AI - Artificial Intelligence Practitioner 2.0

Die Weiterbildung „AI Artificial Intelligence Practitioner 2.0" führt in sechs aufeinander aufbauenden Modulen durch das gesamte Spektrum professioneller KI-Kompetenz. Sie beginnt mit dem Azure-KI-Grundlagenzertifikat Microsoft AI-900 und baut darüber schrittweise das Wissen in Business-Anwendung (AIBIZ), analytischer Datenarbeit (CDSP), Modellentwicklung (CAIP), generativer KI (GENAIBIZ) und aufkommenden Technologien (ETBIZ-110) aus. Jedes Modul ist an eine eigenständige CertNexus- oder Microsoft-Zertifizierung gekoppelt. Das Ergebnis ist ein breites, durchgängiges KI-Qualifikationsprofil, das sowohl technische Kompetenzen als auch Business-Perspektiven abdeckt und Personen auf Rollen als KI-Spezialist, Data Scientist oder KI-Berater vorbereitet.

Grundlagen der KI — Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals Das Eingangsmodul dauert 13 Tage und gibt einen strukturierten Überblick über KI, Machine Learning und die Azure-KI-Dienste von Microsoft. Es ist bewusst breit angelegt und schafft das konzeptionelle Fundament für alle folgenden Module.

• KI- und ML-Grundbegriffe: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Reinforcement Learning
• Azure Cognitive Services im Überblick: Vision, Speech, Language, Decision
• Responsible AI: Fairness, Verlässlichkeit, Datenschutz, Transparenz, Inklusion, Rechenschaftspflicht
• Computer Vision: Bildklassifikation, Objekterkennung, semantische Segmentierung
• Natural Language Processing: Stimmungsanalyse, Named-Entity-Recognition, maschinelle Übersetzung
• Praxisbeispiel: Chatbot-Architektur für den Kundenservice auf Basis von Azure Bot Service

KI im Business-Kontext — CertNexus AIBIZ Dieses Modul (10 Tage) vermittelt, wie KI-Projekte im Unternehmenskontext bewertet, gesteuert und gegenüber Entscheidungsträgern kommuniziert werden. Der Fokus liegt auf strategischen und organisatorischen Fragen, nicht auf technischer Implementierung.

• Business Use Cases: Automatisierung, Vorhersagemodelle, Empfehlungssysteme, Prozessoptimierung
• ROI-Bewertung von KI-Initiativen: Nutzen-Risiko-Abwägung, Make-or-Buy-Entscheidung
• KI-Governance und Compliance: regulatorische Anforderungen, EU-AI-Act-Grundlagen
• Ethik und Bias: systematische Verzerrungen in Daten und Modellen erkennen
• Stakeholder-Kommunikation: technische KI-Konzepte verständlich aufbereiten
• Praxisbeispiel: Entscheidungsvorlage für ein KI-Pilotprojekt in einem Finanzdienstleistungsunternehmen

Data Science Practitioner — CertNexus CDSP Das CDSP-Modul (23 Tage) ist das methodisch stärkste im Programm und vermittelt das analytische Handwerk, ohne das kein KI-Projekt auf solide Datengrundlage gestellt werden kann.

• Explorative Datenanalyse (EDA): statistische Grundlagen, Visualisierung, Verteilungsanalyse
• Datenqualität: fehlende Werte, Ausreißer, Inkonsistenzen identifizieren und behandeln
• ML-Verfahren im Überblick: Regression, Klassifikation, Clustering, Entscheidungsbäume
• Modellbewertung: Konfusionsmatrix, ROC/AUC, Precision/Recall, RMSE
• Kommunikation von Datenergebnissen: Visualisierungsregeln, Story-Telling mit Daten
• Praxisbeispiel: Durchführung einer A/B-Analyse zur Bewertung zweier Marketingvarianten

AI Practitioner Track — CertNexus CAIP Das CAIP-Modul (15 Tage) vertieft die praktische Modellentwicklung: Wie kommt man von Rohdaten zu einem einsetzbaren Klassifikations- oder Regressionsmodell? Der ML-Lebenszyklus wird vollständig durchlaufen.

• Datenaufbereitung: Normalisierung, Encoding, Umgang mit kategorialen Merkmalen
• Feature Engineering: Merkmalsauswahl, Dimensionsreduktion, Interaktionsmerkmale
• Modelltraining: Hyperparameter-Tuning, Cross-Validation, Overfitting vermeiden
• Modellbewertung und -auswahl: Vergleich verschiedener Algorithmen auf demselben Datensatz
• Deployment-Grundlagen: Modelle als API bereitstellen, Batch vs. Real-Time Inference
• Praxisbeispiel: Klassifikationsmodell für Support-Tickets — Priorisierung und Routing

Generative KI — CertNexus GENAIBIZ Das GENAIBIZ-Modul (10 Tage) behandelt Large Language Models, Bildgenerierung und weitere generative Ansätze aus einer Business-Perspektive: Wann ist generative KI sinnvoll, wann riskant, und wie wird sie verantwortungsvoll eingesetzt?

• Grundlagen generativer KI: LLMs, Diffusion Models, GANs — konzeptioneller Überblick
• Prompt Engineering: wie Eingaben die Ausgabequalität beeinflussen
• Halluzinationen, Bias und Sicherheitsrisiken bei generativen Modellen
• Unternehmenseinsatz von GenAI: Textgenerierung, Zusammenfassung, Code-Assistenz, Bildproduktion
• Governance-Anforderungen für GenAI-Systeme: Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Menschliche Aufsicht
• Praxisbeispiel: Konzeption eines GenAI-gestützten internen Wissensassistenten

Emerging Technologies — CertNexus ETBIZ-110 Das Abschlussmodul (15 Tage) ordnet aufkommende Technologien in den KI-Kontext ein und zeigt, wie IoT, Edge Computing und Blockchain mit KI-Systemen verzahnt werden.

• IoT-Grundlagen: Sensorarchitekturen, Datenpfade, Latenz-Anforderungen
• Edge Computing: warum Inferenz am Edge und nicht nur in der Cloud stattfindet
• Edge-KI: Modellkompression, TensorFlow Lite, ONNX — konzeptioneller Überblick
• Blockchain im KI-Kontext: Datenintegrität, Audit-Trails, dezentrale Datenanmerkungen
• Konvergenz von KI und IoT: Predictive Maintenance, Smart Buildings, autonome Systeme
• Praxisbeispiel: Architektur-Skizze für ein Edge-KI-System in der Industrieproduktion

Praktische Anwendungen über alle Module Alle sechs Module sind praxisbegleitend aufgebaut. Jede Einheit schließt mit einem konkreten Anwendungsszenario ab, in dem das Gelernte auf ein reales Unternehmenproblem angewendet wird.

• AI-900: Chatbot-Architektur für Kundenservice auf Azure-Basis skizzieren
• AIBIZ: KI-Entscheidungsvorlage für ein Pilotprojekt strukturieren und präsentieren
• CDSP: A/B-Analyse durchführen, auswerten und als Datenpräsentation aufbereiten
• CAIP: Ticket-Klassifikationsmodell trainieren, evaluieren und Deployment-Konzept erstellen
• GENAIBIZ: GenAI-Assistent für Wissensmanagement konzipieren und Risikobewertung dokumentieren
• ETBIZ: Edge-KI-Architektur für Produktionsumgebung skizzieren und begründen
• Übergreifend: Kommunikation von KI-Projektergebnissen an nicht-technische Stakeholder
• Übergreifend: Responsible-AI-Checkliste auf eigene Projektideen anwenden
• Übergreifend: Bias-Analyse für einen Beispieldatensatz durchführen
• Modul-übergreifendes Abschlussprojekt: KI-Strategie für ein fiktives mittelständisches Unternehmen
• Vorbereitung auf die sechs externen Zertifizierungsprüfungen (Microsoft und CertNexus)
• Auswertung und Diskussion der Praxisbeispiele in der Gruppe

Der rote Faden durch alle sechs Module ist die Frage: Wie wird KI in einem Unternehmen verantwortungsvoll und wirksam eingesetzt? Technische Kompetenz und strategisches Urteilsvermögen werden dabei als gleichwertig behandelt.

Das Programm richtet sich an Personen, die sich umfassend für KI-Rollen qualifizieren möchten — unabhängig davon, ob sie von einer technischen oder nicht-technischen Ausgangsbasis kommen.

• Fach- und Führungskräfte, die KI-Projekte in Unternehmen verstehen, steuern oder verantworten
• IT-Professionals mit Ambitionen in Richtung Machine Learning oder Data Science
• Data Analysts, die ihr Profil in Richtung ML und KI erweitern möchten
• Quereinsteiger mit technischem Interesse und Grundkenntnissen in IT oder Datenanalyse
• Personen, die ein international anerkanntes und durchgängiges KI-Zertifizierungsportfolio aufbauen möchten

Das Programm wird im Combined-Learning-Format durchgeführt — mehrheitlich in Teilzeit, teils in Vollzeit. Die sechs Module können je nach Anbieter konsekutiv oder mit kurzen Pausen zwischen den Einheiten absolviert werden. Instruktiver Unterricht wechselt sich mit praktischen Anwendungsszenarien ab, die in Gruppen oder einzeln bearbeitet werden. Digitale Lernplattformen ergänzen den Unterricht mit Übungsmaterial und Prüfungsvorbereitung. Der Kurs wird auf Deutsch angeboten; einige Einheiten können auf Englisch geführt werden.

Die Gesamtdauer beläuft sich auf 86 Unterrichtstage, aufgeteilt auf sechs Module: AI-900 (13 Tage), AIBIZ (10 Tage), CDSP (23 Tage), CAIP (15 Tage), GENAIBIZ (10 Tage), ETBIZ-110 (15 Tage). Das ist ein substanzielles Vollzeitprogramm, das typischerweise mehrere Monate umfasst. Genaue Terminierung und Wochenpläne sind beim Anbieter zu erfragen.

Das Programm bereitet auf insgesamt sechs externe Zertifizierungen vor: Microsoft AI-900, CertNexus AIBIZ, CertNexus CDSP, CertNexus CAIP, CertNexus GENAIBIZ und CertNexus ETBIZ-110. CertNexus ist ein ANSI-akkreditierter Zertifizierungsanbieter; Microsoft AI-900 ist ein herstellerspezifisches Fundamentalzertifikat. Alle Prüfungen werden separat bei den jeweiligen Zertifizierungsstellen gebucht. Daneben stellen die Kursanbieter eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung aus.

Sechs Zertifikate aus einem einzigen Kursprogramm sind ein messbares Signal: Wer dieses Programm abschließt, hat nicht nur Überblickswissen über KI gesammelt, sondern jeden Teilbereich — Business-Kontext, Datenanalyse, Modellentwicklung, generative KI, Emerging Tech — auf zertifiziertem Niveau durchdrungen. Das ist ein Profil, das auf dem Arbeitsmarkt direkt als KI-Spezialist, KI-Berater oder Data Scientist angeboten werden kann. Besonders wertvoll ist die Kombination aus technischer und strategischer Perspektive. Viele Programme qualifizieren entweder für technische Rollen (Data Scientist, ML Engineer) oder für Business-Rollen (KI-Berater, Digitalisierungsmanager). Dieses Programm verbindet beides durchgängig — von Azure-KI-Grundlagen über ML-Lebenszyklus bis zur GenAI-Governance. Das ist genau die Kombination, die KI-Projektleitende in Unternehmen heute brauchen. Der Markt für KI-Kompetenz wächst schnell. Wer jetzt ein durchgängiges, anerkanntes Zertifizierungsportfolio aufbaut, positioniert sich für Rollen, die in vielen Unternehmen erst entstehen oder stark wachsen: KI-Koordinatoren, AI Ethics Officer, ML-Projektmanagerinnen, Data Strategy Consultants. Das Programm ist lang und anspruchsvoll — aber es liefert ein Profil, das auf dem Stellenmarkt sofort eingeordnet werden kann.