KI-Architekt*in mit Zusatz­qualifikation - KI-Kompetenzen ChatGPT 4o

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

1. 1
   Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - KI-Kompetenzen ChatGPT 4o für die berufliche Praxis
2. 2
   1. Kursbeschreibung
3. 3
   Der Kurs,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - KI-Kompetenzen ChatGPT 4o für die berufliche Praxis" verbindet fundierte KI-Architekturkenntnisse mit der praktischen Anwendung generativer KI. Teilnehmende lernen, ChatGPT-4o professionell in Geschäftsprozesse, Datenanalysen und Kommunikation zu integrieren. Der Fokus liegt auf der Kombination aus technischer Implementierung, ethischer Anwendung und produktiver Nutzung von KI im Unternehmensalltag.
4. 4
   2. Zielgruppe
5. 5
   Der Kurs richtet sich an KI-Architekt:innen, Data Scientists, Projektleiter:innen, Kommunikationsfachkräfte und Entscheidungsträger:innen, die ChatGPT-4o und andere generative KI-Tools sicher und effektiv in ihre Arbeit integrieren möchten.
6. 6
   3. Kursniveau
7. 7
   Fortgeschrittene - Grundkenntnisse in Cloud Computing, KI oder Prozessmanagement sind hilfreich.
8. 8
   4. Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
9. 9
   Empfohlen:,,Azure Fundamentals (AZ-900)" und,,Introduction to Python", um KI- und Cloud-Grundlagen zu vertiefen.
10. 10
    5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
11. 11
    Modul 1: KI-Architektur und generative Systeme
12. 12
    Teilnehmende verstehen den Aufbau moderner KI-Architekturen und die Funktionsweise generativer Modelle. Der Fokus liegt auf der Integration von ChatGPT-4o in Azure-Umgebungen.
13. 13
    Praxisbeispiel: Aufbau einer hybriden KI-Architektur mit OpenAI-API und Azure Cognitive Services.
14. 14

    Kursinhalte

    Komponenten moderner KI-Systeme
    Einführung in generative KI und Large Language Models (LLMs)
    Datenintegration und Schnittstellen
    Sicherheit und ethische Prinzipien
    Modul 2: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
    Dieses Modul vermittelt praxisorientierte Kenntnisse zur Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen in Azure.
    Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-App mit Sprach- und Textanalyse auf Basis von Azure OpenAI.
    KI-Entwicklung mit Azure Cognitive Services und Azure OpenAI
    Integration von ChatGPT-4o in bestehende Systeme
    Nutzung von Vision-, Speech- und Language-Diensten
    Sicherheit, Skalierung und Monitoring
    Modul 3: CertNexus AIBIZ(TM) - Artificial Intelligence for Business Professionals
    Dieses Modul behandelt die geschäftlichen und ethischen Aspekte der KI-Nutzung im Unternehmen. Teilnehmende lernen, wie generative KI-Projekte wirtschaftlich bewertet und gesteuert werden.
    Praxisbeispiel: Entwicklung einer internen KI-Strategie zur Nutzung von ChatGPT-4o im Kundenservice.
    Wirtschaftliche Anwendungsfelder generativer KI
    Kosten-Nutzen-Analyse und Change Management
    Datenschutz, Compliance und Verantwortung
    Ethische Richtlinien für KI im Berufsalltag
    Modul 4: KI-Kompetenzen mit ChatGPT-4o - Praxisworkshop (Zusatzqualifikation)
    In diesem praktischen Modul werden konkrete Anwendungsszenarien für ChatGPT-4o behandelt. Teilnehmende trainieren Prompts, erstellen automatisierte Workflows und lernen effektive Kommunikation mit KI-Systemen.
    Praxisbeispiel: Erstellung eines KI-gestützten Berichtgenerators für Marketing und HR.
    Prompt Engineering und Kontextsteuerung
    Automatisierung mit ChatGPT-4o und Microsoft Power Automate
    Erstellung von KI-Assistenten für Fachbereiche
    Best Practices für den professionellen Einsatz von ChatGPT
    Modul 5: Integration und Praxisprojekt
    Zum Abschluss entwickeln die Teilnehmenden ein eigenes Projekt, in dem ChatGPT-4o in eine bestehende Unternehmensumgebung integriert wird.
    Praxisbeispiel: Umsetzung einer interaktiven Wissensplattform mit generativer KI.
    End-to-End-Integration von ChatGPT-4o in Azure
    Erstellung benutzerdefinierter Chatbots und KI-Workflows
    Evaluierung von Performance und Sicherheit
    Abschlusspräsentation
    6. Zusatzinformationen
    Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über Bildungsgutschein oder Qualifizierungschancengesetz (QCG) gefördert werden.
    Er richtet sich an Einzelpersonen und B2B-Kund:innen und wird über (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de angeboten.
    ,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - KI-Kompetenzen ChatGPT 4o für die berufliche Praxis" vereint technologische Tiefe mit praxisnaher Anwendung. Teilnehmende lernen, ChatGPT-4o strategisch, effizient und sicher im Berufsalltag einzusetzen - ein entscheidender Wettbewerbsvorteil in der modernen Arbeitswelt.
    Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

1. 1

   Schwäbisch Hall

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Freiburg im Breisgau

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Böblingen

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

4. 4

   Villingen-Schwenningen

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

5. 5

   Sigmaringen

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen