AI Artificial Intelligence Practitioner Kurs

Künstliche Intelligenz verändert Geschäftsmodelle, Entscheidungsprozesse und technische Infrastrukturen in einem Tempo, das wenig Zeit für schrittweises Tasten lässt. Fachkräfte, die KI-Lösungen konzipieren, entwickeln und in Unternehmen einführen wollen, benötigen ein Kompetenzprofil, das mehrere Ebenen abdeckt: die technischen Grundlagen, die Business-Einordnung, den Umgang mit Daten und Modellen und schließlich das Verständnis für generative KI und aufkommende Technologien. Genau dieses mehrschichtige Profil vermittelt dieser Kurs. Sechs aufeinander aufbauende Zertifizierungsmodule — Microsoft AI-900 plus fünf CertNexus-Zertifikate (AIBIZ, CAIP, CDSP, GENAIBIZ, ETBIZ-110) — bilden ein durchgängiges Curriculum vom Einstieg bis zur fortgeschrittenen Praxisanwendung. Wer alle sechs Module abschließt, beherrscht den gesamten KI-Lebenszyklus und kann sowohl in technischen als auch in strategischen KI-Rollen wirken.

Modul 1 — Microsoft AI-900: Azure AI Fundamentals: Das erste Modul schafft das konzeptionelle Fundament. Lernende erhalten einen strukturierten Überblick über KI-Grundbegriffe, Azure AI-Dienste und das Microsoft-Responsible-AI-Framework. Praktische Übungen anhand eines Chatbot-Use-Cases im Kundenservice illustrieren, wie theoretische Konzepte in reale Anwendungen überführt werden. Das Modul schließt mit der offiziellen Microsoft-Prüfung AI-900 ab.

• KI-Konzepte: Machine Learning, Computer Vision, NLP, Konversations-KI
• Überblick Azure AI-Services und ihre Anwendungsfelder
• Responsible AI: Fairness, Zuverlässigkeit, Datenschutz, Transparenz, Inklusion, Verantwortung
• Bewertung eines Chatbot-Use-Cases im Kundenservice
• Prüfungsvorbereitung auf AI-900

Modul 2 — CertNexus AIBIZ: KI im Business-Kontext: Dieses Modul wechselt die Perspektive von der Technik zur Organisation. Im Mittelpunkt stehen die Fragen, wo KI echten Mehrwert stiftet, welche rechtlichen und ethischen Risiken zu berücksichtigen sind und wie Governance-Strukturen für KI-Projekte aufgebaut werden. Eine Entscheidungsvorlage für ein KI-Pilotprojekt dient als praxisnahes Abschlussprojekt.

• Identifikation von KI-Use-Cases mit Wertbeitrag
• Business-Case-Struktur für KI-Investitionen
• KI-Governance: Compliance, Auditierbarkeit, Datenschutz
• Umgang mit Risiken und Stakeholder-Kommunikation
• Erstellung einer Entscheidungsvorlage für ein KI-Pilotprojekt

Modul 3 — CertNexus CAIP: Modelle entwickeln entlang des ML-Lebenszyklus: CAIP führt in die praktische Modellentwicklung ein. Lernende arbeiten sich durch alle Phasen: von der Datenbeschaffung und -bereinigung über Feature Engineering und Modelltraining bis zu Evaluation und Deployment. Ein Klassifikationsmodell für Support-Tickets bildet das durchgängige Fallbeispiel.

• Datenbeschaffung, Bereinigung und Transformation
• Feature Engineering und Merkmalsauswahl
• Modelltraining: Entscheidungsbäume, lineare Modelle, Ensemble-Methoden
• Evaluationsmetriken: Accuracy, Precision, Recall, F1, AUC-ROC
• Deployment-Konzepte und Modell-Serving
• Fallbeispiel: Ticket-Klassifikationsmodell entwickeln und bewerten

Modul 4 — CertNexus CDSP: Data-Science-Fundament: Das CDSP-Modul vertieft das analytische Handwerkszeug. Explorative Datenanalyse, statistische Hypothesentests und der Vergleich überwachter und unüberwachter Lernverfahren bilden den Kern. Eine A/B-Analyse für eine Marketingkampagne zeigt, wie datengetriebene Entscheidungen in der Praxis aussehen.

• Explorative Datenanalyse und Visualisierung
• Statistische Grundlagen: Verteilungen, Signifikanztests, Konfidenzintervalle
• Überwachte Verfahren: Regression, Klassifikation
• Unüberwachte Verfahren: Clustering, Dimensionsreduktion
• Durchführung und Auswertung einer A/B-Analyse

Modul 5 — CertNexus GENAIBIZ: Generative KI für Business-Anwendungen: GENAIBIZ behandelt die Welt der generativen KI aus der Anwendungsperspektive: Wie funktionieren Large Language Models, welche Risiken bringen sie mit sich (Halluzinationen, Datenschutz, Urheberrechtsfragen) und wie lassen sie sich gewinnbringend einsetzen? Das Modul schließt mit der Konzeption eines GenAI-Assistenten für Rechercheaufgaben.

• Grundlagen generativer KI-Modelle und Diffusionsmodelle
• Prompting-Techniken: Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought
• Risiken: Halluzinationen, Bias, Datenschutz, IP-Konflikte
• Chancen: Texterstellung, Code-Generierung, kreative Prozesse
• Konzeption eines GenAI-Assistenten für Unternehmensrecherche

Modul 6 — CertNexus ETBIZ-110: Emerging Technologies und Edge-KI: Den Abschluss bildet ein Überblick über technologische Zukunftstrends: IoT, Edge Computing und Blockchain — und wie diese Technologien mit KI-Anwendungen zusammenspielen. Eine Architekturskizze für Edge-KI im Produktionsumfeld macht die industrielle Relevanz dieser Kombination greifbar.

• Internet of Things: Sensorik, Protokolle, Datenströme
• Edge Computing: Dezentrale Verarbeitung, Latenzvorteile, Hardware-Plattformen
• Blockchain-Grundlagen und Smart Contracts
• Verknüpfung von IoT und KI: Predictive Maintenance, Anomalieerkennung
• Edge-KI-Architektur für Produktionsanlagen entwerfen

Praxis-Block — Durchgängige Fallstudien und Zertifizierungsvorbereitung

• Vollständigen KI-Lebenszyklus für einen fiktiven Unternehmensfall durchlaufen
• Business-Case-Dokument für ein KI-Pilotprojekt erstellen und präsentieren
• ML-Modell in einem Notebook trainieren, evaluieren und Ergebnis interpretieren
• GenAI-Assistenten für eine konkrete Rechercheaufgabe konzipieren und testen
• Edge-KI-Architekturskizze für einen industriellen Anwendungsfall ausarbeiten
• Mock-Prüfungen für alle sechs Zertifizierungen absolvieren
• Fehlertypen in Modellen analysieren und geeignete Gegenstrategien ableiten
• Datenschutz-Checkliste für einen KI-Piloten entwickeln
• Responsible-AI-Review eines bestehenden Systems durchführen
• Kurzpräsentation eines Lernprojekts vor der Gruppe halten
• Lernfortschritte in einem Knowledge-Dokument dokumentieren
• Abschlussdiskussion: KI-Karrierewege und nächste Lernschritte

Der Kurs adressiert ein breites Spektrum an Fachkräften, denen ein gemeinsames Merkmal gilt: Sie wollen KI professionell anwenden, nicht nur beobachten.

• IT-Professionals, die KI-Projekte technisch verantworten wollen
• Data Scientists, die ihren Horizont auf Business-Governance und Emerging Tech erweitern möchten
• Fach- und Führungskräfte, die KI-Entscheidungen fundiert treffen und begleiten wollen
• Quereinsteiger mit technischem Grundinteresse, die ein strukturiertes Kompetenzprogramm suchen
• Projektleitende und Product Manager, die KI-Projekte fachlich steuern

Jedes der sechs Module folgt einem Dreischritt: konzeptionelle Einführung — praktische Fallstudie — Prüfungsvorbereitung. Die Fallstudien sind realitätsnah gestaltet und spiegeln typische Unternehmensszenarien wider. Das Combined-Learning-Format kombiniert angeleitete Unterrichtsblöcke mit eigenständiger Vertiefung anhand von Kursmaterialien und Übungsaufgaben. Online-Durchführung ist möglich; alle Module können deutschlandweit digital absolviert werden.

Der Kurs läuft im Teilzeitformat und deckt sechs vollständige Zertifizierungsmodule ab. Die genaue Gesamtdauer richtet sich nach dem Intensitätsgrad des gewählten Angebots. Alle Module werden sequenziell durchlaufen, bevor die Zertifizierungsprüfungen abgelegt werden.

Das Curriculum bereitet auf insgesamt sechs externe Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft AI-900 (Azure AI Fundamentals) sowie die fünf CertNexus-Prüfungen AIBIZ, CAIP, CDSP, GENAIBIZ und ETBIZ-110. Diese Zertifikate werden von Microsoft bzw. CertNexus nach bestandener Prüfung ausgestellt und sind herstellerseitig anerkannte Qualifikationsnachweise. Zusätzlich stellt der Kursanbieter eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung für die Gesamtweiterbildung aus.

Das Besondere an diesem Kurs ist die Kombination zweier Welten: Microsoft AI-900 positioniert Lernende im Azure-Ökosystem und gibt ihnen die Sprache, um mit Microsoft-orientierten IT-Teams zu kommunizieren. Die CertNexus-Zertifikate hingegen sind technologieneutral und adressieren KI-Kompetenzen, die unabhängig von einer bestimmten Cloud-Plattform gelten. Zusammen ergibt sich ein Profil, das sowohl technisch als auch strategisch überzeugt. Sechs bestandene Zertifizierungsprüfungen sind ein handfestes, nachprüfbares Signal für Arbeitgeber — kein Selbstzeugnis, sondern externer Kompetenznachweis in einem Bereich, in dem kaum jemand ein vollständiges Curriculum vorweisen kann. Besonders für Quereinsteiger, die sich durch Breite und Struktur von reinen On-the-Job-Autodidakten abheben wollen, ist diese Kombination wirkungsvoll. Wer diesen Kurs abschließt, kann KI-Projekte von der ersten Business-Case-Idee über die Datenarbeit und Modellentwicklung bis zur strategischen Einbettung in Unternehmensprozesse begleiten — und besitzt die Zertifikatsnachweise, die diesen Anspruch belegen.