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KI für Führungskräfte in Produktion & Technik

Laut Katalog dauert der Kurs bis 1 Monat und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Berger Bildungsinstitut GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
bis 1 Monat
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Mainz am Rhein
NÄCHSTER START
Läuft bereits · Einstieg klären
LERNFORM
Blended Learning

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

  • Sie erwerben Kenntnisse in den Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning für die Produktion sowie deren Einsatz zur Optimierung von Fertigungsprozessen, Produktionsplanung, Wartung und Qualitätssicherung.
  • Zudem lernen Sie auch Predictive Maintenance, die Analyse von Produktionskennzahlen und die Implementierung effizienter, sicherer und kostengünstiger KI-Lösungen anhand praxisnaher Beispiele und Best Practices aus der Industrie.
  • Grundlagen Künstlicher Intelligenz für Führungskräfte
  • Einführung in Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning
  • Generative KI und Large Language Models
  • Aktuelle Entwicklungen und Trends in Industrie und Technik
  • Einsatzmöglichkeiten von KI in Produktion und technischen Bereichen
  • Chancen, Grenzen und wirtschaftlicher Nutzen von KI
  • Identifikation geeigneter KI-Anwendungsfälle
  • Auswirkungen von KI auf Führung, Organisation und Arbeitsprozesse
  • Generative KI & Prompt Engineering
  • Funktionsweise generativer KI und Large Language Models
  • Grundlagen des Prompt Engineering
  • Erstellung und Überarbeitung technischer Dokumentationen
  • Analyse und Zusammenfassung technischer Unterlagen
  • Erstellung von Arbeitsanweisungen, Berichten und Entscheidungsvorlagen
  • Unterstützung bei Recherche, Wissensmanagement und Problemlösung
  • KI-gestützte Kommunikation und Dokumentation
  • Qualitätssicherung und Überprüfung von KI-Ergebnissen
  • KI-gestützte Produktions- & Prozessoptimierung
  • Analyse und Optimierung von Produktionsprozessen
  • Identifikation von Engpässen und Prozessabweichungen
  • Prozesskennzahlen und Performance-Analyse
  • KI-gestützte Prozessüberwachung
  • Muster- und Anomalieerkennung
  • Optimierung von Produktionsabläufen und Ressourceneinsatz
  • Szenarioanalysen und Simulation
  • KI-gestützte Entscheidungsunterstützung
  • Predictive Maintenance & Technische Anwendungen
  • Grundlagen Predictive Maintenance
  • Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen
  • Analyse von Maschinen-, Sensor- und Betriebsdaten
  • Erkennung von Anomalien und Ausfallmustern
  • Vorhersage von Wartungsbedarfen
  • Optimierung von Wartungsintervallen
  • KI-Unterstützung bei Fehleranalyse und Störungsmanagement
  • Einsatzmöglichkeiten von Computer Vision in Produktion und Qualität
  • KI-gestützte Qualitätskontrolle & Datenanalyse
  • Grundlagen industrieller Datenanalyse
  • Datenqualität und Datenaufbereitung
  • Analyse von Produktions- und Qualitätsdaten
  • Fehler- und Abweichungserkennung
  • Machine Learning für Klassifikation und Prognosen
  • KI-gestützte visuelle Qualitätsprüfung
  • Kennzahlen, Dashboards und Management-Reporting
  • Forecasting und Szenarioanalysen
  • Interpretation und Kommunikation von Analyseergebnissen
  • Automatisierung, Assistenzsysteme & AI Agents
  • Automatisierung wiederkehrender technischer und organisatorischer Aufgaben
  • KI-gestützte Assistenzsysteme
  • Workflow-Automatisierung
  • AI Agents und agentische KI
  • Unterstützung bei Wartung, Dokumentation und Wissensmanagement
  • Integration von KI in bestehende Arbeitsabläufe
  • Schnittstellen zu ERP-, MES-, CRM- und Produktionssystemen
  • Human-in-the-Loop und Freigabeprozesse
  • Möglichkeiten und Grenzen von No-Code- und Low-Code-Lösungen
  • KI-Strategie, Datenschutz & Responsible AI
  • Entwicklung einer KI-Strategie für Produktion und Technik
  • Bewertung von KI-Use-Cases nach Nutzen, Aufwand und Risiko
  • DSGVO und Umgang mit Unternehmens- und Beschäftigtendaten
  • EU AI Act und regulatorische Anforderungen
  • Informationssicherheit und Schutz sensibler Produktionsdaten
  • Transparenz, Nachvollziehbarkeit und menschliche Kontrolle
  • Halluzinationen, Bias und Qualitätssicherung
  • Verantwortlichkeiten, Governance und Compliance
  • Change Management und Akzeptanz bei Mitarbeitenden

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Mainz am Rhein

    30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

  2. 2

    Bad Kreuznach

    30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Ludwigshafen am Rhein

    30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Pforzheim

    30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

  5. 5

    Freiburg im Breisgau

    30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 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 KI & Machine Learning→

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 Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

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.

04 · Anbieter

818 Kurse mit aktuellem Termin an 33 Orten

818Kurse mit aktuellem Termin
33Angebotsorte

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Angebote an 33 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Berger Bildungsinstitut GmbH.

Themen

KI & Machine LearningCAD & technisches Zeichnen (AutoCAD/EPLAN)SPS- & AutomatisierungstechnikBuchhalterSAP-Anwender & -Berater

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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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir