AI/ML Elective — Artificial Intelligence & Machine Learning

Diese Weiterbildung vermittelt eine umfassende Einführung in die theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML). Sie lernen, wie Modelle für maschinelles Lernen konzipiert, trainiert und bewertet werden, und erhalten einen praxisnahen Überblick über die wichtigsten Verfahren: überwachte und unüberwachte Lernmethoden, neuronale Netzwerke, Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Computer Vision. Das Programm baut auf einer soliden fachlichen Grundlage auf und verbindet konzeptionelles Verständnis mit konkreten Einsatzszenarien aus der Berufswelt. Am Ende der Weiterbildung können Sie beurteilen, welche KI-Verfahren für bestimmte Problemstellungen geeignet sind, und sind in der Lage, erste eigene Modelle zu entwickeln und zu evaluieren.

Modul 1 — Einführung in Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Zu Beginn werden die konzeptionellen Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens erarbeitet. Dieses Modul schafft das begriffliche und theoretische Fundament, auf dem alle weiteren Lerninhalte aufbauen. Dabei werden historische Entwicklungslinien, aktuelle Anwendungsfelder und die wesentlichen Unterschiede zwischen regelbasierten und lernbasierten Systemen beleuchtet.

• Geschichte und Entwicklung der Künstlichen Intelligenz von den 1950er-Jahren bis heute
• Begriffe und Konzepte: starke KI, schwache KI, AGI und aktuelle Praxisanwendungen
• Maschinelles Lernen als Teilgebiet der KI: Übersicht der wichtigsten Verfahrensfamilien
• Überwachtes Lernen: Klassifikation und Regression mit praxisnahen Beispielen
• Unüberwachtes Lernen: Clustering, Dimensionsreduktion und Anomalieerkennung
• Bestärkendes Lernen: Grundprinzip, Reward-Strukturen und typische Anwendungsfälle
• Überblick über gängige Frameworks und Bibliotheken (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)

Modul 2 — Neuronale Netzwerke und Deep Learning: Neuronale Netzwerke sind das Herzstück moderner KI-Systeme. In diesem Modul werden die Funktionsweise, der Aufbau und das Training von neuronalen Netzwerken systematisch erarbeitet. Der Schwerpunkt liegt auf dem konzeptionellen Verständnis, ergänzt durch praktische Demonstrationen.

• Biologisches Vorbild und mathematisches Modell des Neurons
• Schichtarchitektur: Input-, Hidden- und Output-Layer in mehrschichtigen Netzwerken
• Aktivierungsfunktionen, Verlustfunktionen und Gradientenabstieg als Trainingsgrundlage
• Backpropagation: Mechanismus der Fehlerrückführung im Netzwerk
• Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bild- und Musterverarbeitung
• Recurrent Neural Networks (RNNs) und LSTMs für sequenzielle Daten
• Transfer Learning: vortrainierte Modelle für eigene Aufgaben adaptieren

Modul 3 — Natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision: Die Verarbeitung von Text und Bildern zählt zu den bedeutendsten Anwendungsfeldern moderner KI. Dieses Modul vermittelt die wesentlichen Methoden und zeigt, wie NLP und Computer Vision in realen Projekten zum Einsatz kommen.

• Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung und Vektorisierung von Text
• Sentimentanalyse, Textklassifikation und Named Entity Recognition
• Sprachmodelle: von Word2Vec über BERT bis zu modernen Transformerarchitekturen
• Grundlagen der Bildverarbeitung: Pixel, Farbmodelle und Merkmalsextraktion
• Objekterkennung, Bildsegmentierung und Gesichtserkennung als Praxisanwendungen
• Einführung in Generative Adversarial Networks (GANs) als Ausblick auf generative KI
• Werkzeuge und Bibliotheken: OpenCV, Hugging Face Transformers, spaCy

Modul 4 — Modellevaluierung, Ethik und Praxisanwendungen: Im abschließenden Modul stehen die Qualitätsbewertung von Modellen und die verantwortungsvolle Entwicklung von KI-Systemen im Mittelpunkt. Zudem werden konkrete berufliche Anwendungsszenarien diskutiert.

• Metriken zur Modellbewertung: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, AUC-ROC
• Overfitting und Underfitting erkennen und durch Regularisierung beheben
• Cross-Validation und Hyperparameter-Tuning als Standard-Evaluierungsverfahren
• Bias in Trainingsdaten und seine Auswirkungen auf Modellergebnisse
• Erklärbarkeit von KI-Modellen (Explainable AI) und ihre Relevanz in der Praxis
• Ethische Grundsätze beim Einsatz von KI-Systemen in sensiblen Bereichen
• Anwendungsszenarien in Industrie, Gesundheitswesen, Finanzsektor und Marketing

Praktische Übungen und Projekte: Im Verlauf der Weiterbildung werden theoretische Konzepte regelmäßig durch praktische Übungsaufgaben vertieft. Die folgenden Punkte geben einen Überblick über typische Praxisbestandteile des Programms.

• Einrichten einer Python-Entwicklungsumgebung für KI/ML-Projekte
• Training einfacher Klassifikationsmodelle mit scikit-learn auf realen Datensätzen
• Implementierung und Training eines neuronalen Netzes in TensorFlow oder PyTorch
• Textanalyse mit spaCy oder ähnlichen NLP-Bibliotheken
• Bildklassifikation mit einem vortrainierten CNN-Modell (Transfer Learning)
• Visualisierung von Trainingskurven und Interpretierbarkeit von Modellergebnissen
• Umgang mit unausgewogenen Datensätzen und Datenaufbereitung
• Erstellung einer einfachen End-to-End-ML-Pipeline vom Datensatz bis zur Vorhersage
• Diskussion ethischer Fallstudien zu algorithmischer Diskriminierung und Datenschutz
• Musterprüfungen und Prüfungsvorbereitung für das Abschlusszertifikat
• Feedbackgespräche und Lernstandsüberprüfungen
• Überarbeitung der Bewerbungsunterlagen mit Fokus auf die neu erworbene KI-Kompetenz

Vor Seminarbeginn findet ein Beratungsgespräch statt, bei dem ein individueller Lernplan erstellt wird. Zudem werden auf Wunsch Bewerbungsunterlagen überarbeitet und die Jobsuche während der Schulungszeit unterstützt. Für diejenigen, die ihre Kenntnisse nach der Grundlagenphase vertiefen möchten, empfiehlt sich eine Spezialisierung in Bereichen wie Deep Learning Engineering, NLP-Entwicklung oder KI in spezifischen Branchen. Das erworbene Grundlagenwissen ist die ideale Ausgangsbasis dafür.

Diese Weiterbildung richtet sich an Personen, die einen fundierten Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens suchen. Sie eignet sich besonders für folgende Personengruppen.

• IT-Fachleute, die ihre technischen Kenntnisse um KI/ML-Kompetenz erweitern möchten
• Quereinsteiger aus angrenzenden Bereichen wie Datenanalyse, Statistik oder Softwareentwicklung
• Führungskräfte und Projektverantwortliche, die KI-Projekte besser einschätzen und steuern möchten
• Berufseinsteiger mit technischem Hintergrund, die international anerkannte KI-Zertifizierungen anstreben
• Fachleute aus nichttechnischen Bereichen, die verstehen möchten, wie KI-Systeme funktionieren

Das Programm wird überwiegend als Combined Learning durchgeführt, wobei Online-Seminare ebenfalls angeboten werden. Vollzeit- und Teilzeittaktungen sind möglich und werden im Beratungsgespräch festgelegt. Der Unterricht kombiniert Theorie-Inputs, Live-Demonstrationen und betreute Übungsaufgaben. Selbststudiumsphasen mit Lernmaterialien und Übungsaufgaben ergänzen die betreuten Einheiten. Individuelle Lernpläne stellen sicher, dass das Tempo und der Fokus an die Vorkenntnisse angepasst werden.

Die Weiterbildung dauert üblicherweise zwischen einem und drei Monaten, abhängig von Lernintensität und Lernplan. Sowohl intensive Vollzeitvarianten als auch berufsbegleitende Teilzeitoptionen sind verfügbar. Genaue Starttermine und individuelle Zeitpläne werden im Beratungsgespräch vereinbart. Der zeitliche Aufwand umfasst sowohl betreute Lerneinheiten als auch Selbststudiumsphasen.

Nach erfolgreichem Abschluss des Programms und Bestehen der Prüfung erhalten die Teilnehmenden ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat des Bildungsträgers. Die Zertifikate dokumentieren fundierte Kenntnisse in den Kernbereichen KI und maschinelles Lernen und sind bei Arbeitgebern im IT- und Digitalisierungsbereich anerkannt.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gehören zu den am stärksten wachsenden Kompetenzfeldern des deutschen und internationalen Arbeitsmarkts. Wer die Grundlagen beherrscht, kann in einer Vielzahl von Branchen und Rollen tätig werden — von der Softwareentwicklung über Data Science bis hin zu IT-Management und Unternehmensberatung. Diese Weiterbildung verschafft Ihnen ein solides Verständnis, das Sie in die Lage versetzt, KI-Projekte zu verstehen, zu begleiten oder selbst technisch umzusetzen. Für Förderung gilt: Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Maßnahme in der Regel über einen Bildungsgutschein der Bundesagentur für Arbeit förderbar. Darüber hinaus kommen das Qualifizierungschancengesetz, Leistungen der Deutschen Rentenversicherung zur beruflichen Rehabilitation sowie ggf. Förderungen der Berufsförderung der Bundeswehr in Betracht. Die konkrete Fördermöglichkeit sollte mit dem jeweiligen Sachbearbeiter abgeklärt werden. Das erlangte Wissen bildet eine exzellente Ausgangsbasis für weiterführende Spezialisierungen, etwa in den Bereichen Deep Learning Engineering, NLP-Entwicklung, Computer Vision oder KI-Ethik und -Governance. Wer heute in KI/ML-Grundlagen investiert, legt den Grundstein für eine langfristig zukunftssichere Karriere in einem der dynamischsten Felder der Informationstechnologie.