Künstliche Intelligenz: KI + Security Level 2

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   Meistern Sie im Seminar Künstliche Intelligenz: KI + Security Level 2 die ML-Techniken, um E-Mail-Bedrohungen, Malware und Netzwerkanomalien zu erkennen und zu mindern und so die Cybersicherheitsabwehr zu verbessern. Lerne Python speziell für KI- und Cybersicherheitsanwendungen und erwerbe praktische Programmierkenntnisse, um reale Sicherheitsprobleme anzugehen.
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   Inhalte Zertifizierungsmodule

   Module 1: Introduction to Artificial Intelligence (AI) and Cyber Security
   Module 2: Python Programming for AI and Cybersecurity Professionals
   Module 3: Application of Machine Learning in Cybersecurity
   Module 4: Detection of Email Threats with AI
   Module 5: AI Algorithm for Malware Threat Detection
   Module 6: Network Anomaly Detection using AI
   Module 7: User Authentication Security with AI
   Module 8: Generative Adversarial Network (GAN) for Cyber Security
   Module 9: Penetration Testing with Artificial Intelligence
   Module 10: Capstone Project
   Optional Module: AI Agents for Security Level 2

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   Rezertifizierung

   AI CERTs verlangt eine jährliche Rezertifizierung, um die Gültigkeit Ihrer Zertifizierung aufrechtzuerhalten. Benachrichtigungen werden drei Monate vor dem Fälligkeitstermin versandt. Kandidaten müssen die Schritte im Kandidatenhandbuch befolgen, um den Prozess abzuschließen.

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   Frankfurt (Oder)

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Torgau

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Zwickau

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Jena

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Chemnitz

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen