AI + IoT - Artificial Intelligence und Internet of Things Grundlagen 2.0

Künstliche Intelligenz und das Internet of Things wachsen in der Praxis immer stärker zusammen: Sensornetzwerke liefern Rohdaten, KI-Modelle werten sie aus, und Azure-Clouddienste verbinden beides zu skalierbaren Lösungen. Diese Weiterbildung vermittelt genau dieses Zusammenspiel — von den konzeptuellen Grundlagen bis zu konkreten Business-Anwendungsfällen wie Predictive Maintenance oder smarte Lieferketten. Fünf inhaltlich aufeinander abgestimmte Module führen von der KI-Grundlagenzertifizierung über IoT-Architekturkonzepte und Datenbanken bis zu Emerging Technologies am Rande der vernetzten Welt.

Modul 1 — Grundlagen der KI mit Microsoft AI-900 Das erste Modul schafft das konzeptionelle Fundament für den gesamten Kurs. Teilnehmende erarbeiten, wie Machine Learning funktioniert, was Sprachverarbeitung von Bildverarbeitung unterscheidet und wie Microsoft diese Fähigkeiten in Azure Cognitive Services bündelt. Ein Chatbot-Fallbeispiel macht die Theorie greifbar: Die Gruppe bewertet gemeinsam, wie ein solcher Bot IoT-Support-Anfragen vorqualifizieren kann.

• Konzepte und Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning
• Überblick über Azure Cognitive Services und deren Einsatzszenarien
• Natural Language Processing, Computer Vision und Speech-Dienste auf Azure
• Responsible AI — Fairness, Transparenz und Nachvollziehbarkeit
• Fallbeispiel: Chatbot-Bewertung für industriellen IoT-Support
• Vorbereitung auf die Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals-Prüfung

Modul 2 — KI im Business-Kontext mit CertNexus AIBIZ Unternehmen profitieren von KI nur dann, wenn strategische, rechtliche und ethische Fragen von Anfang an mitgedacht werden. Dieses Modul befähigt Teilnehmende, KI-Projekte intern zu bewerten, Governance-Anforderungen zu formulieren und Entscheidungsvorlagen für Führungskräfte zu erstellen. Das Praxisbeispiel — eine Entscheidungsvorlage für Predictive Maintenance in einem Fertigungsbetrieb — verknüpft Theorie direkt mit dem späteren IoT-Modul.

• KI-Anwendungsfälle und Business Use Cases strukturiert bewerten
• KI-Governance und Compliance-Rahmen im Unternehmensumfeld
• Risikobewertung und ethische Leitlinien bei KI-Projekten
• Rollen und Verantwortlichkeiten in KI-Projekten
• Fallbeispiel: Predictive Maintenance — von der Idee zur Entscheidungsvorlage
• Vorbereitung auf die CertNexus AIBIZ-Prüfung

Modul 3 — Internet of Things: Konzepte und Sicherheit mit CertNexus IoTBIZ IoT-Systeme bestehen aus weit mehr als Sensoren und WLAN-Verbindungen. Dieses Modul erklärt den Aufbau vollständiger IoT-Architekturen: von Edge-Geräten über Gateways bis zur Cloud. Sicherheitsaspekte — Authentifizierung, verschlüsselte Kommunikation, Device-Management — nehmen breiten Raum ein, weil Schwachstellen in IoT-Netzen besonders weitreichende Folgen haben können. Das Fallbeispiel einer IoT-gestützten Lieferkette illustriert, wie Transparenz und Automatisierung in der Logistik zusammenwachsen.

• Aufbau und Komponenten von IoT-Architekturen
• Netzwerkprotokolle und Kommunikationsstandards im IoT
• Sicherheitskonzepte: Authentifizierung, Verschlüsselung, Device-Management
• Geschäftschancen und Anwendungsfelder von IoT in verschiedenen Branchen
• Datenschutz und regulatorische Anforderungen für vernetzte Produkte
• Fallbeispiel: IoT-gestützte Lieferkette — Transparenz von der Fabrik bis zum Kunden

Modul 4 — Datenfundament mit Microsoft DP-900 KI-Systeme und IoT-Plattformen benötigen ein stabiles Datenfundament. Dieses Modul vermittelt Datenbankgrundlagen — relational, nicht-relational, analytisch — und zeigt, wie Azure Data Services diese Konzepte in der Cloud implementieren. Besonderes Gewicht liegt auf der Verarbeitung von Sensordaten: Wie werden Messwerte effizient gespeichert, abgefragt und für KI-Modelle aufbereitet? Das Fallbeispiel mit Azure SQL macht deutlich, welche Entscheidungen beim Datenbankdesign für IoT-Anwendungen zu treffen sind.

• Grundlegende Datenbankkonzepte: relational, nicht-relational, analytisch
• Azure Data Services im Überblick: SQL Database, Cosmos DB, Synapse Analytics
• Datenverarbeitung und -transformation für IoT-Szenarien
• Sensordatenanalyse mit Azure SQL — Fallbeispiel aus der Industrieumgebung
• Sicherheit und Governance für Cloud-Daten
• Vorbereitung auf die Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals-Prüfung

Modul 5 — Emerging Technologies mit CertNexus ETBIZ-110 Das abschließende Modul weitet den Blick auf Technologien, die AI und IoT in den nächsten Jahren prägen werden. Edge Computing verlagert Rechenprozesse direkt an Datenentstehungsort und reduziert Latenz und Bandbreitenbedarf — entscheidend für zeitkritische Industrieanwendungen. Blockchain-Ansätze eröffnen neue Möglichkeiten für manipulationssichere IoT-Datenprotokolle. Das Smart-Home-Fallbeispiel zeigt exemplarisch, wie Edge Intelligence und Cloud-Backend-Dienste in einem vernetzten Ökosystem zusammenarbeiten.

• Edge Computing: Konzept, Architekturvarianten und Einsatzszenarien
• Vergleich Edge vs. Fog vs. Cloud Computing
• Blockchain im IoT: Anwendungsfelder und technische Grundlagen
• Quantencomputing und erweiterte Realität als aufkommende Faktoren
• Plattformökosysteme und offene Standards für vernetzte Geräte
• Fallbeispiel: Edge-Computing-Architektur im Smart Home
• Vorbereitung auf die CertNexus ETBIZ-110-Prüfung

Praxisphase und übergreifende Übungen Zwischen den Modulen und am Ende der Weiterbildung arbeiten Teilnehmende an praxisnahen Szenarien, die mehrere Wissensgebiete verknüpfen. Dabei wenden sie das aus den einzelnen Modulen erworbene Wissen auf realistische Situationen an.

• Analyse eines bestehenden IoT-Datenflusses und Bewertung von KI-Optimierungspotenzialen
• Entwurf einer einfachen Edge-KI-Architektur für einen industriellen Anwendungsfall
• Bewertung von Sicherheitsrisiken in einem IoT-Netzwerk und Ableitung von Gegenmassnahmen
• Erstellung einer Business-Case-Übersicht für ein KI+IoT-Projekt
• Evaluation von Azure-Diensten im Hinblick auf konkrete Datenanforderungen
• Vergleichende Analyse verschiedener IoT-Kommunikationsprotokolle
• Identifikation ethischer Fragestellungen bei der automatisierten Entscheidungsfindung
• Diskussion regulatorischer Rahmenbedingungen für vernetzte Produkte
• Bewertung eines Blockchain-basierten IoT-Protokolls anhand vorgegebener Kriterien
• Entwicklung einer Kurzstrategie für die KI-Einführung in einem mittelständischen Unternehmen
• Dokumentation eines Edge-Computing-Szenarios nach Industriestandard
• Peer-Review eines entworfenen IoT-Datenmodells

Die Praxisübungen sind bewusst branchenübergreifend gestaltet, damit Teilnehmende aus Fertigung, Logistik, Gebäudetechnik und Dienstleistungssektor gleichermaßen profitieren. Fallbesprechungen in der Gruppe fördern den kollegialen Wissenstransfer.

Die Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte, die an der Schnittstelle von IT, Daten und vernetzter Hardware arbeiten oder diese Schnittstelle strategisch begleiten.

• IT-Fachkräfte und Systemadministratoren mit Interesse an KI- und IoT-Projekten
• Data Analysts, die Sensordaten strukturiert auswerten möchten
• Entwicklerinnen und Entwickler, die IoT-Plattformen mit KI-Komponenten erweitern wollen
• Business Analysts, die KI-Projekte intern bewerten und steuern
• Solution Architects in frühen Planungsphasen von IoT-Lösungen

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt, das Präsenz- und Online-Phasen kombiniert. Theoretische Inhalte werden in Live-Sessions und begleitenden Lernmaterialien erarbeitet; die Praxisübungen finden in moderierten Kleingruppen statt. Jedes der fünf Module schließt mit einem Fallbeispiel, das den Stoff unmittelbar auf realistische Szenarien anwendet. Für die Zertifizierungsmodule (AI-900, DP-900, AIBIZ, IoTBIZ, ETBIZ-110) stehen ergänzende Übungsfragen und Testumgebungen bereit.

Die Weiterbildung umfasst mehrere Wochen und kann sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit absolviert werden. Die konkrete Stundenanzahl hängt von der gewählten Durchführungsform ab; Vollzeit-Varianten sind in der Regel deutlich kürzer. Alle fünf Zertifizierungsmodule sind in der Gesamtdauer enthalten.

Wer alle Module erfolgreich absolviert, erhält eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Durchführenden. Darüber hinaus bereitet die Weiterbildung direkt auf fünf international anerkannte Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft AI-900, Microsoft DP-900, CertNexus AIBIZ, CertNexus IoTBIZ und CertNexus ETBIZ-110. Die Prüfungen werden bei akkreditierten Prüfungscentern abgelegt und sind vom Kursabschluss getrennt — Teilnehmende entscheiden selbst, welche Prüfungen sie ablegen möchten.

Die Kombination von fünf Zertifizierungsmodulen in einem einzigen Lehrgang spart Zeit und schafft einen roten Faden, den isolierte Einzelkurse nicht leisten können. Wer versteht, wie KI-Modelle, IoT-Architekturen und Azure-Datendienste zusammenhängen, kann in Projekten fundierter mitreden — egal ob als technische Fachkraft, Projektbegleiterin oder strategische Beraterin. KI und IoT gehören zu den am stärksten wachsenden Berufsfeldern der nächsten Jahre. Kenntnisse in beiden Domänen sind am Arbeitsmarkt gefragter als Spezialisierung in nur einem Bereich, weil die meisten realen Systeme beides kombinieren: vernetzte Sensorik, die intelligente Auswertung ermöglicht. Wer nach dieser Weiterbildung in ein KI+IoT-Projekt einsteigt, bringt ein Vokabular und eine Denkweise mit, die Brücken zwischen technischen und kaufmännischen Teams baut. Nicht zuletzt eröffnet die Weiterbildung einen direkten Weg zu fünf anerkannten Zertifizierungen. Das ist kein Selbstzweck: Zertifikate von Microsoft und CertNexus signalisieren Arbeitgebern und Auftraggebern nachprüfbar, welche Kompetenzen vorhanden sind — und schaffen eine gemeinsame Sprache in multinationalen Projektteams, in denen englischsprachige Zertifizierungsstandards als Kompetenznachweis gelten.