- {{j.pay}}
- {{f}}
Prince 2 Agile und technische Konzepte hinter KI
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Learning Digital Academy GmbH.
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
Achse beginnt bei {{s1.axis}}
01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 4 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- 1.000–5.000 €
- LERNORT
- Nürnberg
- NÄCHSTER START
- 19.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- PRINCE2 Agile und die technischen Konzepte hinter KI: Fachlehrgang zur agilen Projektabwicklung in KI
- Dieser kompakte Fachlehrgang verbindet die flexiblen Steuerungsmechanismen von PRINCE2 Agile mit dem technologischen Fundament der Künstlichen Intelligenz. Um KI-Projekte agil zum Erfolg zu führen, müssen Projektverantwortliche verstehen, was sich hinter Begriffen wie Machine Learning, neuronalen Netzen, Deep Learning und datenbasierten Trainingszyklen verbirgt.
- Kursinhalt1. Technische Kernkonzepte der KI
- Verständnis von Machine Learning und neuronalen Netzen
- Einfluss von Deep Learning auf agile Projektabwicklung
- 1
Agile Projektabwicklung
- Einschätzung von Sprint-Zielen bei KI-Projekten
- 2
Datenqualität und Modell-Validierung
- Einfluss von Datenqualität und Bias auf das Projekt
- Validierung von Modellen im agilen Kontext
Alle 4 Themen zeigenWeniger zeigen
- 3
Zusammenarbeit im Team
- Bewertung technischer Abhängigkeiten in Release-Plänen
- 4
Integration von Governance
- Thematische Einordnung und Kompetenzbereiche
- Definition von Akzeptanzkriterien für nicht-deterministische KI-Modelle
- Strukturierung von Product Backlogs mit Entwicklern und Data Scientists
- Synchronisation der PRINCE2 Agile Governance mit der iterativen Natur von KI-Entwicklung
- Der Kurs richtet sich an Scrum Master, Product Owner, agile Projektleiter und IT-Manager, die KI-Initiativen mit technischem Tiefgang und agiler Steuerungssicherheit leiten wollen.
- Die fortschreitende Entwicklung im Bereich der KI (Künstliche Intelligenz) erfordert den kontinuierlichen Aufbau moderner Tech Skills. Das technologische Spektrum von AI (Artificial Intelligence) umfasst grundlegende Disziplinen wie Machine Learning und Deep Learning, die als Basis für fortschrittliche Systeme dienen. In der Praxis gewinnen spezialisierte KI-Tools - darunter Anwendungen wie ChatGPT (Google Gemini) - zunehmend an Bedeutung, um Effizienzsteigerungen durch Automatisierung zu realisieren. Ein weiteres wichtiges Kernfeld ist die moderne Datenanalyse (Data), bei der Methoden der Künstlichen Intelligenz helfen, komplexe Informationsmengen präzise auszuwerten. Die Beherrschung dieser KI-gestützten Verfahren bildet das Fundament für zeitgemäßes und datenbasiertes Arbeiten.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Nürnberg
19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 2
Wiesbaden
19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 3
München
19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 4
Stuttgart
19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 1.000–5.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
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
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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
476 Kurse mit aktuellem Termin an 9 Orten
476 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.
Angebote an 9 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Learning Digital Academy GmbH.
05 · Jobs
Stellen für dein berufliches Ziel
Arbeitsmarkt
KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen
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.
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.
5.387 Kurse zum Vergleich.
- {{j.pay}}
- {{f}}
Auf dieser Seite passt nichts zu diesem Filter. Die nächste Seite oder die ganze Liste zeigt mehr.
Häufige Fragen
3 Fragen, kurz beantwortet
{{f.a}}
Mehr
16 weitere Seiten zum Thema KI & Machine Learning
Kläre deinen persönlichen Kursstart (5.387 Kurse)
Preis, Dauer und nächster Start der 5.387 Kurse im direkten Vergleich.
Angebote dieses Anbieters