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KI-Architekt*in mit Zusatz­qualifikation Englisch

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist brainymotion.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
19.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Eine Einstufung deines Niveaus nach dem Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmen, dessen Stufen von elementarer bis kompetenter Sprachverwendung reichen.
  2. 2
    Für einen Bildungsgutschein eine Beratung bei der Agentur für Arbeit, die den Kurs für deine berufliche Eingliederung als notwendig ansehen muss.
  3. 3
    Übungszeit außerhalb des Unterrichts, etwa mit Fachtexten, Hörbeispielen und Formularen aus deinem Berufsfeld.

Das lernst du

  • Die Weiterbildung zur KI-Architekt*in richtet sich an Personen, die mit AI und Machine Learning (ML) in unterschiedlichen fachlichen und technischen Zusammenhängen arbeiten. In vielen Organisationen sind AI und Machine Learning (ML) feste Bestandteile der täglichen Praxis, weshalb der Kurs immer wieder auf AI und auf Machine Learning (ML) zurückkommt. Anhand einführender Beispiele wird gezeigt, wie AI und Machine Learning (ML) in typische Aufgabenfelder eingebettet sind und wie sich Anforderungen rund um AI und rund um Machine Learning (ML) systematisch strukturieren lassen.
  • Im weiteren Verlauf der Inhalte wird erläutert, wie AI und Machine Learning (ML) bei der Planung, Umsetzung und Dokumentation konkreter Arbeitsschritte berücksichtigt werden. Die Teilnehmenden sehen, wie AI in verschiedenen Szenarien eingesetzt wird, während Machine Learning (ML) parallel dazu als Bezugspunkt für Auswertungen oder Konfigurationen dient. Mehrere Übungsabschnitte greifen AI und Machine Learning (ML) explizit auf, um zu verdeutlichen, wie sich Entscheidungen im Umgang mit AI und im Umgang mit Machine Learning (ML) auf den Gesamtprozess auswirken.
  • Ein weiterer Schwerpunkt liegt darauf, typische Fragestellungen systematisch zu bearbeiten, bei denen AI und Machine Learning (ML) gemeinsam betrachtet werden müssen. Dabei wird immer wieder sichtbar, wie AI als Grundlage für bestimmte Arbeitsschritte dient und wie Machine Learning (ML) ergänzend herangezogen wird, um Ergebnisse zu strukturieren oder zu überprüfen. Die Teilnehmenden erhalten Gelegenheit, AI und Machine Learning (ML) in unterschiedlichen Konstellationen anzuwenden und zu reflektieren, welche Rolle AI und Machine Learning (ML) in ihrem jeweiligen Aufgabenbereich spielen.
  • Im nächsten Schritt wird zusammengeführt, auf welche Weise AI und Machine Learning (ML) in längerfristige Entwicklungen eingebunden sind. Es wird aufgezeigt, wie mit AI gewonnene Erkenntnisse und mit Machine Learning (ML) aufbereitete Informationen für weiterführende Entscheidungen genutzt werden können. Abschließend wird reflektiert, wie AI und Machine Learning (ML) in zukünftigen Projekten erneut eine Rolle spielen und wie ein bewusster Umgang mit AI und Machine Learning (ML) dazu beiträgt, Prozesse nachvollziehbar und transparent zu gestalten.
  1. 1

    Einordnung der Rolle und Aufgabenbereiche

  2. 2

    Überblick über typische Arbeitsprozesse

Alle 8 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Strukturierung fachlicher und technischer Anforderungen

  2. 4

    Vorgehensweisen bei Analyse, Planung und Umsetzung

  3. 5

    Nutzung unterstützender Werkzeuge und Plattformen

  4. 6

    Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Arbeitsabläufen

  5. 7

    Zusammenarbeit mit angrenzenden Rollen und Bereichen

  6. 8

    Langfristige Weiterentwicklung von Strukturen und Prozessen

  • Zum Abschluss der Weiterbildung steht folgendes Modul im Fokus: baut auf vorhandenen Grundkenntnissen der englischen Sprache auf und erweitert diese gezielt für den beruflichen Kontext auf dem Niveau A1 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens (GER). Die Teilnehmenden festigen ihre Fähigkeiten im Verstehen, Sprechen, Lesen und Schreiben einfacher berufsbezogener Inhalte und lernen, sich in typischen beruflichen Situationen sprachlich sicherer zu bewegen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Eschborn

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Eschborn

    19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  5. 5

    Offenbach am Main

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 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.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Englisch für den Beruf→

03 · Verdienst

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

  1. 1

    Arbeitssituationen auf Englisch bewältigen

    Du übst Telefonate, kurze E-Mails, Gespräche mit Kunden und das Erklären von Arbeitsschritten. Rollenspiele bilden typische Situationen deines Berufs nach, vom Check-in an der Rezeption bis zur Rückfrage im IT-Support. Beispiel: An der Hotelrezeption erklärst du einem Gast auf Englisch, wie er mit Bus und Bahn zum Messegelände kommt.

  2. 2

    Ein Sprachnachweis für die Bewerbung

    Kurse mit Abschlussprüfung, etwa ein TOEIC-Zertifikat oder ein Sprachzertifikat für den Beruf, geben dir einen Nachweis mit Niveaustufe. Damit kann ein Arbeitgeber deine Kenntnisse mit der Anforderung aus seiner Stellenanzeige abgleichen. Beispiel: Du legst deiner Bewerbung als Teamassistenz das Zertifikat bei, das dein Niveau nach dem Referenzrahmen ausweist.

  3. 3

    Englisch im IT- oder Cloud-Lehrgang

    In Kombilehrgängen wie Cloud Data Analyst läuft Englisch für den Beruf als Zusatzqualifikation mit. So lernst du die Fachbegriffe, mit denen Herstellerdokumentationen und Konsolen von Cloud-Diensten arbeiten. Beispiel: Nach dem Kurs liest du die englische Dokumentation eines Cloud-Anbieters, ohne jeden Begriff nachzuschlagen.

04 · Anbieter

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Themen

Englisch für den BerufKI & Machine LearningCloud ComputingData AnalystData Science

05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir