AiU Certified Machine Learning Engineer – ML-Kurs

Der Kurs „AiU Certified Machine Learning Engineer" vermittelt einen strukturierten und praxisnahen Einstieg in das maschinelle Lernen. Im Mittelpunkt stehen die Grundprinzipien des ML-Engineerings: Wie werden Daten für das Training aufbereitet? Welche Algorithmen eignen sich für welche Aufgaben? Wie werden Modelle trainiert, optimiert und bewertet? Der Kurs behandelt sowohl klassische ML-Methoden (scikit-learn) als auch Deep Learning (TensorFlow, Keras) und deckt damit ein breites Spektrum ab, das für einen Einstieg als ML-Engineer in der Praxis relevant ist. Als abschließende Zertifizierung vergibt der Kurs ein Anbieterzertifikat – dieses ist kein Hersteller- oder Verbandsabschluss, bietet aber eine strukturierte Nachweisgrundlage für die vermittelten Inhalte.

Der Kurs richtet sich an Personen, die einen strukturierten Einstieg in das maschinelle Lernen suchen – sei es für eine berufliche Umorientierung oder zur Erweiterung bestehender IT-Kenntnisse.

• Softwareentwickler, die ML-Methoden in ihre Projekte integrieren wollen
• Datenanalytiker, die von BI-Tools zu ML-Modellen wechseln möchten
• IT-Fachleute mit Python-Grundkenntnissen, die ins KI-Engineering einsteigen
• Studierende und Absolventinnen technischer Studiengänge, die praxisnahes ML-Wissen aufbauen
• Berufswechsler mit analytischem Hintergrund (Statistik, Ingenieurwesen), die sich neu orientieren

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt: Live-Unterricht in virtuellen Klassenzimmern wechselt mit eigenständigen Übungsblöcken ab, in denen Sie Python-Code in Jupyter Notebooks entwickeln. Theorie und Implementierung sind in jeder Einheit eng verzahnt – nach der konzeptionellen Einführung folgt direkt die praktische Umsetzung an echten Datensätzen. Der Kurs ist für Vollzeitdurchführung konzipiert; Teilzeitoptionen sind nach Absprache verfügbar.

Die Kursdauer liegt laut Termindaten typischerweise zwischen mehr als einer Woche und einem Monat im Vollzeitmodus. Die genaue Länge variiert je nach gewähltem Angebot und individueller Modulauswahl. Aktuelle Termine und Angebote sind über die Anbieterseiten bei Kursweg abrufbar.

Der Kurs schließt mit dem Anbieterzertifikat „AiU Certified Machine Learning Engineer" ab. Es handelt sich dabei um ein kursinternes Zertifikat des Kursanbieters – kein Hersteller- oder Verbandsabschluss von Organisationen wie Microsoft, Google, AWS oder einer Berufsverbandskörperschaft. Das Zertifikat bestätigt die Teilnahme und das Durchlaufen der Kursinhalte und kann ergänzend zu einer professionellen Portfolio-Präsentation genutzt werden.

Machine-Learning-Kompetenz gehört zu den gefragtesten Qualifikationen auf dem deutschen IT-Arbeitsmarkt. Wer den vollständigen ML-Workflow – von der Datenvorbereitung über das Modelltraining bis zur Evaluierung – beherrscht und dabei sowohl klassische scikit-learn-Methoden als auch Deep Learning mit TensorFlow und Keras anwenden kann, hat einen soliden Einstieg in ML-Engineering-Rollen. Ein besonderer Vorzug dieses Kurses liegt in der Kombination von Breite und Tiefe: Statt nur einen Algorithmus oder ein Framework zu zeigen, vermittelt er ein strukturiertes Verständnis davon, warum verschiedene Methoden existieren und wann welche sinnvoll ist. Diese Urteilsfähigkeit ist in realen Projekten wichtiger als das Auswendiglernen von API-Aufrufen. Das AiU-Anbieterzertifikat ist ehrlich einzuordnen: Es hat nicht die Marktbekanntheit von Zertifizierungen wie AWS Machine Learning Specialty oder Google Professional Data Engineer, zeigt aber gegenüber Arbeitgebern, dass Sie einen strukturierten Lehrgang mit klar definierten Inhalten abgeschlossen haben – ergänzt durch die im Praxisblock entstandenen, vorzeigbaren Notebook-Projekte.

Dieses Einstiegsmodul legt das konzeptionelle Fundament: Was ist maschinelles Lernen, wie unterscheidet es sich von regelbasierter Programmierung, und welche mathematischen Konzepte bilden die Basis? Teilnehmende lernen die Lernparadigmen kennen und bekommen ein erstes Verständnis dafür, wann welcher Ansatz sinnvoll ist.

• Definitionen und Abgrenzungen: KI, ML, Deep Learning, Data Science
• Supervised Learning: Klassifikation und Regression im Überblick
• Unsupervised Learning: Clustering, Dimensionsreduktion, Anomalie-Erkennung
• Reinforcement Learning: Grundprinzip, Belohnung, Agents und Umgebungen
• Mathematische Grundlagen: lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Gradientenabstieg
• Überblick über den typischen ML-Workflow: Daten, Modell, Evaluation, Deployment

Gute Daten sind die Voraussetzung für gute Modelle. In diesem Modul lernen Sie, wie Rohdaten in strukturierte, trainingsfertige Datensätze überführt werden. Dabei geht es nicht nur um technische Schritte, sondern auch um das Verständnis, warum bestimmte Transformationen notwendig sind.

• Explorative Datenanalyse (EDA) mit pandas und Matplotlib/Seaborn
• Behandlung fehlender Werte: Deletion, Imputation, Flags
• Kategoriale Kodierung: One-Hot Encoding, Label Encoding, Target Encoding
• Normalisierung und Standardisierung: MinMax, StandardScaler, RobustScaler
• Feature Selection: Korrelationsanalyse, Varianz-Schwellenwert, Recursive Feature Elimination
• Feature Engineering: Polynomiale Features, Interaktionsterme, Transformationen

Scikit-learn ist die wichtigste Python-Bibliothek für klassisches maschinelles Lernen. In diesem Modul lernen Sie die gebräuchlichsten Algorithmen kennen, verstehen ihre Funktionsweise und implementieren sie an praktischen Beispielen.

• Lineare Modelle: lineare und logistische Regression, Regularisierung (L1/L2)
• Entscheidungsbäume und Random Forests: Aufbau, Pruning, Feature Importance
• Support Vector Machines: Kernel-Trick, Hyperparameter C und Gamma
• K-Means und hierarchisches Clustering für unüberwachte Aufgaben
• Ensemble-Methoden: Bagging, Boosting (Gradient Boosting, XGBoost-Konzept)
• Modell-Pipelines in scikit-learn: Preprocessing und Modell zusammenführen

Modul 4: Modelltraining, Evaluierung und Optimierung Ein Modell zu trainieren ist der erste Schritt – ein gutes Modell zu bauen, erfordert systematische Evaluierung und gezielte Optimierung. Dieses Modul behandelt den vollständigen Optimierungskreislauf.

• Train-Test-Split und Kreuzvalidierung: k-Fold, stratifizierte Splits
• Evaluierungsmetriken: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, RMSE, MAE
• Konfusionsmatrix lesen und interpretieren
• Lernkurven: Overfitting und Underfitting diagnostizieren
• Hyperparameter-Tuning: GridSearchCV und RandomizedSearchCV
• Modellvergleich und Selektion anhand von Validierungsergebnissen

Der Deep-Learning-Block führt in neuronale Netze ein und zeigt, wie mit TensorFlow und Keras tiefe Architekturen gebaut und trainiert werden. Teilnehmende lernen die Grundbausteine von Neuronalen Netzen und verstehen, warum Deep Learning für bestimmte Aufgaben besonders geeignet ist.

• Aufbau eines Neuronalen Netzes: Schichten, Gewichte, Aktivierungsfunktionen
• Backpropagation und Gradient Descent: Intuition und Implementierung
• Dense-Netzwerke für tabellarische Daten mit Keras Sequential API
• Convolutional Neural Networks (CNN) für Bildklassifikation
• Recurrent Neural Networks (RNN, LSTM) für sequentielle Daten
• Transfer Learning: vortrainierte Modelle (ResNet, MobileNet) anpassen

Praxisblock: Eigene ML-Projekte entwickeln In diesem Block wenden Sie alle gelernten Techniken an eigenen Projekten an. Sie durchlaufen den gesamten ML-Workflow von der Datenanalyse bis zur Modelldokumentation —

• Wahl eines geeigneten Datensatzes und Definition der Aufgabenstellung
• Explorative Analyse und Visualisierung des Datensatzes
• Datenvorbereitung und Feature Engineering für das Projekt
• Training und Evaluation von mindestens zwei verschiedenen Modellen
• Hyperparameter-Optimierung mit systematischer Suche
• Vergleich von klassischen ML- und Deep-Learning-Ansätzen für die Aufgabe
• Implementierung eines einfachen neuronalen Netzes mit Keras
• Visualisierung der Trainingsgeschichte (Verlust- und Genauigkeitskurven)
• Dokumentation des Experiments in einem Jupyter Notebook
• Erklärung der Modellergebnisse: Feature Importance und Fehleranalyse
• Diskussion von Overfitting-Problemen und gewählten Gegenstrategien
• Abschlusspräsentation des Projekts und Peer-Feedback

Die Praxisaufgaben sind bewusst offen gestaltet, damit Sie einen Datensatz aus Ihrem eigenen Interessengebiet wählen und die Methodik gezielt anwenden können. Die im Praxisblock entstehenden Jupyter Notebooks können direkt als Portfolio-Nachweise verwendet werden.