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Machine Learning: Neuronale Netze und Künstliche Intelligenz

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Smart Future Campus GmbH.

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 läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
München
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LERNFORM
Blended Learning

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

  • Machine Learning + Neuronale Netze + Künstliche Intelligenz + Python
  • Die Weiterbildung bietet umfassende Einblicke in die datengetriebene Analyse mithilfe von maschinellem Lernen. Teilnehmer lernen, neuronale Netze zu verstehen und künstliche Intelligenz in verschiedenen Kontexten anzuwenden. Es wird besonderer Wert auf die praktische Anwendung in Python gelegt.
  • Modul 1: Machine Learning in datengetriebenen Analyseprozessen
  • Modul 2: Neuronale Netze in datengetriebenen Analysemodellen
  • Modul 3: Künstliche Intelligenz verstehen und anwenden
  • Modul 4: Analysemodelle mit Machine Learning und Python
  • Modul 5: Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
  • Machine Learning in datengetriebenen Analyseprozessen
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Modellbildung mit Machine Learning für Prognosen, Klassifikation und Datenanalyse.
  • ML in Python und Big Data: Anwendung von Machine Learning in Python zur Verarbeitung großer Datenmengen und Datenvisualisierung.
  • Verfahren und Konzepte: Supervised Learning, neuronale Netze und datengestützte Auswertung mittels Big Data Analyse.
  • Systemintegration und Tools: Einsatz von Power BI Skript, KI-Automatisierung und Anbindung über MS Power Automate.
  • Neuronale Netze in datengetriebenen Analysemodellen
  • Netzarchitekturen verstehen: Aufbau neuronaler Netze mit Schichten, Aktivierungsfunktionen und lernenden Strukturen im ML-Kontext.
  • Datenbasierte Anwendung: Einsatz in Datenanalyse, Prognosemodellen und Big-Data-Auswertung mit Machine Learning in Python.
  • Python Frameworks im Einsatz: Modellierung, Training und Evaluation mit Scikit-learn und TensorFlow in KI-gestützten Projekten.
  • Systemintegration: Nutzung von Power BI Skript, MS Power Automate und KI-Automatisierung zur Prozesssteuerung.
  • Künstliche Intelligenz verstehen und anwenden
  • Digitale Transformation und KI: Bedeutung für die Arbeitswelt, Automatisierung von Abläufen und neue Strukturen im Büroalltag.
  • Verfahren des maschinellen Lernens: Klassifikation, Clustering, Regression, neuronale Netze und Low-Code Machine Learning Tools.
  • KI-Werkzeuge im Büro: Anbieterüberblick, Integration in Systeme, Microsoft Copilot, Risiken und rechtliche Rahmenbedingungen.
  • Prompting-Strategien anwenden: Grundlagen von LLM Prompting, GPT Prompting, Prompting Kursen und Einsatz im Büroalltag.
  • Analysemodelle mit Machine Learning und Python
  • Grundlagen des Machine Learning: Anwendung datenbasierter Lernmodelle mit Python Programmierung und Pandas.
  • Modellentwicklung mit Scikit-learn: Erstellung, Training und Validierung datengetriebener Modelle für Big Data Sets.
  • Visualisierung und Interpretation: Nutzung von Data Visualization Tools und Visualisierung Big Data für analytische Auswertung.
  • Einsatz in Power BI: Integration von ML-Skripten über Python Power BI und REST API zur Datenverarbeitung im Analysekontext.
  • Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
  • Datenquellen erschließen: Import strukturierter Datenquellen zur Vorbereitung statistischer und analytischer Auswertungen.
  • Modellierung von Datenstrukturen: Entwicklung logischer Datenmodelle für Business Analytics und Big Data Analyseverfahren.
  • Power BI Dataflows: Nutzung von Power BI zur Anbindung externer Datenquellen und Erstellung modellbasierter Datenanalysen.
  • Anwendung in der Analyse: Datenmodellierung für Pivot-Tabellen, Visualisierung und Statistik im Analysekontext.
  • Im Anschluss an die Weiterbildung können die Teilnehmenden datenbasierte Modelle entwickeln und integrieren, indem sie Python und relevante Tools in Analyseprozessen einsetzen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Wuppertal

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Wiesbaden

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Ulm

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Saarbrücken

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 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.

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

Smart Future Campus GmbH: 605 Kurse mit aktuellem Termin an 12 Orten

605Kurse mit aktuellem Termin
12Angebotsorte

605 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.

Angebote an 12 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Smart Future Campus GmbH.

Themen

KI & Machine LearningData AnalystDatenbanken & SQLLager & LogistikSPS- & Automatisierungstechnik

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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir