AI + IoT - Artificial Intelligence und Internet of Things Grundlagen

Intelligente Gebäude, vernetzte Produktionsanlagen, Predictive-Maintenance-Systeme und automatisierte Lieferketten haben eines gemeinsam: Sie verbinden das Internet of Things mit Methoden der Künstlichen Intelligenz. Sensoren liefern kontinuierlich Rohdaten — KI-Verfahren machen diese Daten interpretierbar, prognostizierfähig und handlungsrelevant. Wer beide Disziplinen verknüpfen kann, ist in industriellen, logistischen und infrastrukturellen Anwendungsfeldern gefragt. Dieser Lernpfad führt systematisch durch fünf aufeinander aufbauende Module: das KI-Fundament mit Microsoft AI-900, die Business-Perspektive mit CertNexus AIBIZ, das IoT-Systemwissen mit CertNexus IoTBIZ, das Datenfundament mit Microsoft DP-900 sowie Zukunftstechnologien mit CertNexus ETBIZ-110. Alle Module schließen mit einer international anerkannten Zertifizierung ab.

Modul 1 — Microsoft AI-900: Azure AI Fundamentals: Das erste Modul legt das konzeptionelle Fundament für KI und zeigt, wie Azure Cognitive Services und Machine-Learning-Dienste in der Praxis eingesetzt werden. Im Kontext des Lernpfads wird besonders beleuchtet, wie KI-Dienste mit IoT-Datenquellen zusammenarbeiten.

• Grundlagen von Machine Learning und Deep Learning in der Anwendung
• Azure KI-Dienste: Bild- und Spracherkennung, anomaly detection, Textanalyse
• Responsible AI: Fairness, Erklärbarkeit und Transparenz in IoT-KI-Systemen
• Praxisbeispiel: Chatbot-Architektur für IoT-Support und Gerätefehler-Diagnose
• Azure Machine Learning Studio: Grundorientierung
• Vorbereitung auf die AI-900-Zertifizierungsprüfung

Modul 2 — CertNexus AIBIZ: KI für Business-Professionals: Technologieverständnis allein genügt nicht. Wer IoT-KI-Projekte vorantreiben will, muss Business Cases strukturieren, Risiken abwägen und Governance-Anforderungen kennen. Dieses Modul schärft den strategischen Blick.

• Entwicklung und Bewertung von Business Use Cases für KI und IoT
• Governance-Strukturen für KI-gestützte IoT-Systeme im Unternehmen
• Compliance-Anforderungen: Datenschutz, Audit-Trails, Zertifizierungspflichten
• Praxisbeispiel: Entscheidungsvorlage für ein Predictive-Maintenance-Projekt
• Make-or-Buy-Entscheidungen für IoT-KI-Infrastruktur
• Stakeholder-Kommunikation in technischen Transformationsvorhaben

Modul 3 — CertNexus IoTBIZ: Internet of Things für Business-Professionals: Das Kernmodul des IoT-Strangs. Hier werden Systemarchitektur, Verbindungsprotokolle, Datensicherheit und praktische Einsatzgebiete vernetzter Geräte behandelt — als Vorbereitung auf den Einsatz von KI auf diesen Datenquellen.

• IoT-Schichtenmodell: Sensoren, Gateways, Netzwerk, Plattform, Anwendung
• Kommunikationsprotokolle: MQTT, HTTP, CoAP und deren Einsatzgebiete
• Sicherheitsanforderungen für IoT-Systeme: Gerätesicherheit, Verschlüsselung, Zugriffssteuerung
• Industrielle IoT-Anwendungen: Predictive Maintenance, Asset Tracking, Smart Factory
• Praxisbeispiel: Aufbau einer IoT-gestützten Lieferkette mit Echtzeit-Tracking
• IoT-Pilotprojekte initiieren: Anforderungserhebung, Proof of Concept, Rollout

Modul 4 — Microsoft DP-900: Azure Data Fundamentals: IoT-Systeme produzieren Daten in hoher Frequenz und Vielfalt. Dieses Modul vermittelt das Datenfundament, das notwendig ist, um Sensordatenströme sinnvoll zu speichern, abzufragen und für KI-Analysen aufzubereiten.

• Relationale und nicht-relationale Datenbankkonzepte im Azure-Kontext
• Azure SQL Database, Azure Cosmos DB und Azure Blob Storage für IoT-Daten
• Grundlagen von Echtzeit-Datenverarbeitung: Azure Stream Analytics und Event Hubs
• Datenvisualisierung und Reporting mit Azure-Diensten
• Praxisbeispiel: Verarbeitung und Analyse von Temperatursensordaten mit Azure SQL
• Vorbereitung auf die DP-900-Zertifizierungsprüfung

Modul 5 — CertNexus ETBIZ-110: Emerging Technologies: Das abschließende Modul bettet IoT und KI in den breiteren technologischen Entwicklungskontext ein. Edge Computing, Blockchain und vernetzte Systeme werden nicht abstrakt behandelt, sondern anhand konkreter IoT-KI-Anwendungsfälle.

• Edge Computing: KI-Inferenz direkt auf dem Gerät ohne Cloud-Verbindung
• Vorteile und Grenzen von Edge-KI gegenüber Cloud-basierter Verarbeitung
• Blockchain für IoT-Datenprovenienz und manipulationssichere Audit-Trails
• Technologiekonvergenz: Wo treffen Edge, 5G, KI und IoT aufeinander?
• Praxisbeispiel: Smart-Home-Szenario mit Edge-Computing-Komponente
• Zukunftsszenarien und strategische Einordnung für Unternehmensplanung

Praxis-Block — IoT und KI in der Anwendung

• AI-900-Prüfungssimulation mit Fokus auf IoT-relevante KI-Dienste
• Business Case für ein Predictive-Maintenance-System strukturieren und präsentieren
• IoT-Systemarchitektur für eine Smart-Factory-Anwendung skizzieren und begründen
• MQTT-Datenstrom in einer Simulationsumgebung konfigurieren und analysieren
• Sicherheitskonzept für ein IoT-Gerätenetz entwickeln und kritisch prüfen
• Sensordaten mit Azure Stream Analytics verarbeiten und visualisieren
• Praxisaufgabe DP-900: Datenbankwahl für IoT-Zeitreihendaten begründen
• Edge-Computing-Szenario konzipieren: welche KI-Logik bleibt lokal, was geht in die Cloud?
• Blockchain-Anwendungsfall für Lieferketten-Tracking bewerten
• IoT-KI-Integrationskonzept für einen konkreten Unternehmenskontext erarbeiten
• Prüfungsvorbereitungssimulationen für AI-900, DP-900 und ETBIZ-110
• Abschlusspräsentation: Eigenes IoT-KI-Projektkonzept vorstellen und diskutieren

Lernende verlassen den Kurs nicht nur mit fünf Zertifizierungen, sondern mit einem klaren Bild davon, wie IoT und KI zusammenwirken — und wie man dieses Wissen in konkreten Projekten einsetzt.

Der Lernpfad richtet sich an IT-Fachkräfte, Datenanalysten und technisch interessierte Quereinsteiger, die verstehen möchten, wie vernetzte Geräte und KI-Methoden in modernen Unternehmensanwendungen zusammenspielen.

• IT-Fachkräfte mit Interesse an IoT-Infrastrukturen und KI-gestützter Datenanalyse
• Datenanalysten, die ihr Wissen auf IoT-Datenquellen ausweiten möchten
• Entwicklerinnen und Entwickler, die an vernetzten Systemen und Echtzeit-Daten arbeiten
• Technische Projektleiter, die IoT-KI-Projekte planen und steuern wollen
• Quereinsteiger mit IT-Grundkenntnissen und Interesse an vernetzten Systemen

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt, das strukturierte Präsenz- oder Online-Lernphasen mit praktischen Übungseinheiten verbindet. Theorie und Praxis wechseln sich bewusst ab: Konzepte werden anhand realer IoT-KI-Szenarien wie Predictive Maintenance, Smart Cities und Lieferketten-Tracking illustriert. Teilnehmende erhalten Zugang zu Azure-Sandbox-Umgebungen und können Sensor-Datenströme direkt verarbeiten.

Die fünf Module umfassen zusammen rund 61 Unterrichtstage in Vollzeit. In Teilzeit verteilen sich die Inhalte über mehrere Monate. Die Reihenfolge der Module ist inhaltlich sinnvoll aufgebaut — AI-900 und IoTBIZ bilden das Fundament, DP-900 das Datenfundament, ETBIZ-110 den strategischen Abschluss. Der individuelle Zeitplan wird auf Basis von Vorkenntnissen und Lernformat festgelegt.

Nach bestandenen Prüfungen erwerben Absolventen fünf international anerkannte Herstellerzertifikate: Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900), CertNexus AIBIZ (AI for Business Professionals), CertNexus IoTBIZ (Internet of Things for Business Professionals), Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals (DP-900) sowie CertNexus ETBIZ-110 (Emerging Technology for the Business Professional). Ergänzend wird ein Lehrgangszertifikat ausgestellt.

Die Verbindung von KI und IoT ist eines der am stärksten wachsenden Technologiefelder in der Industrie. Unternehmen in Produktion, Logistik, Energie und Gebäudemanagement suchen aktiv nach Fachkräften, die nicht entweder KI oder IoT kennen, sondern beides zusammendenken können. Dieser Lernpfad adressiert genau diese Lücke. Fünf Zertifizierungen aus zwei führenden Anbieterlinien — Microsoft und CertNexus — dokumentieren ein breit aufgestelltes Kompetenzprofil. Wer AI-900, IoTBIZ, DP-900, AIBIZ und ETBIZ-110 vorweisen kann, hat sowohl das technische als auch das geschäftliche Fundament für IoT-KI-Projekte und ist in der Lage, diese von der Anforderungserhebung bis zur Umsetzung zu begleiten. Besonders wertvoll ist das Modul IoTBIZ in Kombination mit DP-900: Wer versteht, wie IoT-Systeme aufgebaut sind, und wer gleichzeitig weiß, wie Echtzeit-Sensordaten in Azure gespeichert und abgefragt werden, kann die technische Brücke zwischen Gerätewelt und KI-Analyse schlagen — eine Fähigkeit, die viele Kandidaten auf dem Arbeitsmarkt nicht mitbringen.