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KI Anwendung
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist GFN GmbH.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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MedianObere 25 %
verdienen ab
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 4 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- Köln
- NÄCHSTER START
- 05.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Inhalte auf einen Blick: KI Anwendung, Machine Learning, Microsoft Azure AI, Windows Server Hybrid Administrator, Microsoft Zertifizierung
- Die Weiterbildung KI Anwendung behandelt Grundlagen und Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Microsoft Azure AI und Windows Server Hybrid Administration. Inhalte sind unter anderem KI-Grundlagen, Machine Learning, Deep Learning, Azure AI-Dienste, Azure Machine Learning Studio, Datenvorbereitung, Modelltraining, kognitive Dienste, Textanalyse, Sprachverarbeitung, Bilderkennung, verantwortungsvolle KI, Datenschutz, Datensicherheit, Azure Bot Service, Windows Server Hybrid Core Infrastructure, Active Directory, Hybrididentitäten, Hyper-V, Azure-Dienste, Netzwerkkonnektivität, Azure-Dateisynchronisierung, Windows Server-Speicher, Failoverclustering, Notfallwiederherstellung, Migration und Problembehandlung. Ergänzend werden Inhalte zur Prüfungsvorbereitung auf AI-900, AZ-800 und AZ-801 behandelt.
- Microsoft Cloud Spezialist inkl. MS Azure AI (AI-900)
- Einführung in Künstliche Intelligenz und Microsoft Azure AI
- Grundlagen der künstlichen Intelligenz: Definition, Geschichte und Anwendungen
- Grundlagen von Machine Learning und Deep Learning
- Überblick über Microsoft Azure und Azure AI-Dienste
- Einrichtung und Navigation eines Azure-Kontos
- Praktische Übungen: Ressourcen in Azure erstellen und verwalten
- Erste Schritte mit Azure Machine Learning Studio
- Machine Learning und Automatisierung
- Supervised und Unsupervised Learning: Unterschiede und Anwendungsfälle
- Datenvorbereitung und Datenbereinigung
- Modelle trainieren und evaluieren
- Verwendung von Azure Machine Learning Studio
- Einführung in Azure-Automatisierungsdienste
- Erstellung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen
- Praktische Übungen: Machine-Learning-Modell erstellen und bereitstellen
- Workflow mit Azure Logic Apps automatisieren
- Kognitive Dienste und verantwortungsvolle KI
- Einführung in Azure Cognitive Services: Vision, Speech, Language und Decision
- Textanalyse und Sprachverarbeitung
- Bilderkennung und Bildverarbeitung
- Ethische Herausforderungen der KI: Bias, Fairness und Transparenz
- Datenschutz und Datensicherheit
- Verantwortungsvolle Nutzung von KI-Diensten
- Praktische Übungen: Textanalyse und Bilderkennung implementieren
- Dokumentenintelligenz und Knowledge Mining
- Azure KI Search
- Generative KI
- Praxisprojekte und Vorbereitung auf die Zertifizierung
- Entwicklung eines einfachen Chatbots mit Azure Bot Service
- Integration von kognitiven Diensten in eine Anwendung
- Prüfungsvorbereitung und Prüfung AI-900
- Beispielprüfungen und Zertifizierungsprüfung
- Abschließendes Projekt zur Anwendung der Kursinhalte
- Microsoft Zertifikat - Windows Server Hybrid Administrator
- Administering Windows Server Hybrid Core Infrastructure (AZ-800)
- Bereitstellen und Verwalten von AD DS-Domänencontrollern
- Konfigurieren und Verwalten von Umgebungen mit mehreren Standorten, Domänen und Gesamtstrukturen
- Erstellen und Verwalten von AD DS-Sicherheitsprinzipalen
- Implementieren und Verwalten von Hybrididentitäten
- Verwalten von Windows-Servern mit domänenbasierten Gruppenrichtlinien
- Verwalten von Windows-Servern in einer Hybridumgebung
- Verwalten von Windows-Servern und Workloads mit Azure-Diensten
- Verwalten von Hyper-V-VMs und virtuellen Gastcomputern
- Erstellen und Verwalten von Containern
- Verwalten von Azure Virtual Machines
- Verwalten der IP-Adressierung in lokalen Szenarien und Hybridszenarien
- Implementieren lokaler und hybrider Netzwerkkonnektivität
- Konfigurieren und Verwalten der Azure-Dateisynchronisierung
- Konfigurieren und Verwalten von Windows Server-Dateifreigaben
- Konfigurieren von Windows Server-Speichern
- Prüfungsvorbereitung und Prüfung AZ-800
- Configuring Windows Server Hybrid Advanced Services (AZ-801)
- Sichern des Windows Server-Betriebssystems
- Schützen einer Active Directory-Hybridinfrastruktur
- Beheben von Windows Server-Sicherheitsproblemen
- Schützen des Windows Server-Netzwerks und Server-Speichers
- Implementieren eines Windows Server-Failoverclusters
- Verwalten des Failoverclusterings
- Implementieren und Verwalten direkter Speicherplätze
- Verwalten von Sicherung und Wiederherstellung für Windows Server
- Implementieren der Notfallwiederherstellung mit Azure Site Recovery
- Schützen virtueller Computer mit Hyper-V-Replikaten
- Migrieren von lokalem Speicher zu lokalen Servern oder Azure
- Migrieren lokaler Server zu Azure
- Migrieren von Workloads von früheren Versionen zu Windows Server 2022
- Migrieren von IIS-Workloads zu Azure
- Migrieren einer AD DS-Infrastruktur zu Windows Server 2022 AD DS
- Überwachen von Windows-Servern mit Windows Server-Tools und Azure-Diensten
- Problembehandlung für lokale und hybride Windows Server-Netzwerke
- Problembehandlung bei virtuellen Computern mit Windows Server in Azure
- Problembehandlung für Active Directory
- Prüfungsvorbereitung und Prüfung AZ-801
- Die Weiterbildung behandelt Inhalte aus künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Microsoft Azure AI, verantwortungsvoller KI, Windows Server Hybrid Administration und Prüfungsvorbereitung.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Köln
05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 2
Aachen
05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 3
Alsfeld
05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 4
Andernach
05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 5.000–10.000 €, 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
GFN GmbH: 306 Kurse mit aktuellem Termin an 28 Orten
306Kurse mit aktuellem Termin
28Angebotsorte
306 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Online-Seminar.
Angebote an 28 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei GFN 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
5.387 Kurse zum Vergleich
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