AI Developer Professional with Microsoft Project Expert

KI-Entwicklerinnen und -Entwickler stehen in der Praxis nicht nur vor technischen Aufgaben — sie müssen ihre Arbeit in organisatorische Abläufe einbetten, Zeitpläne kommunizieren und Ressourcen mit anderen Teams abstimmen. Dieser Kurs verbindet die professionelle Entwicklung und Implementierung von KI-Anwendungen mit dem strukturierten Umgang mit Microsoft Project als Projektplanungs- und Steuerungswerkzeug. Im Bestandteil AI Developer Professional erarbeiten Teilnehmende, wie KI-Funktionalitäten über APIs eingebunden, eigene Modelle entwickelt und KI-Anwendungen bis zur Produktionsreife gebracht werden. Im Bestandteil Microsoft Project lernen Sie die Planungssoftware für die Strukturierung von Projekten einzusetzen — von der Vorgangsliste über den kritischen Pfad bis zum exportierbaren Stakeholder-Bericht. Die Kombination macht Sie zu einer Person, die KI nicht nur baut, sondern auch koordiniert.

Das erste Modul AI Developer Professional — KI-Anwendungen konzipieren und entwickeln vermittelt die Kernkompetenzen professioneller KI-Entwicklung. Der Fokus liegt auf praxisrelevanten Technologien und dem vollständigen Lebenszyklus einer KI-Anwendung — von der Datenvorbereitung über die Modellentwicklung bis zur Bereitstellung als Dienst.

• Grundarchitekturen von KI-Anwendungen: API-basierte Integration versus eigenes Modelltraining im Vergleich
• ML-Grundlagen für Entwicklerinnen und Entwickler: Trainingspipelines, Feature Engineering, Modellbewertung
• Natürliche Sprachverarbeitung: Sentiment-Analyse, Textzusammenfassung, Named Entity Recognition mit vortrainierten Modellen
• Computer Vision: Bilderkennung, OCR und Objektdetektion als Entwicklungsbausteine in Anwendungen einbinden
• Cloud-KI-Dienste: Azure AI Services, AWS Rekognition/Comprehend und Google Cloud AI im Einsatz
• Ethik und Verantwortung in der KI-Entwicklung: Bias-Erkennung, Erklärbarkeit, regulatorische Anforderungen

Das zweite Modul vertieft den Deployment-Lebenszyklus und die DevOps-Praxis für KI-Anwendungen. CI/CD für KI unterscheidet sich in wichtigen Punkten von klassischer Softwareentwicklung — dieses Modul beleuchtet die Besonderheiten.

• Modell-Versionierung: MLflow und Model-Registry-Konzepte für nachvollziehbare Entwicklung
• Containerisierung von KI-Diensten: Docker-Grundlagen, Kubernetes-Einstieg für ML-Workloads
• Automatisiertes Testen von KI-Diensten: Datendrift-Erkennung, Qualitätsprüfungen in der Pipeline
• CI/CD-Pipelines für KI: GitHub Actions oder Azure DevOps für automatisiertes Deployen konfigurieren
• Monitoring von KI-Anwendungen: Latenz, Fehlerrate, Prediction-Drift in der Produktion überwachen
• Sicherheitsaspekte bei KI-APIs: Authentifizierung, Ratenlimiting, Eingabe-Validierung

Das dritte Modul Microsoft Project — Planungssoftware für KI-Projekte vermittelt den professionellen Umgang mit Microsoft Project als Werkzeug zur Projektstrukturierung. Microsoft Project ist Planungssoftware, kein Zertifizierungsprogramm — die Kompetenz wird durch praktische Anwendung aufgebaut.

• Projektstruktur anlegen: Vorgänge, Arbeitspakete, Abhängigkeiten und Meilensteine definieren
• Ressourcenmanagement: Teams und Einzelpersonen zuweisen, Auslastungen prüfen, Über- und Unterkapazitäten identifizieren
• Kritischer Pfad und Pufferanalyse: Bottlenecks im Entwicklungsplan sichtbar machen
• Basispläne und Soll-Ist-Vergleiche: Planabweichungen nachvollziehbar dokumentieren
• Berichtswesen: Zeitachsenansicht, visuelle Berichte, Export für Managementpräsentationen
• Microsoft 365 Integration: Projekt-Daten in Teams und Power BI darstellen

Das vierte Modul beleuchtet KI-spezifische Planungsszenarien — Besonderheiten, die entstehen, wenn iterative KI-Entwicklung in einem strukturierten Planungswerkzeug abgebildet werden soll.

• KI-Projektphasen im Plan abbilden: Datenbeschaffung, Modellentwicklung, Testing, Deployment als Vorgänge
• Sprint-basierte Arbeit in Microsoft Project darstellen: Iterationen und Rolling Wave Planning
• Stakeholder-Reporting für KI-Projekte: Was interessiert das Product Management, was die IT-Leitung, was das Controlling?
• Risikopuffer für Modell-Iterationen und unvorhergesehene Datenqualitätsprobleme einplanen
• Schnittstellen zwischen Microsoft Project und agilen Werkzeugen (Azure DevOps, Jira)
• Mehrprojektplanung und Ressourcenteilung über mehrere laufende KI-Projekte hinweg

Praxisblock — Entwicklungsübungen und Projektplanung

• KI-Entwicklungsübung: Trainingspipeline für ein Sentiment-Analyse-Modell aufbauen und evaluieren
• API-Integration: Azure Cognitive Services in eine Beispielanwendung einbinden und testen
• Deployment-Übung: KI-Modell containerisieren und als REST-API deployen
• NLP-Übung: Named Entity Recognition mit einem vortrainierten Transformer-Modell implementieren
• Microsoft Project Basisübung: Projektplan für ein KI-Pilotprojekt mit Vorgängen und Meilensteinen erstellen
• Ressourcenplanung: Entwicklungsteam in Microsoft Project abbilden und Auslastungsengpässe identifizieren
• Baseline-Übung: Planabweichungen nach simuliertem Sprint-Abschluss analysieren und visualisieren
• Stakeholder-Bericht: Zeitachsenansicht für ein KI-Projekt exportieren und für eine Managementpräsentation aufbereiten
• Mehrprojekt-Szenario: Ressourcenteilung zwischen zwei parallelen KI-Projekten modellieren
• CI/CD-Konfiguration: automatisierte Deployment-Pipeline für ein KI-Modell einrichten
• Peer-Review: gegenseitige Beurteilung erstellter Projektpläne auf Struktur und Vollständigkeit
• Abschlussprojekt: KI-Anwendung konzipieren, in Microsoft Project planen und technische Umsetzung demonstrieren

Dieser Kurs richtet sich an KI-Entwicklerinnen und -Entwickler sowie an Personen, die KI-Projekte technisch verantworten und dabei auch für deren strukturierte Planung zuständig sind.

• KI-Entwicklerinnen und -Entwickler, die ihre Projektkommunikation und Planungskompetenz erweitern wollen
• Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die in KI-Projekte einsteigen und ihr Methodenrepertoire verbreitern
• Technische Projektleitende, die KI-Vorhaben von der Entwicklungsseite steuern
• Data Scientists mit Interesse an der professionellen Kommunikation und Strukturierung ihrer Arbeit
• IT-Architektinnen und -Architekten, die KI-Integration in bestehende Systemlandschaften planen und koordinieren

Der Kurs verbindet Live-Instruktion im virtuellen Klassenzimmer mit praktischen Coding-Sessions und handlungsorientierten Projektplanungsübungen. KI-Entwicklungseinheiten laufen in Cloud-Umgebungen ab, sodass Teilnehmende mit echten Diensten und Modellen arbeiten. Die Microsoft-Project-Module sind direkt anwendungsorientiert — jedes Konzept wird sofort in eigenen Projektdateien eingesetzt. Praxiserfahrene Trainerinnen und Trainer bringen sowohl Entwicklungsexpertise als auch Projekterfahrung mit. Ergänzende Lernmaterialien und Zugang zur Lernplattform stehen für das Selbststudium bereit.

Der Kurs dauert im Vollzeitformat mehr als einen Monat bis zu drei Monate. Teilzeitvarianten sind auf Anfrage möglich. Flexible Starttermine werden im Beratungsgespräch vereinbart. Individuelle Lernpläne berücksichtigen Vorkenntnisse und konkrete Karriereziele.

Nach Kursabschluss stellt der Bildungsträger ein Lehrgangszertifikat aus, das die absolvierten Inhalte beider Kursbestandteile dokumentiert. Es handelt sich um ein trägerinternes Zertifikat — kein staatlich anerkannter Abschluss. Für Microsoft Project gibt es aktuell keine aktive externe Prüfung; die früher angebotene MOS-Prüfung MO-422 für Project ist eingestellt worden. Die im Kurs aufgebaute Microsoft-Project-Kompetenz ist daher Anwendungswissen, das durch praktische Übungen nachgewiesen wird. Für den KI-Entwicklungsbereich können je nach Modulwahl ergänzende externe Prüfungen (zum Beispiel Azure AI Engineer Associate AI-102) auf dem Weg durch oder nach dem Kurs separat abgelegt werden.

KI-Entwicklungskompetenzen allein reichen in größeren Unternehmen oft nicht aus, um Projekte erfolgreich durch alle Phasen zu bringen. Wer als KI-Entwicklerin oder -Entwickler auch mit Microsoft Project umgehen kann, spricht dieselbe Planungssprache wie Projektmanagement, IT-Leitung und Controlling — und kann die eigene technische Arbeit in einen für die Organisation nachvollziehbaren Rahmen einbetten. Das erhöht die Akzeptanz von KI-Vorhaben und erleichtert die Genehmigung von Folgeprojekten, weil Zeitpläne und Ressourcenbedarfe klar kommuniziert werden können. Für den Arbeitsmarkt bietet dieses Profil einen messbaren Vorteil: Viele KI-Entwicklerinnen und -Entwickler sind in der technischen Tiefe stark, in der Projektkommunikation hingegen weniger geübt. Das Absolvieren dieses Kombinationskurses signalisiert Arbeitgeberinnen und Arbeitgebern, dass Sie KI-Projekte nicht nur umsetzen, sondern auch organisieren können. Typische Karrierepositionen, die dieses Profil ansprechen, sind Technical Product Manager, KI-Projektleitung und Schnittstellenrollen zwischen technischer Entwicklung und dem Fachbereich. Für Beschäftigte kann dieser Kurs durch den Arbeitgeber im Rahmen von Qualifizierungsmaßnahmen unterstützt werden — je nach Unternehmen und AZAV-Zertifizierungsstatus des Bildungsträgers sind unterschiedliche Förderoptionen denkbar.