KI für nachhaltige Stadt­entwicklung: Lernen mit AWS DeepRacer

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Diese Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte, die ihre Kenntnisse in Künstlicher Intelligenz und deren Anwendung in der nachhaltigen Stadtentwicklung vertiefen möchten.
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   Die Weiterbildung besteht aus mehreren spezialisierten Modulen. Zunächst wird die Anwendung von Machine Learning mit AWS DeepRacer behandelt, gefolgt von einem Aufbaukurs, der fortgeschrittene Techniken und Strategien vermittelt. Im Anschluss daran werden die Teilnehmer auf die spezifischen Anforderungen der nachhaltigen Stadtentwicklung vorbereitet, die den Einsatz von KI und Machine Learning erfordern.
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   Wesentliche Inhalte der Module

   Einführung in Machine Learning mit AWS DeepRacer
   Grundlagen des Machine Learning
   Einführung in AWS DeepRacer und seine Anwendungsmöglichkeiten
   Erstellung und Training von Modellen für autonomes Fahren
   Vertiefung der Machine Learning Kenntnisse
   Erweiterte Techniken und Algorithmen im Machine Learning
   Optimierung und Feinabstimmung von Modellen
   Analyse und Interpretation von Ergebnissen
   Anwendung von KI in der nachhaltigen Stadtentwicklung
   Grundlagen der nachhaltigen Stadtentwicklung
   Einsatzmöglichkeiten von KI und Machine Learning in der Stadtplanung
   Praktische Beispiele und Fallstudien
   Projektarbeit und praktische Anwendung
   Entwicklung eines eigenen Projekts zur nachhaltigen Stadtentwicklung mit AWS DeepRacer
   Präsentation und Diskussion der Projektergebnisse
   Feedback und Verbesserungsvorschläge

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   München

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Meschede

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Offenbach am Main

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

4. 4

   Frankfurt am Main

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

5. 5

   Meschede

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   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.

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   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.

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   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

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