KI Manager:in - Methoden Künstlicher Intelligenz

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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   Moderne KI-Anwendungen basieren auf leistungsfähigen Lernverfahren, hochwertigen Daten und einer geeigneten technischen Infrastruktur. Neben klassischen Machine-Learning-Verfahren gewinnen neuronale Netze, Deep Learning und generative KI zunehmend an Bedeutung. In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Methoden der Datenvorbereitung, des Modelltrainings und der KI-Entwicklung kennen und erhältst einen Überblick über rechtliche, ethische und technische Anforderungen beim Einsatz moderner KI-Systeme.
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   Datenvorbereitung, Datenqualität und unüberwachtes Lernen mit Clustering- und Dimensionsreduktionsverfahren
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   Grundlagen neuronaler Netze, Deep Learning und Transfer Learning
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   Entwicklung und Training neuronaler Netze mit TensorFlow und Keras
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   Hyperparameter-Optimierung sowie Evaluierung und Visualisierung von KI-Modellen
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   Bilderkennung, Textverarbeitung und generative KI mit modernen KI-Architekturen
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   Prompt Engineering und Steuerung generativer KI-Systeme
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   Einsatzmöglichkeiten generativer KI in Text-, Bild-, Sprach- und Videoanwendungen
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   Datenethik, KI-Governance sowie rechtliche Anforderungen durch DSGVO und EU-KI-Verordnung
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    Integration von KI in Unternehmensprozesse sowie Nutzung moderner KI- und Automatisierungswerkzeuge
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    KI-Anwendungen im Umfeld von IoT, Sensorik und Echtzeitdatenverarbeitung
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    Perspektiven

    Die erworbenen Kenntnisse schaffen eine Grundlage für Tätigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, Data Science, Data Engineering, Business Analytics, Softwareentwicklung, Digitalisierung sowie in Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Beratungsorganisationen, die KI-basierte Anwendungen entwickeln, implementieren oder betreiben.
    Bei Fragen dazu sowie zu Kombinationsmöglichkeiten wende dich gerne an unsere Beratung.

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   Altenburg

   21.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Amberg

   21.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Aachen

   21.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Aue

   21.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Aschaffenburg

   21.10.2026 · 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