GmbH.
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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