AI in Robotics with Microsoft Project Expert

Dieser Lehrgang verbindet zwei sehr unterschiedliche Kompetenzbereiche: den Aufbau und die Programmierung intelligenter Robotersysteme mit KI-Komponenten einerseits und die professionelle Projektplanung mit Microsoft Project andererseits. Der Robotik-Teil vermittelt, wie Roboteranwendungen mit ROS (Robot Operating System), Sensorfusion und lernenden Steuerungsalgorithmen entwickelt werden — von der Wahrnehmung über die Pfadplanung bis zur Aktionsausführung. Der Microsoft-Project-Teil zeigt den versierten Umgang mit der Planungssoftware: Projektstrukturpläne, Gantt-Charts, kritischer Pfad, Ressourcen-Nivellierung und Multi-Projekt-Management. Wichtig: „Microsoft Project Expert" ist kein aktuell verfügbares Herstellerexamen — das frühere MO-422-Examen ist ausgelaufen. Das Planungs-Know-how wird mit einem trägerinternen Lehrgangszertifikat belegt; der Schwerpunkt liegt auf dem kompetenten Einsatz der Software in komplexen technischen Projekten.

Modul 1 — KI in der Robotik: Wahrnehmung und Umgebungsmodellierung Moderne Roboter-Systeme beginnen mit der Wahrnehmung: Sensoren liefern Rohdaten, die in bedeutungsvolle Repräsentationen der Umgebung umgewandelt werden müssen. Dieser Block zeigt, welche Sensor-Typen in Robotik-Anwendungen eingesetzt werden und wie KI-Methoden die Verarbeitung dieser Daten übernehmen.

• Sensortechnologien: Lidar (2D/3D), RGB-D-Kameras (Tiefenbilder), IMU, Ultraschall — Eigenschaften und typische Einsatzbereiche
• Punktwolken-Verarbeitung: Filtern, Abtasten und Segmentieren von Lidar-Daten mit Open3D und PCL-Grundlagen
• Kamerabasierte Wahrnehmung: Kalibrierung, Epipolargeometrie, Tiefenschätzung aus Stereobildpaaren
• Objekterkennung mit neuronalen Netzen: YOLO-Architektur für Echtzeit-Detektion auf eingebetteten Systemen
• Semantische Segmentierung: jedes Pixel klassifizieren für Boden-, Hindernis- und Ziel-Erkennung
• SLAM-Grundlagen (Simultaneous Localization and Mapping): wie Roboter gleichzeitig kartieren und sich lokalisieren

Modul 2 — Pfadplanung, Steuerung und lernende Regler Nachdem ein Roboter seine Umgebung wahrgenommen hat, muss er sich darin fortbewegen und Aufgaben ausführen. Dieser Block behandelt klassische Pfadplanung, regelungsbasierte Ansätze und den Einstieg in Reinforcement Learning für autonome Entscheidungen.

• Klassische Pfadplanung: A*-Algorithmus, Dijkstra, Rapidly-exploring Random Trees (RRT) und RRT*
• Bewegungsplanung für Roboterarme: Inverse Kinematik, MoveIt-Framework in ROS 2
• PID-Regler und Model Predictive Control (MPC) für präzise Bahnverfolgung
• Reinforcement Learning für Roboter: Grundbegriffe (Agent, Environment, Reward, Policy, Value Function)
• Q-Learning und Deep Q-Networks (DQN) im Simulationsumfeld (Gymnasium/MuJoCo)
• Transfer Learning und Sim-to-Real: wie im Simulator trainierte Policies auf echte Hardware übertragen werden

Modul 3 — ROS 2-Entwicklung und Systemintegration ROS 2 (Robot Operating System 2) ist das De-facto-Standard-Framework für professionelle Robotik-Entwicklung. Dieser Block führt in die Architektur und Werkzeuge ein und zeigt, wie komplexe Roboter-Systeme modular aufgebaut und getestet werden.

• ROS 2 Architektur: Nodes, Topics, Services, Actions, Parameter-Server und Launch-System
• Kommunikation zwischen Komponenten: Message-Typen (sensor_msgs, geometry_msgs, nav_msgs), QoS-Einstellungen
• Simulation mit Gazebo: Roboter-Modelle (URDF/XACRO), Sensor-Plugins, Physik-Engine
• Navigation Stack (Nav2): Karte laden, Kostenkarten konfigurieren, globale und lokale Planer verbinden
• ROS 2-Debugging: RViz2 für Visualisierung, rqt für Laufzeit-Inspektion, rosbag2 für Datenaufzeichnung
• Tests und Continuous Integration für ROS-Projekte: Unit-Tests mit pytest, Launch-Tests

Modul 4 — Projektplanung mit Microsoft Project Microsoft Project ist eine weit verbreitete Projektmanagement-Software für die Planung, Steuerung und Berichterstellung technischer Vorhaben. Dieses Modul vermittelt den versierten Umgang mit der Anwendung — von der Anlage eines neuen Projekts bis zu fortgeschrittenen Ressourcen- und Portfolio-Funktionen. „Microsoft Project Expert" bezeichnet hier keine Herstellerprüfung, sondern das Kompetenzniveau, auf dem die Software sicher für komplexe technische Projekte eingesetzt wird.

• Grundlegende Bedienung: Vorgänge anlegen, gliedern, Abhängigkeiten definieren, Baselines setzen
• Gantt-Chart und Netzplan: kritischer Pfad, Float-Berechnung, Meilensteine und Puffer planen
• Ressourcenverwaltung: Personen, Material und Kosten zuweisen, Überlastungen erkennen und nivellieren
• Fortschrittsverfolgung: Ist-Daten eingeben, Plan-Ist-Vergleich, Earned-Value-Kennzahlen (EV, CPI, SPI)
• Berichte und Visualisierungen: Standard-Berichte anpassen, Dashboards und Exportformate für Stakeholder
• Multi-Projekt-Management: Masterprojekt mit Teilprojekten verknüpfen, übergreifende Ressourcenpools, Querabhängigkeiten modellieren

Die Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte mit technischem Hintergrund, die an der Schnittstelle zwischen Robotik-Entwicklung und Projektsteuerung arbeiten oder dorthin wechseln wollen.

• Ingenieure aus Maschinenbau, Elektrotechnik oder Informatik mit Interesse an intelligenten Robotersystemen
• Softwareentwickler, die ihre Kenntnisse auf Robotik-Plattformen und ROS 2 ausdehnen möchten
• Projektleiter in technischen Unternehmen (Automatisierungstechnik, Logistik-Robotik, Medizintechnik), die MS Project strukturiert einsetzen wollen
• Forschende und Entwickler in der Industrie-Automatisierung, die KI-Komponenten in bestehende Roboteranlagen integrieren
• Fachkräfte, die nach einer Weiterbildung Positionen in autonomen Fahrsystemen, industriellen Roboteranlagen oder Service-Robotik anstreben

Der Lehrgang wird im Combined-Learning-Format durchgeführt: Synchrone Unterrichtseinheiten im virtuellen Klassenzimmer wechseln mit praktischen Übungsphasen. Im Robotik-Teil arbeiten Sie mit Simulationsumgebungen (Gazebo, RViz2), die ohne physische Hardware den vollständigen Entwicklungszyklus abbilden. Im Microsoft-Project-Teil werden anhand eines durchgehenden Robotik-Entwicklungsprojekts als rotem Faden die Planungsfunktionen schrittweise erarbeitet — so entsteht ein vollständiger, realistischer Projektplan, an dem alle Features praktisch ausprobiert werden. Dozierende wechseln je nach Modul, um technische Robotik-Expertise und Planungssoftware-Kompetenz authentisch zu verbinden.

Vollzeitmodus, mehr als einen und bis zu drei Monate, je nach individueller Modulkombination. Da kein Microsoft-Herstellerexamen abgelegt wird, entfällt eine separate Prüfungsgebühr. Individuelle Start- und Teilzeit-Varianten sind auf Anfrage möglich.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Sie ein trägerinternes Lehrgangszertifikat, das die Lehrgangsinhalte und den Umfang dokumentiert. Eine gesonderte Microsoft-Zertifizierung für Microsoft Project gibt es aktuell nicht — das frühere MO-422-Examen ist nicht mehr verfügbar. Das Lehrgangszertifikat belegt die erworbenen Planungskompetenzen in MS Project sowie die KI-Robotik-Inhalte gleichwertig.

Die Robotik-Branche erlebt eine Phase, in der klassische industrielle Roboteranlagen zunehmend mit KI-Wahrnehmungssystemen ausgestattet werden — ob in der Logistik-Automatisierung, der Montageassistenz oder in autonomen Fahrsystemen. Wer sowohl die technischen Grundlagen dieser Systeme versteht als auch komplexe Entwicklungsprojekte strukturiert planen kann, ist eine gefragte Kombination. Der Einsatz von Microsoft Project in technischen Robotik-Projekten mag auf den ersten Blick ungewöhnlich wirken — doch Entwicklungsprojekte in der Automatisierungstechnik, die mehrere Monate dauern, mehrere Teilsysteme integrieren und Hardware-Liefertermine berücksichtigen müssen, profitieren erheblich von einer strukturierten Ressourcen- und Terminplanung. MS Project ist dabei in vielen Unternehmen Standard, weil es sich in die Microsoft-365-Landschaft integriert und Berichte erzeugt, die Stakeholder außerhalb des Entwicklungsteams verstehen. Das Lehrgangszertifikat signalisiert Arbeitgebern, dass Sie nicht nur an einem Teilaspekt von Robotik-Projekten mitarbeiten können, sondern beide Seiten kennen: die Implementierung intelligenter Steuerungslogiken und die Planung des Entwicklungsvorhabens, in dem diese Systeme entstehen.