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Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Supply Chain Security Manager
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.
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01 · Der Kurs
Der Kurs hat 1 Termin
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- Online
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- LERNFORM
- Virtuelles Klassenzimmer
Passt der Kurs zu dir?
- 1Kaufmännische oder logistische Berufserfahrung, damit du Begriffe wie Meldebestand, Sicherheitsbestand und Durchlaufzeit einordnen kannst.
- 2Sicherer Umgang mit Tabellenkalkulation und Grundkenntnisse in einem ERP-System, für eine SAP-Zertifizierung zusätzlich Übungszeit im System.
- 3Englischkenntnisse für den Kontakt mit ausländischen Lieferanten und Spediteuren und für englischsprachige Systemoberflächen.
Das lernst du
- Modul 1: Grundlagen der KI-gestützten Supply Chain Security
- Evolution der Lieferkettenangriffe: Analyse historischer Vorfälle und der Paradigmenwechsel hin zu KI-gestützter Bedrohungserkennung in komplexen, globalen Netzwerken, vermittelt über interaktive Online-Dashboards.
- Machine Learning & Deep Learning Basics: Supervised vs. Unsupervised Learning im Kontext von Supply Chain Security, veranschaulicht durch browserbasierte KI-Modellierung zur Identifikation von Anomalien.
- Datenquellen & Telemetrie in der Lieferkette: Erfassung und Normalisierung von Logistik- und Lieferantendaten unter ausschließlicher Verwendung kostenfreier Open-Source-Kollektoren.
- Feature Engineering für Supply-Chain-Daten: Transformation von rohen Lieferantendaten in maschinenlesbare Vektoren direkt im Browser mittels Python-Notebooks zur Vorbereitung auf ML-Modelle.
- Online Hands-on Lab: Aufbau einer kostenfreien Open-Source-Datenpipeline. Nutzung von Google Colab und frei verfügbaren Supply-Chain-Datensätzen zur Datenaufbereitung und Visualisierung mit Open-Source-Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn.
- Modul 2: Anomalieerkennung in Lieferantennetzwerken
- Statistische vs. ML-basierte Anomalieerkennung: Baseline-Erstellung für Lieferantenverhalten und die Herausforderung von False Positives, analysiert anhand von Open-Source-Logistikdaten.
- Unsupervised Learning-Algorithmen: Funktionsweise von Isolation Forests und Autoencodern zur Identifikation unbekannter Bedrohungen in der Lieferkette, trainiert in kostenfreien Cloud-Umgebungen.
- Erkennung von kompromittierten Lieferanten: Analyse von Kommunikationsmustern und ungewöhnlichen Transaktionen mithilfe frei zugänglicher Threat-Intelligence-Feeds.
- Graphenbasierte Analyse von Lieferketten: Identifikation von versteckten Abhängigkeiten und Risiken durch KI-gestützte Graphenanalyse in browserbasierten Jupyter-Notebooks.
- Online Hands-on Lab: Implementierung eines Isolation-Forest-Modells in Python (Scikit-learn) via Google Colab. Training des Modells mit kostenfreien Transaktionslogs zur Erkennung von simulierten Lieferantenkompromittierungen.
- Modul 3: KI-gestützte Software Supply Chain Security
- Software Bill of Materials (SBOM) Analyse: KI-gestützte Auswertung von SBOMs zur Identifikation von Schwachstellen in Open-Source-Abhängigkeiten unter Nutzung von Open-Source-Datensätzen.
- Erkennung von bösartigem Code: Identifikation von Backdoors und manipulierten Paketen durch Verhaltensmodellierung in kostenfreien Online-Sandbox-Umgebungen.
- Integration von ML in CI/CD-Pipelines: Architektur moderner DevSecOps-Prozesse und automatisierte Code-Analyse, demonstriert an quelloffenen CI/CD-Frameworks.
- Automatisierte Response-Aktionen: KI-gesteuerte Blockierung von kompromittierten Paketen und Build-Abbrüche, simuliert in sicheren, browserbasierten Linux-Containern.
- Online Hands-on Lab: Konfiguration von Open-Source-Sicherheitsscannern in einer kostenfreien Cloud-Instanz. Training eines Random-Forest-Klassifikators zur Erkennung von manipulierten Abhängigkeiten anhand frei verfügbarer SBOM-Daten.
- Modul 4: Risikobewertung und Predictive Analytics
- Modellierung von Lieferantenrisiken: Erstellung dynamischer Risikoprofile zur Vorhersage von Ausfällen oder Sicherheitsvorfällen mithilfe von Open-Source-Analytics-Tools.
- Zeitreihenanalyse & Prognosemodelle: Vorhersage von Lieferengpässen und Sicherheitsrisiken durch Python-basierte Datenanalyse im Browser.
- Risikoscoring-Modelle: Entwicklung von dynamischen Schwellenwerten zur Priorisierung von Audits und Sicherheitsüberprüfungen, programmiert in kostenfreien Jupyter-Umgebungen.
- Erkennung von Betrug und Manipulation: Identifikation von gefälschten Zertifikaten und manipulierten Lieferdokumenten anhand anonymisierter Open-Source-Datensätze.
- Online Hands-on Lab: Analyse von Lieferantendaten mit kostenfreien Open-Source-Frameworks. Konfiguration von ML-Jobs in einer Open-Source-Umgebung zur Aufdeckung anomaler Risikoprofile und Vorhersage von Sicherheitsvorfällen.
- Modul 5: Automatisierte Analyse von Lieferdokumenten mit NLP
- Grenzen der manuellen Dokumentenprüfung: Herausforderungen bei der Auswertung unstrukturierter Texte aus Verträgen und Zertifikaten, analysiert an frei zugänglichen Beispieldokumenten.
- Named Entity Recognition (NER) für Verträge: Training von NLP-Modellen zur Extraktion sicherheitsrelevanter Klauseln unter Nutzung quelloffener Sprachmodelle.
- Sentiment-Analyse & Trend-Erkennung: Überwachung von Open-Source-Intelligence (OSINT) Quellen zur proaktiven Aufklärung über Lieferantenrisiken.
- Automatisierte Extraktion von Compliance-Daten: Generierung strukturierter Formate aus Fließtexten zur Einspeisung in kostenfreie Risk-Management-Plattformen.
- Online Hands-on Lab: Entwicklung eines NLP-Skripts mit kostenfreien Hugging Face Transformers im Browser. Automatisierte Auswertung öffentlicher Lieferantenberichte und Einspeisung der extrahierten Risikodaten in eine cloudbasierte Open-Source-Datenbank.
- Modul 6: Blockchain und KI für Supply Chain Transparenz
- Grundlagen der Blockchain-Technologie: Einsatz von Distributed Ledgers zur Sicherstellung der Integrität von Lieferkettendaten, simuliert in sicheren Online-Umgebungen.
- KI-gestützte Analyse von Smart Contracts: Identifikation von Schwachstellen und Logikfehlern in Smart Contracts durch ML-Modelle, demonstriert an Open-Source-Beispielen.
- Verifizierung von Herkunftsnachweisen: Kombination von Blockchain und KI zur Erkennung von gefälschten Produkten und Zertifikaten, analysiert in isolierten, browserbasierten Containern.
- Automatisierte Compliance-Prüfung: Strategien zur kontinuierlichen Überwachung von Lieferkettenrichtlinien durch Smart Contracts und KI-Agenten.
- Online Hands-on Lab: Analyse von Smart Contracts auf Schwachstellen unter Verwendung kostenfreier, quelloffener Tools direkt im Browser. Anschließende Entwicklung eines KI-Modells zur Verifizierung von simulierten Herkunftsnachweisen.
- Modul 7: Adversarial Machine Learning in der Supply Chain
- Schwachstellen von KI-Risikomodellen: Verständnis der Angriffsvektoren auf ML-Systeme in der Lieferkette (Evasion, Poisoning), simuliert in sicheren Online-Umgebungen.
- Evasion Attacks auf Betrugserkennung: Techniken zur Umgehung von ML-basierten Erkennungssystemen für manipulierte Dokumente, demonstriert an Open-Source-Modellen.
- Data Poisoning durch Lieferanten: Manipulation von Trainingsdaten zur Erzeugung von falschen Risikoprofilen, analysiert in isolierten, browserbasierten Containern.
- Härtung von Risikomodellen: Strategien zur Erhöhung der Robustheit durch Adversarial Training mit quelloffenen Frameworks.
- Online Hands-on Lab: Durchführung eines Evasion-Angriffs auf ein Betrugserkennungsmodell unter Verwendung der kostenfreien, quelloffenen Adversarial Robustness Toolbox (ART) direkt im Browser. Anschließende Härtung des Modells.
- Modul 8: Integration und Incident Response in der Supply Chain
- Orchestrierung von KI-Modellen: Integration von trainierten ML-Modellen in Open-Source Supply Chain Risk Management Architekturen.
- KI-gestützte Alert Triage: Automatisierte Priorisierung von Sicherheitswarnungen in der Lieferkette zur Entlastung von Analysten, umgesetzt mit kostenfreien SOAR-Tools.
- Automatisierte Incident Response: Entwicklung von Playbooks, die basierend auf KI-Konfidenzwerten autonome Entscheidungen bei Lieferantenausfällen treffen, konfiguriert in Open-Source-Plattformen.
- Continuous Learning im Risk Management: Feedback-Schleifen zur kontinuierlichen Verbesserung der KI-Modelle, simuliert in einer cloudbasierten Übungsumgebung.
- Online Hands-on Lab: Integration der entwickelten ML-Modelle in die kostenfreie Open-Source-Plattform TheHive und Shuffle SOAR. Erstellung eines automatisierten Playbooks im Browser zur Reaktion auf KI-g…
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.
03 · Gehalt
Supply-Chain-Manager Gehalt: 3.931 € in der Mitte bundesweit
Die mittlere Hälfte verdient 3.001 € bis 5.802 € brutto im Monat in Vollzeit.
Brutto im Monat
Mitte und Viertel bundesweit
Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit3.001 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit3.931 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit5.802 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 1
Risiken in der Lieferkette bewerten
Module zu Risikomanagement und Nachhaltigkeit behandeln das Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz: Unternehmen ab tausend Beschäftigten im Inland müssen Risiken für Menschenrechte und Umwelt analysieren, vorbeugen und ein Beschwerdeverfahren einrichten. Du lernst, Lieferanten nach diesen Risiken einzustufen und Maßnahmen zu dokumentieren. Beispiel: Du stufst die Zulieferer eines Textilhändlers nach Land und Branche ein und planst für zwei Lieferanten mit hohem Risiko ein Audit.
- 2
Zoll und internationale Logistik abwickeln
In Kursen zur Zollabwicklung arbeitest du mit ATLAS, dem IT-Verfahren der Zollverwaltung für elektronische Zollanmeldungen. Dazu kommen Lieferbedingungen, Transportwege und die Abstimmung mit Spediteuren im internationalen Warenverkehr. Beispiel: Du bereitest für eine Maschinenlieferung in die Schweiz die Ausfuhranmeldung vor und prüfst, welche Lieferbedingung im Vertrag gilt.
- 3
Planung mit Daten und KI unterstützen
Power-BI- und Analytics-Kurse zeigen, wie du Kennzahlen wie Termintreue, Lagerreichweite und Lieferzeit in Dashboards aufbereitest. KI-Module üben Prompts für Bedarfsprognosen, Lieferantenrecherche und Berichte. Beispiel: Du baust ein Dashboard, das jeden Morgen die Bestellungen mit verspäteter Lieferzusage für den Einkauf markiert.
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.
05 · Jobs
Supply-Chain-Manager Jobs bundesweit: 3.274 offene Stellen in 45 Tagen
Arbeitsmarkt
Supply-Chain-Manager bundesweit in Zahlen
OFFENE STELLEN3.274bundesweit, letzte 45 Tage
BESETZUNG64 Tageim Schnitt bis besetzt
ENGPASSmöglichunter Beobachtung
Nutze 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
659 Kurse zum Vergleich
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 659 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
659 Kurse zum Vergleich.
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