AI Developer Professional + PMP-Zertifizierung (PMI)

Dieser Kombinationskurs verbindet die Entwicklung und Implementierung professioneller KI-Anwendungen mit der international renommiertesten Projektmanagement-Zertifizierung: dem Project Management Professional (PMP) des Project Management Institute (PMI). Während der AI-Developer-Professional-Teil Teilnehmende befähigt, KI-Modelle zu trainieren, APIs zu integrieren und KI-Lösungen zu deployen, bereitet der PMP-Teil auf die anspruchsvollste und bekannteste Projektmanagement-Prüfung weltweit vor. PMP setzt Erfahrung voraus — und diese Erfahrung wird in diesem Kurs mit einem Themenfeld kombiniert, das zunehmend Projektmanagement-Kompetenz erfordert: KI-Entwicklungsprojekte, die schnell komplex werden und interdisziplinäre Abstimmung erfordern. Absolventinnen und Absolventen können sowohl KI-Technologien einsetzen als auch Projekte auf internationalem Management-Niveau steuern — eine Kombination, die in Führungspositionen an der Schnittstelle von Technik und Management gesucht wird.

Der Kurs strukturiert sich in zwei eigenständige Domänenblöcke — AI Developer Professional und PMP-Zertifizierungsvorbereitung — sowie einen integrativen Block, der beide Themenfelder in KI-Projektmanagement-Szenarien zusammenführt. Themenblock 1 — AI Developer Professional: KI-Systeme entwickeln, deployen und betreiben Dieser Block vermittelt die technischen Kernkompetenzen professioneller KI-Entwicklung. Von der Datenverarbeitung über das Modelltraining bis zum Produktionsbetrieb werden alle wesentlichen Phasen des KI-Entwicklungslebenszyklus abgedeckt. Der Fokus liegt auf der Anwendungsentwicklung — nicht auf der reinen Data-Science-Forschung, sondern auf dem, was aus Forschungsmodellen produktionstaugliche Systeme macht.

• Entwicklungsumgebungen und Tools für KI: Python-Ökosystem, Jupyter, VS Code, MLflow, Git
• Trainingspipelines: Datenvorbereitung, Feature Engineering, Modellevaluierung (Accuracy, F1, AUC-ROC)
• Generative KI in Anwendungen: LLM-APIs (OpenAI-kompatible Schnittstellen, Anthropic Claude API), Embedding-Dienste, Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• KI-Deployment: REST-API-Wrapper für Modelle, Containerisierung mit Docker, Serving mit FastAPI oder Flask
• MLOps-Grundlagen: Modell-Monitoring, Datendrift-Erkennung, automatisiertes Retraining, A/B-Testing für Modellversionen
• Verantwortungsvolle Entwicklung: Bias-Tests in Trainingsdaten, Modellkarten dokumentieren, Explainability-Werkzeuge (LIME, SHAP)

Themenblock 2 — PMP Certification (PMI): Internationales Projektmanagement auf Professional-Niveau Dieser Block bereitet vollständig auf die PMP-Prüfung des Project Management Institute vor. Der aktuelle PMP-Prüfungsinhalt (Exam Content Outline, ECO) setzt ungefähr die Hälfte der Fragen auf agile und hybride Projektansätze — eine Verschiebung, die im Kurs explizit berücksichtigt wird. PMI-Zertifizierungen sind weltweit anerkannt und setzen für die PMP-Prüfung nachgewiesene Projekterfahrung voraus.

• PMI-Leistungsbereiche (PMBOK 7): Stakeholder, Team, Entwicklungsansatz & Lebenszyklus, Planung, Projektarbeit, Lieferung, Messung, Unsicherheit
• Prädiktives Projektmanagement: Scope-Management, Zeitplanung (CPM, Gantt), Kostenplanung (EVM), Qualitätssicherung
• Agile Projektansätze: Scrum-Grundlagen, Kanban, Scaled Agile Grundzüge im PMP-Kontext
• Hybrides Projektmanagement: Wann welcher Ansatz? Mischformen für KI-Entwicklungsprojekte
• Stakeholder- und Kommunikationsmanagement: Stakeholder-Register, Kommunikationsplan, Konfliktlösung
• PMI Code of Ethics and Professional Conduct: Ethische Grundsätze, Responsible AI als Leadership-Dimension

Themenblock 3 — KI-Projekte auf Professional-Niveau managen: Integrationsszenarien Dieser Block bringt beide Domänen in realitätsnahen KI-Projektmanagement-Szenarien zusammen. Teilnehmende wenden PMP-Methoden auf KI-Projekte an und einordnen, wo prädiktive und agile Ansätze in der KI-Entwicklung sinnvoll kombiniert werden.

• Projektinitiierung für KI-Vorhaben: Project Charter, Stakeholder-Analyse, erste Risikoeinschätzung für ML-Projekte
• Hybride Planung für KI-Projekte: Stabile Meilensteine (Datenbeschaffung, Infrastruktur) prädiktiv planen, Modellentwicklungs-Sprints agil managen
• Risikomanagement für KI: Technische Risiken (Datenlücken, Modellversagen), ethische Risiken (Bias), regulatorische Risiken (EU AI Act)
• Earned Value Management (EVM) für KI-Projekte: SPI, CPI, Projektfortschritt visualisieren
• Retrospektiven und Lessons Learned: Wie verbessern KI-Entwicklungsteams ihre Prozesse systematisch?
• PMP Ethical Leadership: Wie beeinflusst der PMI Code of Ethics Entscheidungen in KI-Projekten?

Praxisblock — Entwicklungsübungen und PMP-Prüfungsvorbereitung

• KI-Entwicklungsübung: Aufbau einer einfachen RAG-Anwendung mit einem LLM-API und einer Dokumentdatenbank
• Deployment-Übung: KI-Modell als Docker-Container bauen und als REST-API bereitstellen
• MLOps-Übung: Modell-Monitoring-Dashboard mit Drift-Erkennung für ein Klassifikationsmodell einrichten
• Bias-Analyse: Systematische Prüfung eines Trainingsdatensatzes auf potenzielle Verzerrungen
• PMP-Praxisübung: Project Charter und Stakeholder-Register für ein KI-Einführungsprojekt erstellen
• EVM-Übung: Earned-Value-Analyse für ein laufendes KI-Projekt mit simulierten Daten berechnen
• Risikoregister: Fünf typische KI-Projektrisiken qualitativ und quantitativ analysieren und Reaktionspläne entwickeln
• Agile PMP-Übung: Sprint-Planung und Sprint-Review für einen Modellentwicklungs-Sprint simulieren
• Mock-Prüfung PMP: vollständige PMP-Prüfungssimulation (180 Fragen, 4 Stunden) mit anschließendem Auswertungsgespräch
• Case-Study-Analyse: Zwei KI-Projektfehler analysieren und mit PMP-Konzepten einordnen
• Präsentation: Projekt-Statusbericht für ein KI-Vorhaben für eine Geschäftsführungs-Runde aufbereiten
• Peer-Feedback: gegenseitige Bewertung von Project Charters und Risikologbüchern

Coding-Sessions und analytische PMP-Prüfungsvorbereitungseinheiten wechseln sich ab, sodass weder technische noch methodische Tiefe zu kurz kommt. Die Integration beider Themenbereiche in gemeinsamen Szenarien stärkt das Verständnis dafür, wie KI-Entwicklungsprojekte auf hohem Niveau gemanagt werden.

Dieser Kurs eignet sich für KI-erfahrene Fachleute, die den nächsten Karriereschritt in Richtung Projektverantwortung oder Führung anstreben, sowie für erfahrene Projektmanagerinnen und -manager, die in KI-Projekte einsteigen wollen.

• KI-Entwicklerinnen und -Entwickler mit Projekterfahrung, die sich für Führungsrollen qualifizieren wollen
• Senior Software Engineers, die KI-Projekte eigenverantwortlich leiten wollen
• IT-Projektleiterinnen und -leiter mit technischem Hintergrund, die KI-Vorhaben steuern
• Data-Science-Teamleiterinnen und -leiter, die ihre formale Projektmanagement-Qualifikation aufbauen
• Technische Beraterinnen und Berater, die KI-Einführungsprojekte begleiten und zertifiziert managen wollen

Live-Instruktion im virtuellen Klassenzimmer verbindet sich mit technischen Coding-Sessions für den KI-Entwicklungsteil und analytischen Fallstudienübungen sowie Mock-Prüfungen für den PMP-Teil. Praxiserfahrene Trainerinnen und Trainer mit KI-Projekterfahrung und PMP-Zertifizierung vermitteln die Inhalte beider Domänen. Digitale Lernmaterialien, Übungsklausuren und PMI-konforme Prüfungsvorbereitungsressourcen stehen für das eigenständiges Lernen zur Verfügung.

Der Kurs dauert typischerweise zwischen einem und drei Monaten im Vollzeitformat. Eine Teilzeitvariante für berufsbegleitende Teilnahme ist auf Anfrage verfügbar. Der Starttermin wird individuell im Vorgespräch vereinbart. Individuelle Lernpläne berücksichtigen sowohl Vorkenntnisse im KI-Bereich als auch den Projektmanagement-Erfahrungsstand.

Teilnehmende, die die PMP-Prüfung des Project Management Institute erfolgreich ablegen, erhalten das PMP-Zertifikat — weltweit eines der bekanntesten und angesehensten Projektmanagement-Zertifikate. Das PMP-Zertifikat wird von PMI ausgestellt und muss alle drei Jahre durch den Nachweis von 60 PDUs (Professional Development Units) erneuert werden. Zusätzlich stellt der Bildungsanbieter ein Lehrgangszertifikat aus, das beide Themenbereiche des Kombinationskurses ausweist. Dieser Kurs zählt als Teil der 35 Stunden Projektmanagement-Ausbildung, die PMI für die Prüfungszulassung verlangt.

Das PMP-Zertifikat ist global als Qualitätsmerkmal für erfahrene Projektmanagemant-Fachleute anerkannt. Unternehmen, die KI-Entwicklungsprojekte verantworten, suchen zunehmend nach Personen, die nicht nur Modelle bauen können, sondern auch die Projektverantwortung übernehmen: von der Initiierung über die Steuerung bis zum Abschluss. Dieses Profil — technische KI-Entwicklungskompetenz plus PMP-Zertifizierung — ist auf dem deutschen und internationalen Markt selten und entsprechend gefragt. Der Kursabschluss öffnet Karrierewege in Rollen, die bewusst an der Schnittstelle von Technik und Management positioniert sind: Technical Project Manager in KI-Teams, Head of AI Engineering, Berater für KI-Transformationsprojekte oder Principal Engineer mit Projektverantwortung. Für Fachkräfte, die bereits Projekterfahrung haben und sich auf eine Führungsrolle vorbereiten, bietet dieser Kurs eine effiziente Qualifizierungsstrategie: Er adressiert genau die Lücke zwischen technischer Exzellenz und organisatorischer Führungskompetenz, die für den nächsten Karriereschritt häufig entscheidend ist.Die PMP-Zulassungsvoraussetzungen (Projekterfahrung, 35 Stunden Ausbildung) sollten vor Kursanmeldung mit dem Berater abgestimmt werden.