KI-Manager:in - Klassifizierung von KI-Modellen

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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   Künstliche Intelligenz verändert Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft nachhaltig. Um KI-Systeme erfolgreich einzusetzen, sind neben einem Verständnis der technologischen Grundlagen auch Kenntnisse über Daten, Methoden, Anwendungsfelder sowie die Planung und Bewertung von KI-Projekten erforderlich. In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Konzepte der Künstlichen Intelligenz kennen und entwickelst ein Verständnis für den praktischen Einsatz von KI - von der Idee bis zum Test eines KI-Systems.
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   Grundlagen, Geschichte und Entwicklung der Künstlichen Intelligenz
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   Abgrenzung von KI zu verwandten Technologien wie Machine Learning, Big Data und Automatisierung
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   Stärken, Grenzen sowie technologische und ethische Herausforderungen von KI-Systemen
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   Datenarten, Datenqualität und die Bedeutung von Trainings-, Validierungs- und Testdaten
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   Einsatzmöglichkeiten von KI in Wirtschaft, Forschung und unterschiedlichen Branchen
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   Bewertung von Potenzialen, Chancen und Risiken von KI-Anwendungen
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   Entwicklung und Planung von KI-Konzepten sowie Auswahl geeigneter Modelle und Algorithmen
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   Integration von KI-Lösungen in bestehende Unternehmensprozesse
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    Test, Validierung und Bewertung von KI-Modellen anhand geeigneter Verfahren und Kennzahlen
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    praxisnahe Entwicklung und Durchführung von KI-Pilotprojekten
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    Perspektiven

    Die erworbenen Kenntnisse schaffen eine Grundlage für Tätigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz, Data Science, Business Analytics, Digitalisierung, Innovationsmanagement, Projektmanagement, Prozessoptimierung sowie in Fach- und Beratungsfunktionen von Unternehmen, Forschungseinrichtungen und öffentlichen Organisationen, die KI-Technologien entwickeln oder einsetzen.
    Bei Fragen dazu sowie zu Kombinationsmöglichkeiten wende dich gerne an unsere Beratung.

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   Ansbach

   07.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Amberg

   07.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Altenburg

   07.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Aachen

   07.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Augsburg

   07.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 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