KI Grundlagen

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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   KI Grundlagen vermitteln das notwendige Fundament für den professionellen Einsatz künstlicher Intelligenz im Unternehmen - diese Weiterbildung gibt Ihnen einen umfassenden, anbieter-neutralen Überblick über alle wesentlichen KI Grundlagen für Beruf und Praxis.
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   Was umfassen KI Grundlagen?
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   KI Grundlagen beinhalten die Kernkonzepte künstlicher Intelligenz: Machine Learning, Deep Learning, Neuronale Netze und Natural Language Processing (NLP). Sie lernen den Unterschied zwischen überwachtem, unüberwachtem und bestärkendem Lernen sowie die Funktionsweise generativer KI (Large Language Models). Planung und Steuerung von KI-Projekten, Ressourcen-Management für KI-Initiativen sowie ethische und rechtliche Grundlagen (EU AI Act) bilden das strategische Fundament der KI Grundlagen.
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   KI Grundlagen - Tools und Frameworks

   Im Mittelpunkt dieser KI Grundlagen-Weiterbildung stehen die wichtigsten KI-Werkzeuge: ChatGPT, Microsoft Copilot und Google Gemini für generative KI im Arbeitsalltag, Python mit TensorFlow, PyTorch und Hugging Face für Machine-Learning-Entwicklung sowie Azure AI Services und AWS AI/ML-Dienste für Cloud-KI. Prompt Engineering als Schlüsselkompetenz für die effektive Nutzung von KI-Tools wird praxisnah vermittelt.

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   KI Grundlagen - Governance, Risikomanagement und Ethik

   Zu den KI Grundlagen gehört zwingend verantwortungsvoller KI-Einsatz: Risikomanagement bei KI-Bias, Datenschutz (DSGVO) und KI-Sicherheit. Controlling von KI-Projekten durch KPIs, Modellqualität und Performance-Metriken sowie KI-Governance-Strukturen für Unternehmen runden das Bild ab. Kommunikation von KI-Ergebnissen an Management und Fachbereiche ist ein praxisrelevanter Schwerpunkt.

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   KI Grundlagen - Agile Integration und Automatisierung

   KI Grundlagen in agilen Teams: Integration von KI-Tools in Scrum- und Kanban-Workflows, DevOps-Automatisierung mit KI-Unterstützung sowie Lean-Prinzipien zur Effizienzsteigerung durch KI. Process Mining und RPA (Robotic Process Automation) mit KI-Komponenten ergänzen die praktische Anwendung.

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   Zertifizierung und Abschluss

   Diese KI Grundlagen-Weiterbildung bereitet Sie auf führende Einstiegszertifizierungen vor: Microsoft AI-900 (Azure AI Fundamentals), AWS Certified AI Practitioner und Google AI Essentials. Mit dem Abschluss verfügen Sie über ein solides Fundament in KI Grundlagen und sind optimal auf alle weiterführenden KI-Spezialisierungen vorbereitet.

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   Aachen

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Woche · 1.000–5.000 €

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   Würzburg

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Woche · 1.000–5.000 €

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   Mönchengladbach

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Woche · 1.000–5.000 €

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   Koblenz am Rhein

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Woche · 1.000–5.000 €

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   Bonn

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Woche · 1.000–5.000 €

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

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen