Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Flood & Water Risk

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

1. 1

   Einführung in KI, Wasser- und Hochwasserrisiken

   Grundlagen KI-gestützter Analysen in der Hydrologie und der Übersetzung wasserwirtschaftlicher Fachlogik in datengetriebene Signale
   Verständnis unterschiedlicher Hochwassertypen wie fluviale, pluviale und küstenbezogene Ereignisse sowie wasserbezogener Risikoindikatoren
   Bedeutung validierbarer hydrodynamischer Modelle, dokumentierter Annahmen und eines strukturierten Unsicherheitsmanagements
   Definition des Analyse-Scopes wie Flussgebiete, Küstenabschnitte oder städtische Entwässerungssysteme sowie relevanter Outputs
   Einordnung belastbarer und auditierbarer Ergebnisse für Frühwarnsysteme, Infrastrukturschutz und Wasserressourcen-Management

2. 2

   Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen

   Auswahl und Integration relevanter Datenquellen wie IoT-Sensoren, Pegel- und Durchflussdaten, Wetterradar sowie Satellitendaten
   Grundlagen von Datenmodellen für hochfrequente Zeitreihen aus IoT-Netzwerken und geopräumlichen Daten
   Einführung in moderne Schnittstellen wie APIs und MQTT sowie cloud-native Formate für die Verarbeitung von Echtzeit-Datenströmen
   Datenfusion von In-situ-Messungen und Fernerkundungsdaten zur Erstellung präziser Lagebilder
   Überblick über hydrodynamische Modelle, KI-gestützte Vorhersagesysteme, IoT-Plattformen und skalierbare Cloud-Workflows

3. 3

   Automatisierung wasserbezogener Monitoring- und Frühwarnprozesse

   Einführung in automatisierte Workflows nach dem Prinzip "Sense - Predict - Alert - Act"
   Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur Interpretation von Sensor- und Modelldaten sowie zur Erstellung von Lageberichten
   Automatisierte Auslösung von Warnungen, Aktivierung von Schutzmaßnahmen und Steuerung wasserbezogener Infrastruktur
   Human-in-the-Loop-Konzepte zur Validierung kritischer Warnungen und zur Koordination operativer Maßnahmen
   Entwicklung eines Operating Models für den 24/7-Betrieb KI-gestützter Wasser- und Hochwasser-Frühwarnsysteme

4. 4

   Anwendungsfelder, Governance und Compliance

   Anwendung im städtischen Hochwassermanagement, in der Wasserwirtschaft, in der Landwirtschaft, in der Infrastrukturüberwachung und in der Versicherungswirtschaft
   Echtzeit-Monitoring von Kanalnetzen, Dämmen, Deichen, Brücken und Trinkwassernetzen sowie Unterstützung bei Präzisionsbewässerung und Dürremonitoring
   Governance für IoT-Netzwerke mit Fokus auf Datensicherheit, Schutz der Privatsphäre sowie physische Sicherheit der Sensorik
   Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Vorhersagemodellen für Wasserstände, Überflutungen und Wasserqualitätsparameter
   Einhaltung gesetzlicher Vorgaben, Kommunikation von Unsicherheiten und Audit-Trails für automatisierte Entscheidungen und Steuerungsmaßnahmen

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen