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Prompting für Fortgeschrittene

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 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
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
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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

  • Prompting + Sprachmodelle + KI-Tools + Python
  • Diese Weiterbildung bietet einen umfassenden Überblick über fortgeschrittene Techniken im Bereich des Promptings. Dabei werden verschiedene Methoden zur Interaktion mit generativen KI-Modellen beleuchtet und praktische Anwendungen im Kontext von maschinellem Lernen, digitaler Prozessunterstützung und IT-Projektmanagement integriert.
  • Modul 1

    Einführung in das Prompting

  • Modul 2

    GPT Prompting und LLM Prompting im Vergleich

  • Modul 3

    Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools

  • Modul 4

    Einführung in Python

  • Modul 5

    IT-Projektmanagement und digitale Steuerung

  • Modul 6

    Git & GitHub im digitalen Projektumfeld

  • Einführung in das Prompting
  • Grundlagen des Promptings

    Verständnis von Prompting-Techniken, LLMs und Einsatzmöglichkeiten in KI- und Machine-Learning-Kontexten.

  • Prompterstellung mit System

    Entwicklung zielführender Prompts für GPT-Modelle, inklusive Struktur, Sprache und Anwendungslogik.

  • Strategien für KI-Interaktion

    Einführung in GPT-Prompting, LLM-Prompting und Techniken zur Optimierung von KI-Antwortqualität.

  • Prompting in der Anwendung: Erstellung, Anpassung und Bewertung von Prompts für verschiedene Szenarien und Aufgabenstellungen.
  • GPT Prompting und LLM Prompting im Vergleich
  • Technische Abgrenzung

    Analyse der Unterschiede zwischen GPT-Prompting und LLM-Prompting beim Einsatz von Sprachmodellen.

  • KI-Prompting verstehen

    Anwendung von Prompting-Techniken zur Steuerung generativer KI und maschineller Textverarbeitung.

  • Beispiele aus der Praxis: Umsetzung von Prompting-Strategien in LLM-Systemen für Inhalte, Datenanalyse und Automatisierung.
  • Bezug zu Machine Learning: Einordnung von KI-Prompting in neuronale Netze und machine-learning-gestützte Prozesse.
  • Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools
  • Funktionsweise von KI-Tools

    Einsatz für Automatisierung, Datenverarbeitung und smarte Assistenz im digitalen Büro.

  • Smart Work Strukturen

    Anwendung von KI-Technologien zur Unterstützung digitaler Transformation und Arbeitsoptimierung.

  • KI im New Work Umfeld: Automatisierung von Routineaufgaben im Kontext von New Work und Low-Code Machine Learning.
  • Projektumsetzung mit Tools

    Nutzung von Git, GitHub und IT-Projektmanagement in digitalisierten Arbeitsprozessen.

  • Einführung in Python
  • Grundlagen der Python-Programmierung: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen und erste Schritte mit der Python Programmiersprache.
  • Datenanalyse mit Python

    Daten einlesen, aufbereiten und analysieren mit Pandas, NumPy und Anwendung statistischer Methoden.

  • Visualisierung mit Python

    Darstellung von Daten mit Matplotlib & Seaborn, Einsatz von Boxplot, Histogramm und weiteren Diagrammtypen.

  • Automatisierung & Webscraping: Python-Skripte zur Datenextraktion, REST API-Anbindung und Webscraping für datengestützte Projekte.
  • IT-Projektmanagement und digitale Steuerung
  • Projekte digital planen

    Einsatz von Gantt-Charts, Git und GitHub zur Steuerung digitaler Projekte im IT-Kontext.

  • Agilität im Arbeitsprozess

    Einführung in Scrum, Kanban und agile Methoden zur flexiblen Projektbearbeitung im Team.

  • Kommunikation im Projekt

    Moderieren und Kommunizieren in digitalen Projektphasen mit Fokus auf Abstimmung und Klarheit.

  • Analyseunterstützte Planung

    Anwendung von SWOT und Pivot-Tabellen zur datenbasierten Projektsteuerung und -bewertung.

  • Git & GitHub im digitalen Projektumfeld
  • Verteilte Codeverwaltung

    Einführung in Git-Repositories, Commit-Strukturen und Arbeitsabläufe in der Softwareentwicklung.

  • Zusammenarbeit auf GitHub

    Branching, Pull Requests und Versionshistorien im Kontext digitaler Teamarbeit und Projektkoordination.

  • Rollen in IT-Projekten

    GitHub als Plattform zur Aufgabenverteilung, Codeverwaltung und Kommunikation in verteilten Projektteams.

  • Digitale Workflows dokumentieren: Git-gestützte Nachverfolgung, Schnittstellen und Abläufe in der digitalen Transformation.
  • Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, fortgeschrittene Prompting-Techniken zu nutzen, KI-Tools in digitalen Prozessen einzusetzen und Python-Programmierung für Datenanalysen in IT-Projekten anzuwenden.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

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

  2. 2

    Wuppertal

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

  3. 3

    Wiesbaden

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

  4. 4

    Ulm

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

  5. 5

    Saarbrücken

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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

5.387 Kurse zum Vergleich

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir