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KI-Anwendungen im Projektmanagement und DevOps
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist A-Leecon GmbH.
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Untere 25 %
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verdienen ab
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 4 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- Bielefeld
- NÄCHSTER START
- 26.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Überblick über die Weiterbildungsmaßnahme
- Diese Weiterbildungsmaßnahme kombiniert drei spezialisierte Kurse, um umfassende Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und DevOps zu vermitteln. Die Inhalte sind darauf ausgerichtet, Projektmanager:innen, IT-Fachkräfte und Führungskräfte auf die strategische und operative Anwendung von KI-Technologien sowie auf die Implementierung von DevOps-Praktiken vorzubereiten.
- KI für Projektmanager:innen
- Zielsetzung des Kurses
- Der Kurs vermittelt Kenntnisse zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Projektmanagement. Ziel ist die Befähigung zur präziseren und effektiveren Gestaltung von Projekten durch den Einsatz von KI-Werkzeugen und -Methoden.
- Inhalte
- Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
- KI-Anwendungen im Projektmanagement
- Foundation Models und Open-Source KI-Tools
- KI im Projektalltag
- Implementierung von KI-Projekten
- Ethik, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen für KI
- Evaluation von KI-Lösungen
- Soft Skills für KI-Projekte: Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement
- Exkurs: Projektmanagement
- Zusatzthema: Arbeiten mit ChatGPT
- Rechtliche Rahmenbedingungen für die Verwendung von KI
- Lernziele
- Verstehen der Grundlagen und Anwendungsbereiche von KI im Projektmanagement.
- Anwenden von KI-Tools zur Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung.
- Bewerten von KI-Lösungen hinsichtlich ihrer Eignung und Effektivität.
- Berücksichtigen ethischer, datenschutzrechtlicher und rechtlicher Aspekte bei der KI-Implementierung.
- Entwickeln von Kompetenzen im Bereich Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement für KI-Projekte.
- Berufsperspektiven
- Die erworbenen Kenntnisse sind relevant für Projektmanager:innen, Projektleiter:innen und Fachkräfte, die KI-gestützte Projekte planen, steuern und umsetzen.
- DevOps Foundation
- Der Kurs vermittelt Grundlagen und zentrale Praktiken von DevOps zur Steigerung der Effizienz und Agilität in IT-Teams. Schwerpunkte liegen auf kulturellen Ansätzen, Kollaboration und zentralen Praktiken zur Optimierung von Entwicklung und Betrieb.
- Einführung in DevOps und dessen kulturell-philosophischen Ansatz
- Grundverständnis von DevOps, Stakeholder und Kollaboration
- Kultur, Organizational Change Management (OCM) und Change Enablement in DevOps
- Zentrale DevOps-Praktiken, einschließlich Versionssteuerung, Konfigurationsmanagement und Continuous Everything
- Der Wertstrom und die Deployment Pipeline
- Definition of Done (DoD) und Value Stream Thinking
- Exkurse zu Tool-Landschaften und Automatisierungsstrategien
- DevOps-Anti-Patterns und Service Management als Enabler
- Metriken und KPIs in DevOps
- Zusammenspiel von DevOps mit Scrum sowie Lean/Kanban
- DevSecOps - Security Best Practices
- Messen und Verbessern mit DevOps
- AI in DevOps: GenAI, AIOps und Guardrails
- Prüfungsvorbereitung
- Verstehen der Prinzipien und des "Warum" von DevOps.
- Anwenden zentraler DevOps-Praktiken zur Optimierung von IT-Prozessen.
- Fördern von Kultur und Kollaboration zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams.
- Implementieren von Ansätzen zur kontinuierlichen Verbesserung (Continuous Improvement).
- Bewerten und Anwenden von KI-gestützten Praktiken im DevOps-Kontext.
- Die Kursinhalte sind für IT-Fachkräfte, Softwareentwickler:innen, Systemadministratoren:innen und IT-Manager:innen relevant, die an der Optimierung von Softwareentwicklungsprozessen und der Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Teams beteiligt sind.
- KI Management: Compliance and Governance
- Der Kurs vermittelt Kenntnisse zum Management von KI-Systemen im Hinblick auf regulatorische Anforderungen und Governance-Strukturen. Ziel ist die Befähigung, KI-Standards als strategische Chance zu nutzen und potenzielle Risiken zu meistern.
- Grundverständnis von KI-Governance und Compliance
- Leitprinzipien für verantwortungsvollen KI-Einsatz
- Regulatorische Anforderungen und Normen im KI-Kontext
- Risikoanalyse und Risikomanagement bei KI-Systemen
- Aufbau eines Compliance-Management-Systems für KI
- Governance-Strukturen für den sicheren KI-Betrieb
- Datenmanagement und Datensicherheit im KI-Umfeld
- Technische Compliance-Kontrollen für KI-Anwendungen
- Management von Lieferanten und externen Partnern im KI-Kontext
- Automatisierung und Lebenszyklusmanagement von KI-Systemen
- Audits und interne Kontrollen von KI-Systemen
- Qualifikation und Kompetenzaufbau für den verantwortungsvollen KI-Einsatz
- Krisenmanagement und Notfallplanung bei KI-Vorfällen
- Nachhaltigkeit und ökologische Verantwortung im KI-Bereich
- Trends und Zukunftsperspektiven im Bereich KI-Compliance
- Exkurs: Context Engineering
- Verankerung von KI-Compliance in der Unternehmensstrategie
- Lessons Learned und Umsetzung in die Praxis
- Verstehen der Grundlagen von KI-Governance und Compliance.
- Identifizieren und Bewerten von regulatorischen Anforderungen und Risiken im KI-Umfeld.
- Aufbauen und Implementieren von Compliance-Management-Systemen für KI.
- Gewährleisten von Datenmanagement, Datensicherheit und technischen Kontrollen.
- Entwickeln von Strategien für den verantwortungsvollen und nachhaltigen KI-Einsatz.
- Die erworbenen Kompetenzen sind für Führungskräfte, Compliance-Manager:innen, IT-Sicherheitsbeauftragte und Projektmanager:innen im Bereich KI von Bedeutung, die für die Einhaltung von Vorschriften und die strategische Ausrichtung von KI-Initiativen verantwortlich sind.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Bielefeld
26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 2
Bremen
26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 3
Dortmund
26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 4
Bremen
26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 5
Eschborn
26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 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
A-Leecon GmbH: 1.331 Kurse mit aktuellem Termin an 16 Orten
1.331Kurse mit aktuellem Termin
16Angebotsorte
1.331 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 16 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei A-Leecon 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
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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