KI-Tools für Künstliche Intelligenz: Toolauswahl und Modelle

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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   Die Weiterbildung "KI-Tools für Künstliche Intelligenz: Toolauswahl und Modelle" vermittelt grundlegende und aufbauende Kenntnisse in den Themenbereichen "Toolauswahl" und "Modelle". Der Transferteil vertieft KI-Tools und überführt die Erkenntnisse zu Künstliche Intelligenz in eine zusammenhängende Aufgabe. Im Mittelpunkt stehen ein klarer Aufgabenbezug, geeignete Vorgehensweisen und überprüfbare Arbeitsergebnisse. Zwischen KI-Tools und Künstliche Intelligenz werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "KI-Tools für Künstliche Intelligenz"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus KI-gestützten Arbeits- und Anwendungssituationen, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
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   Die Lernaufgaben verbinden KI-Tools mit Künstliche Intelligenz und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Anwendungsszenarien und Rahmenbedingungen: Der Schwerpunkt "KI-Tools für Künstliche Intelligenz" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch typische Aufgaben, begründete Entscheidungen und die Übertragung der Ergebnisse auf veränderte Anforderungen.
   Toolauswahl: Begriffe, Abläufe und Entscheidungspunkte werden miteinander verbunden und in einer praxisnahen Aufgabe angewendet. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus KI-Tools reflektiert und mit den Lernzielen zu Künstliche Intelligenz abgeglichen.
   Modelle: Das Teilthema wird anhand zentraler Begriffe, typischer Arbeitsschritte und eines nachvollziehbaren Anwendungsfalls bearbeitet.
   Einsatzszenarien: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse.
   Vorgehen, Entscheidung und Dokumentation: Geeignete Arbeitsschritte werden ausgewählt, begründet und in einer strukturierten Dokumentation festgehalten.
   Ergebnisqualität, Grenzen und Verantwortung: Ausgaben werden auf Plausibilität, Nachvollziehbarkeit und mögliche Fehler geprüft; Grenzen des Einsatzes werden dokumentiert. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld KI-Tools und der Anwendungsschwerpunkt Künstliche Intelligenz.
   Transfer in berufliche Situationen: Mehrere typische Situationen werden verglichen, damit Vorgehensweisen angepasst und begründet auf neue Anforderungen übertragen werden können.
   Die fachliche Einordnung von KI-Tools wird durch konkrete Aufgaben zu Künstliche Intelligenz ergänzt. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie KI-Tools einzuordnen ist und welche Rolle Künstliche Intelligenz dabei übernimmt. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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

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