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Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Autonomous Defense Architect

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Code S Academy Ramona Sander.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
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01 · Der Kurs

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1–3 Monate
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  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Modul 1: Grundlagen der autonomen KI-Verteidigung
  • Evolution der Cyberabwehr: Übergang von reaktiven, manuellen Prozessen zu proaktiven, autonomen Verteidigungssystemen, vermittelt über interaktive Online-Dashboards.
  • Architektur autonomer Systeme: Designprinzipien von Self-Healing Networks und KI-gesteuerten Response-Mechanismen, veranschaulicht durch browserbasierte Modellierung.
  • Datenintegration für autonome Entscheidungen: Aggregation und Normalisierung von Telemetriedaten aus heterogenen Quellen unter ausschließlicher Verwendung kostenfreier Open-Source-Kollektoren.
  • Entscheidungsfindung in Echtzeit: Grundlagen von Reinforcement Learning und Expertensystemen für die automatisierte Bedrohungsabwehr direkt im Browser mittels Python-Notebooks.
  • Online Hands-on Lab: Aufbau einer grundlegenden autonomen Datenpipeline. Nutzung von Google Colab und frei verfügbaren Datensätzen zur Simulation von Entscheidungsbäumen mit Open-Source-Bibliotheken wie Scikit-learn.
  • Modul 2: KI-gestützte Bedrohungsmodellierung und -simulation
  • Dynamische Bedrohungslandschaften: Kontinuierliche Anpassung von Verteidigungsstrategien an sich entwickelnde Angriffsvektoren, analysiert anhand von Open-Source-Threat-Intelligence.
  • Automatisierte Angriffssimulation: Einsatz von KI zur Generierung realistischer Angriffsszenarien (Adversary Emulation), trainiert in kostenfreien Cloud-Umgebungen.
  • Graphenbasierte Angriffsvektor-Analyse: Identifikation kritischer Pfade und Schwachstellen in Netzwerktopologien durch KI-gestützte Graphenanalyse in browserbasierten Jupyter-Notebooks.
  • Risikobewertung in Echtzeit: Dynamische Anpassung von Risikoscores basierend auf simulierten Angriffen und aktuellen Bedrohungsdaten.
  • Online Hands-on Lab: Implementierung einer automatisierten Angriffssimulation in Python via Google Colab. Nutzung von Open-Source-Frameworks wie MITRE CALDERA zur Evaluierung von Verteidigungsmechanismen.
  • Modul 3: Autonome Endpoint- und Netzwerksicherheit
  • Selbstheilende Endpoints: KI-gesteuerte Mechanismen zur automatischen Isolierung und Wiederherstellung kompromittierter Systeme unter Nutzung von Open-Source-Agenten.
  • Dynamische Netzwerksegmentierung: Automatisierte Anpassung von Firewall-Regeln und Routing-Richtlinien basierend auf Echtzeit-Bedrohungsanalysen in kostenfreien Online-Umgebungen.
  • Zero Trust Architecture (ZTA) mit KI: Kontinuierliche Authentifizierung und Autorisierung durch Verhaltensmodellierung, demonstriert an quelloffenen Identity-Providern.
  • Deception-Technologien: Automatisierte Bereitstellung und Verwaltung von Honeypots und Decoys zur Täuschung von Angreifern, simuliert in sicheren, browserbasierten Linux-Containern.
  • Online Hands-on Lab: Konfiguration von Open-Source-Wazuh-Agenten für autonome Response-Aktionen in einer kostenfreien Cloud-Instanz. Implementierung dynamischer Netzwerkregeln basierend auf simulierten Angriffen.
  • Modul 4: Reinforcement Learning für Cyber Defense
  • Grundlagen des Reinforcement Learning (RL): Markov Decision Processes (MDP) und Q-Learning im Kontext der autonomen Cyberabwehr, programmiert in kostenfreien Jupyter-Umgebungen.
  • Training von autonomen Agenten: Entwicklung von RL-Modellen zur optimalen Auswahl von Verteidigungsmaßnahmen gegen adaptive Angreifer.
  • Multi-Agent Systems (MAS): Koordination verteilter autonomer Verteidigungseinheiten zur Abwehr komplexer, koordinierter Angriffe durch Python-basierte Simulationen im Browser.
  • Belohnungsfunktionen im Security-Kontext: Design von Reward-Strukturen zur Minimierung von Systemausfällen und Maximierung der Abwehreffizienz.
  • Online Hands-on Lab: Training eines RL-Agenten mit der kostenfreien Open-Source-Bibliothek Ray RLlib via Google Colab. Simulation eines Katz-und-Maus-Spiels zwischen Angreifer und Verteidiger in einer virtuellen Netzwerkumgebung.
  • Modul 5: Natural Language Processing für autonome Threat Intelligence
  • Automatisierte OSINT-Auswertung: Extraktion von Indicators of Compromise (IoCs) und TTPs aus unstrukturierten Textquellen mittels quelloffener Sprachmodelle.
  • Semantische Analyse von Bedrohungsberichten: Verständnis des Kontexts und der Intention von Angreifern durch fortschrittliche NLP-Techniken, analysiert an frei zugänglichen Reports.
  • Automatisierte Generierung von Playbooks: Übersetzung von Threat-Intelligence-Erkenntnissen in maschinenlesbare Response-Aktionen unter Nutzung von Open-Source-Tools.
  • Wissensgraphen für Cyber Threat Intelligence: Verknüpfung von Entitäten und Relationen zur autonomen Ableitung neuer Bedrohungsszenarien.
  • Online Hands-on Lab: Entwicklung einer NLP-Pipeline mit kostenfreien Hugging Face Transformers im Browser. Automatisierte Extraktion von TTPs aus Blogposts und Generierung von STIX-Objekten für eine Open-Source-MISP-Instanz.
  • Modul 6: Adversarial Robustness in autonomen Systemen
  • Angriffe auf autonome Verteidigungssysteme: Verständnis von Evasion, Poisoning und Model Inversion im Kontext von KI-gesteuerter Security, simuliert in sicheren Online-Umgebungen.
  • Robustheit von Reinforcement Learning: Analyse der Anfälligkeit von RL-Agenten gegenüber manipulierten Umgebungen und Belohnungssignalen.
  • Adversarial Training für autonome Agenten: Härtung von Entscheidungsmodellen durch die Integration von simulierten Angriffen in den Trainingsprozess mit quelloffenen Frameworks.
  • Erklärbare KI (XAI) in der autonomen Abwehr: Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen zur Vertrauensbildung und Fehleranalyse, demonstriert an Open-Source-Modellen.
  • Online Hands-on Lab: Durchführung eines Poisoning-Angriffs auf ein RL-Modell unter Verwendung der kostenfreien Adversarial Robustness Toolbox (ART) direkt im Browser. Anschließende Implementierung von Gegenmaßnahmen.
  • Modul 7: Orchestrierung und Automatisierung (SOAR) mit KI
  • Architektur autonomer SOCs: Integration von KI-Modellen, Threat Intelligence und Response-Mechanismen in Open-Source Security Operations Center Architekturen.
  • Hyperautomatisierung von Workflows: KI-gestützte Optimierung und dynamische Anpassung von Incident-Response-Playbooks, umgesetzt mit kostenfreien SOAR-Tools.
  • Autonome Alert Triage und Priorisierung: Reduzierung von Alert Fatigue durch maschinelles Lernen und kontextbezogene Analyse von Sicherheitswarnungen.
  • Mensch-Maschine-Kollaboration: Design von Schnittstellen für die nahtlose Übergabe komplexer Vorfälle von autonomen Systemen an menschliche Analysten.
  • Online Hands-on Lab: Aufbau eines autonomen Workflows mit der kostenfreien Open-Source-Plattform Shuffle SOAR. Integration von KI-Modellen zur automatisierten Triage und Ausführung von Response-Aktionen im Browser.
  • Modul 8: Governance, Ethik und Compliance autonomer KI-Verteidigung
  • Regulatorische Anforderungen: Compliance-Herausforderungen beim Einsatz autonomer Systeme in der Cybersicherheit (z.B. DSGVO, NIS2), analysiert anhand frei zugänglicher Richtlinien.
  • Ethische Implikationen autonomer Entscheidungen: Verantwortung, Haftung und das Risiko von Kollateralschäden durch automatisierte Response-Aktionen.
  • Bias und Fairness in Security-Modellen: Identifikation und Mitigierung von Verzerrungen in Trainingsdaten, die zu diskriminierenden oder fehlerhaften Abwehrmaßnahmen führen könnten.
  • Auditing und Monitoring autonomer Systeme: Strategien zur kontinuierlichen Überwachung der Leistung und Sicherheit von KI-gesteuerten Verteidigungsmechanismen.
  • Online Hands-on Lab: Entwicklung eines Dashboards zur Überwachung der Entscheidungsqualität eines autonomen Agenten. Nutzung von Open-Source-Tools zur Analyse von Bias und Fairness in den Trainingsdaten direkt im Browser.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

Online

Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    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.

  2. 2

    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.

  3. 3

    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.

04 · Anbieter

Code S Academy Ramona Sander: 203 Kurse mit aktuellem Termin

203Kurse mit aktuellem Termin

203 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Virtuelles Klassenzimmer.

Die Kurse laufen online, ohne festen Ort.

Themen

KI & Machine LearningSupply Chain ManagementNetzwerktechnikNachhaltigkeitsmanagement & CSRMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

5.387 Kurse zum Vergleich

Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir