KI-Weiterbildung: Einsatzbewertung, Anwendungen und Umsetzung

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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   In der Weiterbildung "KI-Weiterbildung: Einsatzbewertung, Anwendungen und Umsetzung" werden die Themen "Einsatzbewertung", "Anwendungen" und "Umsetzung" systematisch erschlossen und anhand beruflicher Aufgaben vertieft. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Künstliche Intelligenz reflektiert und mit den Lernzielen zu AI Engineering abgeglichen. Die Lernfolge verbindet Begriffsverständnis, strukturierte Anwendung, Prüfung und Reflexion in einem nachvollziehbaren Arbeitsprozess. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Künstliche Intelligenz und der Anwendungsschwerpunkt AI Engineering. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "KI-Weiterbildung"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Künstliche Intelligenz aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu AI Engineering verknüpft. 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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   Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Künstliche Intelligenz einzuordnen ist und welche Rolle AI Engineering dabei übernimmt.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Einsatzkontext und grundlegende Begriffe: Der Schwerpunkt "KI-Weiterbildung" 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. Die Lernaufgaben verbinden Künstliche Intelligenz mit AI Engineering und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar.
   Einsatzbewertung: Fragestellungen werden in geeignete Kriterien und Kennzahlen übersetzt; Ergebnisse werden geprüft, interpretiert und verständlich dargestellt.
   Anwendungen: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse. Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Künstliche Intelligenz und AI Engineering unterschiedliche Anforderungen abdecken.
   Umsetzung: Begriffe, Abläufe und Entscheidungspunkte werden miteinander verbunden und in einer praxisnahen Aufgabe angewendet. Die fachliche Einordnung von Künstliche Intelligenz wird durch konkrete Aufgaben zu AI Engineering ergänzt.
   Anwendungsschritte und Ergebnissicherung: Eine realistische Aufgabe wird vorbereitet, durchgeführt, geprüft und mit nachvollziehbaren Ergebnissen abgeschlossen. Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Künstliche Intelligenz und AI Engineering im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken.
   Kontrolle und verantwortliche Nutzung: Eingaben, Ergebnisse und menschliche Prüfschritte werden zu einem nachvollziehbaren Qualitätsprozess verbunden.
   Anwendungsaufgabe und Reflexion: Ein realitätsnahes Beispiel wird geplant, umgesetzt und anhand dokumentierter Kriterien ausgewertet.
   Zwischen Künstliche Intelligenz und AI Engineering werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Die Übungen behandeln Künstliche Intelligenz in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen AI Engineering an passenden Entscheidungspunkten ein. 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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