Machine Learning

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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   Maschinelles Lernen verändert, wie Unternehmen mit großen Datenmengen arbeiten: Systeme erkennen Muster, treffen Vorhersagen und automatisieren Entscheidungen, die früher manuell getroffen wurden. In dieser Weiterbildung lernst du die Grundlagen von Machine Learning und ordnest ein, wie sich Deep Learning als spezialisierter Teilbereich davon abgrenzt.
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   Das lernst du
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   Zu den Themen gehören u. a.

   Grundprinzipien des Machine Learning: wie Algorithmen aus Daten lernen und Modelle trainiert werden
   Einordnung von Deep Learning und neuronalen Netzen als Weiterentwicklung klassischer Lernverfahren
   Umgang mit Daten als Grundlage jedes Modells, etwa Aufbereitung und Merkmalsauswahl
   Bewertung von Modellergebnissen und typische Grenzen lernender Systeme
   Tools wie z. B. ChatGPT oder Claude als bekannte Beispiele lernender Systeme
   Kursinhalte
   Im Zentrum steht die Frage, wie Maschinen aus Beispielen lernen, statt starr programmierten Regeln zu folgen. Die Weiterbildung ordnet Machine Learning als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz ein und schafft die begriffliche Grundlage, um Deep Learning und klassische Verfahren voneinander abzugrenzen.
   Deine Perspektiven
   Das erworbene Wissen bildet eine Grundlage für Tätigkeiten als Machine Learning Engineer sowie für Rollen, in denen Verständnis für KI-gestützte Systeme gefragt ist.

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   Stuttgart

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Nürnberg

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Hagen

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Essen

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Dresden

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 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