KI-Systeme entwickeln und integrieren

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Die Entwicklung von KI-Anwendungen umfasst weit mehr als die Auswahl und das Training eines geeigneten Modells. In der Praxis müssen Daten, Modelle, Anwendungen und bestehende IT-Strukturen zu einem funktionierenden Gesamtsystem zusammengeführt werden. Die Schulung "KI-Systeme entwickeln und integrieren" vermittelt einen praxisorientierten Überblick über diesen Prozess und betrachtet die einzelnen Schritte im Zusammenhang.
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   Ausgehend von einer konkreten Problemstellung wird betrachtet, wie Daten für den Einsatz in KI-Anwendungen vorbereitet, Modelle entwickelt und deren Ergebnisse zuverlässig bewertet werden. Dabei werden sowohl grundlegende Verfahren des klassischen Machine Learnings als auch ausgewählte Ansätze des Deep Learnings eingeordnet. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der technischen Einbettung von KI-Komponenten in bestehende Unternehmensumgebungen.
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   Anhand typischer Architekturen und Integrationsszenarien wird gezeigt, wie Modelle beispielsweise über APIs oder Services mit Anwendungen und anderen Systemen verbunden werden können. Auch Aspekte wie Deployment, Versionierung und reproduzierbare Entwicklungsprozesse werden behandelt. Ergänzend gibt die Schulung einen Einblick in MLOps und die Anforderungen an den späteren Betrieb von KI-Systemen.
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   Praktische Übungen begleiten die theoretischen Grundlagen und führen von der Datenverarbeitung über einen einfachen KI-Workflow bis zur Anbindung eines Modells an eine Anwendung.
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   Der Kursinhalt lässt sich wie folgt zusammenfassen

   End-to-End Machine Learning Workflow (Problemdefinition bis Deployment)
   Datenaufbereitung, Datenqualität und Feature Engineering
   Auswahl geeigneter Modelltypen (klassisches ML und Deep Learning - Überblick)
   Modelltraining, Validierung und Evaluierung
   Grundlagen von Trainings-, Test- und Validierungsstrategien
   Einführung in KI-Systemarchitekturen
   Schnittstellen zwischen KI-Modellen und Unternehmenssystemen
   API-basierte Integration von KI-Komponenten
   Einführung in Deployment-Strategien (Cloud, On-Prem, Edge - konzeptionell)
   Modellversionierung und Reproduzierbarkeit
   Grundlagen von MLOps als Betriebsmodell für KI-Systeme
   Qualitäts- und Risikobetrachtung im KI-Engineering

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   Praxisanteile

   Entwicklung eines einfachen ML-Modells (konzeptionell oder Tool-basiert)
   Aufbau eines beispielhaften KI-Workflows von Daten bis Output
   Integration eines Modells in eine einfache Anwendung (API-Demo oder Low-Code)

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