Machine Learning mit TensorFlow

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   TensorFlow ist eines der verbreiteten Frameworks, mit denen Machine-Learning-Modelle entwickelt und trainiert werden. Diese Weiterbildung vermittelt Grundlagen des Machine Learning und zeigt, wie sich TensorFlow für den Aufbau solcher Modelle einsetzen lässt.
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   Das lernst du
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   Zu den Themen gehören u. a.

   Grundprinzipien des Machine Learning: Datenverarbeitung, Modelltraining und Bewertung
   Aufbau und Training von Modellen mit TensorFlow
   Struktur von TensorFlow-Projekten und typische Arbeitsschritte
   Einordnung, wofür sich TensorFlow im Vergleich zu anderen Ansätzen eignet
   Nachvollziehbarkeit von Trainingsergebnissen und schrittweise Verbesserung eines Modells
   Kursinhalte
   TensorFlow verbindet die Grundlagen des Machine Learning mit einer konkreten technischen Umsetzung: Die Weiterbildung ordnet ein, welche Schritte ein Modell von der Datenvorbereitung bis zum trainierten Ergebnis durchläuft, und wie TensorFlow diese Schritte technisch unterstützt. Tools wie z. B. ChatGPT oder Claude dienen dabei als Beispiele weiterer Anwendungen des Machine Learning.
   Deine Perspektiven
   Kenntnisse in TensorFlow und Machine Learning sind gefragt in Rollen, die Modelle entwickeln, trainieren und in bestehende Systeme einbinden.

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   Aachen

   30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Zwickau

   30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Zittau

   30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Würzburg

   30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Wuppertal

   30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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