Online Marketing Management inkl. E-Commerce & KI Masterclass

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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   Grundlagen, ChatGPT-Praxis & generative KI
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   Die Weiterbildung an der KISA AKADEMIE vermittelt einen umfassenden und praxisorientierten Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz - von den
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   Grundlagen und der historischen Entwicklung bis hin zu konkreten Anwendungen im Berufsalltag.
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   Die Teilnehmenden erwerben sowohl technisch-konzeptionelles Grundlagenwissen als auch methodische Kompetenzen im Umgang mit KI-Werkzeugen,
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   die für eine fundierte und verantwortungsvolle Nutzung von KI im beruflichen Kontext erforderlich sind.
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   Der Kurs findet als Präsenzunterricht in Berlin statt und wird von qualifizierten Dozentinnen und Dozenten mit Berufserfahrung im Bereich Künstliche Intelligenz,
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   digitale Transformation und Wissensarbeit durchgeführt. Theoretische Grundlagen werden eng mit praxisnahen Übungen verknüpft,
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   um die unmittelbare Anwendbarkeit im Arbeitsalltag zu gewährleisten.
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   Lernziele
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    Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

    zentrale Begriffe der KI (Daten, Modelle, Training, Inferenz, Bias u. a.) zu erklären und einzuordnen
    Unterschiede zwischen klassischem Machine Learning und generativer KI zu verstehen
    ChatGPT gezielt für Recherche, Strukturierung, Textproduktion, Ideenfindung, Zusammenfassungen und Analyse einzusetzen
    wirkungsvolle Fragetechniken und klare Arbeitsanweisungen für KI-Tools zu entwickeln und anzuwenden
    typische Fehlerquellen (Halluzinationen, Scheingenauigkeit) zu erkennen und systematisch gegenzusteuern
    Ergebnisse anhand von Plausibilitätschecks, Quellenlogik und Prüfkriterien zu validieren
    KI-Anwendungen für Text, Bild, Audio und Video einzuschätzen und für konkrete Aufgaben zu nutzen
    Datenschutz-, Urheberrechts- und Ethikfragen praxisnah zu berücksichtigen
    individuelle Anwendungsfälle für den eigenen Berufsalltag auszuarbeiten und eine persönliche KI-Strategie abzuleiten
    Grundlagen und Kontext der Künstlichen Intelligenz
    Was ist KI und was nicht: Abgrenzung zu Automatisierung, Statistik und Smart Tools
    Historische Entwicklung von frühen Ansätzen bis zu heutigen KI-Systemen
    Zentrale Begriffe: Daten, Modelle, Training, Inferenz, Parameter, Token, Eingaben und Anweisungen
    KI im Alltag und in Branchen: Einsatzfelder, Chancen und Grenzen
    Ethik und Gesellschaft: Fairness, Bias, Transparenz, Verantwortung
    Politische und rechtliche Rahmenbedingungen (überblicksartig)
    Funktionsweise von ChatGPT und Machine Learning
    Grundlagen des maschinellen Lernens: supervised, unsupervised und reinforcement learning
    Sprachmodelle (LLMs): Funktionsweise, Stärken und Schwächen
    Datenverarbeitung in der Praxis: Extrahieren, Clustern, Kategorisieren, Umformulieren
    Geeignete und ungeeignete Aufgaben für KI-Tools
    Arbeiten mit ChatGPT - methodisch und praxisnah
    Systematisches Arbeiten mit KI: Ziel, Kontext, Input-Qualität, Ausgabeformat und Kriterien
    Strategien für bessere Ergebnisse: Iteration, Beispielgebung, Schrittfolgen, Tonalität
    Erstellung wiederverwendbarer Vorlagen für häufige Aufgaben
    Aufbau einer persönlichen Vorlagen-Sammlung
    Zuverlässigkeit, Halluzinationen und Qualitätsmanagement
    Halluzinationen und Scheingenauigkeit: Ursachen und Wirkungsweise
    Qualitätssicherung: Prüffragen, Quellenlogik, Konsistenzchecks und Gegenprüfungen
    Fortgeschrittene Denk- und Strukturtechniken im Umgang mit KI-Ergebnissen
    Umgang mit sensiblen Inhalten und Fehlinformation
    Personalisierte Nutzung - KI als Lern- und Arbeitsassistenz
    ChatGPT als persönlicher Lernassistent: Lernpläne, Erklärungen und Wissensabfragen
    Workflow-Integration: Aufgabenplanung, Meeting-Vorbereitung, Protokoll- und Notiz-Logiken
    Best Practices für produktives Arbeiten: Iterationsschleifen, Versionierung, Dokumentation
    Generative KI für Bild, Video und Ton
    Was ist generative KI: Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild, Video und Audio im Überblick
    Tools und typische Anwendungen (u. a. DALL·E, Stable Diffusion)
    Anweisungen für Bild-KI: Stil, Komposition, Licht, Perspektive und Bildsprache
    Grenzen: Verzerrungen, Urheberrechtsfragen, Deepfakes und verantwortliche Nutzung
    Marktrelevanz, Ethik und komplexere Anwendungen
    KI-Trends und aktuelle Entwicklungen: State of the Art und Einordnung von Hype-Themen
    Berufswelt-Analyse: relevante Kompetenzen und neue Berufsrollen
    Ethik vertieft: Bias, Diskriminierung, Transparenz und Verantwortung in Organisationen
    Mehrstufige Workflows und komplexe Aufgabenstellungen
    KI-Anwendungen in der Arbeitswelt und Ausblick
    KI-Einsatz in Berufsbereichen: Verwaltung, Bildung, Kommunikation, Projektmanagement und Beratung
    Einführung in KI-Governance: Regeln, Leitlinien und Verantwortlichkeiten
    Persönlicher Maßnahmenplan: Transfer in den eigenen Berufsalltag
    Ausblick: weiterführende Lernpfade und Spezialisierungen
    Abschlussprojekt: Präsentation eines eigenen Anwendungsfalls mit Vorlagen-Set, Qualitätscheck und Implementierungsplan
    Unterrichtsmethoden
    Der Unterricht verbindet verständliche Theorieimpulse mit praxisnahen Übungen, Fallstudienarbeit, Gruppenarbeit und Peer-Feedback.
    Die Teilnehmenden arbeiten an eigenen Fragestellungen aus ihrem Berufsalltag und erhalten Checklisten,
    Vorlagen und Qualitätsleitlinien zur weiteren Verwendung.

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   Berlin

   16.07.2026 · Präsenzunterricht · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Berlin

   08.10.2026 · Präsenzunterricht · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Berlin

   22.10.2026 · Präsenzunterricht · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Berlin

   03.12.2026 · Präsenzunterricht · Vollzeit · 3–6 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