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KI-Manager

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist GFN 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 4 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Köln
NÄCHSTER START
05.10.2026
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

  • Inhalte auf einen Blick: Kanban und Jira im agilen Projektmanagement, Einführung in Künstliche Intelligenz, Microsoft Azure AI, Machine Learning und Automatisierung, ethische Herausforderungen der KI
  • Die Weiterbildung KI-Manager behandelt Grundlagen und Anwendungsbereiche des agilen Projektmanagements mit Kanban und Jira sowie künstliche Intelligenz mit Microsoft Azure AI. Inhalte sind unter anderem Kanban, Jira, Machine Learning, Deep Learning, Azure AI-Dienste, Azure Machine Learning Studio, Datenvorbereitung, Modelltraining, kognitive Dienste, Textanalyse, Sprachverarbeitung, Bilderkennung, Datenschutz, Datensicherheit, verantwortungsvolle KI-Nutzung und Prüfungsvorbereitung auf AI-900.
  • Methoden und Tools im Agilen Projektmanagement mit Kanban und Jira
  • Was ist Kanban?
  • Abgrenzung Lean und Six Sigma
  • Kontinuierliche Verbesserung
  • Visualisierung mit Kanban-Boards
  • WIP: Work in Progress
  • Theory of Constraints
  • Fluss und Kadenz: Optimierung des Durchflusses und Feedbackschleifen
  • Priorisierung und Serviceklassen
  • Verringerung von Variabilität
  • Skalierung mit Kanban
  • Einführung von STATIK: Systems Thinking Approach to Introduce Kanban
  • Engpässe und gleichmäßige Verfügbarkeit
  • Ökonomisches Modell für Lean
  • Flight-Level-Modell nach Klaus Leopold
  • Unterschied zwischen Scrum und Kanban
  • Prüfungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung
  • Einführung
  • Struktur, Rollen und Rechte
  • Navigation in Jira
  • Umgang mit Vorgängen
  • Agile Boards
  • Dashboards
  • Reporting
  • Projekte in Scrum und Kanban anlegen
  • Kanban-Projekt mit Workflow anlegen und modellieren
  • Fallstudien
  • Microsoft Cloud Spezialist inkl. MS Azure AI (AI-900)
  • Einführung in Künstliche Intelligenz und Microsoft Azure AI
  • Grundlagen der künstlichen Intelligenz: Definition, Geschichte und Anwendungen
  • Grundlagen von Machine Learning und Deep Learning
  • Überblick über Microsoft Azure und Azure AI-Dienste
  • Einrichtung und Navigation eines Azure-Kontos
  • Praktische Übungen: Ressourcen in Azure erstellen und verwalten
  • Erste Schritte mit Azure Machine Learning Studio
  • Machine Learning und Automatisierung
  • Supervised und Unsupervised Learning: Unterschiede und Anwendungsfälle
  • Datenvorbereitung und Datenbereinigung
  • Modelle trainieren und evaluieren
  • Verwendung von Azure Machine Learning Studio
  • Einführung in Azure-Automatisierungsdienste
  • Erstellung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen
  • Praktische Übungen: Machine-Learning-Modell erstellen und bereitstellen
  • Workflow mit Azure Logic Apps automatisieren
  • Kognitive Dienste und verantwortungsvolle KI
  • Einführung in Azure Cognitive Services: Vision, Speech, Language und Decision
  • Textanalyse und Sprachverarbeitung
  • Bilderkennung und Bildverarbeitung
  • Ethische Herausforderungen der KI: Bias, Fairness und Transparenz
  • Datenschutz und Datensicherheit
  • Verantwortungsvolle Nutzung von KI-Diensten
  • Praktische Übungen: Textanalyse und Bilderkennung implementieren
  • Ethische Herausforderungen diskutieren
  • Praxisprojekte und Vorbereitung auf die Zertifizierung
  • Entwicklung eines einfachen Chatbots mit Azure Bot Service
  • Integration von kognitiven Diensten in eine Anwendung
  • Prüfungsvorbereitung und Prüfung AI-900
  • Beispielprüfungen und Zertifizierungsprüfung
  • Abschließendes Projekt zur Anwendung der Kursinhalte
  • Die Weiterbildung behandelt Inhalte aus agilem Projektmanagement, Kanban, Jira, künstlicher Intelligenz, Microsoft Azure AI, Machine Learning, verantwortungsvoller KI-Nutzung und Prüfungsvorbereitung.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Köln

    05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    Aachen

    05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Ahrensburg

    05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Alsfeld

    05.10.2026 · 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 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

GFN GmbH: 306 Kurse mit aktuellem Termin an 28 Orten

306Kurse mit aktuellem Termin
28Angebotsorte

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Angebote an 28 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei GFN GmbH.

Themen

KI & Machine LearningSAP-Anwender & -BeraterScrum & agiles ProjektmanagementITIL Service ManagementPython-Programmierung

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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir