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Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Praxis

Laut Katalog dauert der Kurs bis 1 Woche und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst in Online-Seminaren. Anbieter ist MARTINSFELD GmbH & Co. KG.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs hat 1 Termin

Auf einen Blick

LERNUMFANG
bis 1 Woche
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Online
NÄCHSTER START
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LERNFORM
Online-Seminar

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

  • Entdecken Sie die transformative Kraft von KI und ML in diesem praxisorientierten Seminar. Von grundlegenden Konzepten bis zur en Implementierung - Ihr Weg zum KI-Experten.
  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
  • Geschichte und Evolution der KI
  • Arten der künstlichen Intelligenz
  • Unterschiede zwischen KI, ML und Deep Learning
  • Aktuelle Trends und Entwicklungen
  • Einsatzgebiete und Anwendungsfälle
  • Limitationen und Herausforderungen
  • Machine Learning Grundlagen
  • Supervised vs. Unsupervised Learning
  • Regression und Klassifikation
  • Feature Engineering und Selection
  • Bias-Variance Trade-off
  • Cross-Validation Techniken
  • Modelloptimierung
  • Deep Learning und neuronale Netze
  • Aufbau neuronaler Netze
  • Aktivierungsfunktionen
  • Backpropagation
  • Convolutional Neural Networks
  • Recurrent Neural Networks
  • Transfer Learning
  • Datenaufbereitung und -vorverarbeitung
  • Datenbereinigung und -qualität
  • Behandlung fehlender Werte
  • Normalisierung und Standardisierung
  • Dimensionsreduktion
  • Datenaggregation
  • Datenaugmentation
  • Modelltraining und -optimierung
  • Trainings- und Testdaten
  • Hyperparameter-Tuning
  • Regularisierungstechniken
  • Ensembling-Methoden
  • Early Stopping
  • Learning Rate Scheduling
  • KI-Implementierung
  • Projektplanung und Ressourcenmanagement
  • Infrastruktur und Tooling
  • Modelldeployment
  • Monitoring und Wartung
  • Skalierung von KI-Systemen
  • Best Practices und Standards
  • Ethik und Verantwortung
  • Datenschutz und DSGVO
  • Bias in KI-Systemen
  • Transparenz und Erklärbarkeit
  • Ethische Richtlinien
  • Soziale Auswirkungen
  • Nachhaltige KI-Entwicklung

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

Online

Online-Seminar · Teilzeit · bis 1 Woche · 1.000–5.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 1.000–5.000 €, 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

MARTINSFELD GmbH & Co. KG: 74 Kurse mit aktuellem Termin

74Kurse mit aktuellem Termin

74 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Online-Seminar.

Die Kurse laufen online, ohne festen Ort.

Themen

KI & Machine LearningSoftwareentwicklerE-CommerceCloud ComputingWeb- & Frontend-Entwicklung

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