Artificial Intelligence (AI) Development mit Python

Dieser Kurs führt konsequent durch die gesamte Bandbreite der Python-basierten KI-Entwicklung. Beginnend mit den Sprachgrundlagen von Python, über Datenanalyse mit Pandas und NumPy, Machine-Learning-Algorithmen mit scikit-learn bis hin zu Deep Learning mit TensorFlow und Keras erlernen Teilnehmende alle Werkzeuge, die moderne KI-Entwicklerinnen und -Entwickler täglich einsetzen. Abgerundet wird die Weiterbildung durch Cloud-basierte KI-Lösungen auf Microsoft Azure und anerkannte Zertifizierungen von Microsoft und CertNexus — konkret AI-900, AI-102, CAIP und CDSP. Der Kurs richtet sich an alle, die eigene KI-Projekte in Python von Grund auf realisieren möchten.

Python-Grundlagen für Data Science und KI Der Einstieg legt das Fundament für alle nachfolgenden Module. Teilnehmende lernen Pythons Syntax, Kontrollstrukturen, Funktionen und Standardbibliotheken kennen. Die Stärke Pythons als Data-Science-Sprache wird an realen Verarbeitungsaufgaben greifbar.

• Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen in Python
• Funktionen, Module und objektorientierte Konzepte
• Datei-I/O und Standardbibliotheken
• Einstieg in die Arbeit mit IDEs und Notebooks
• Praxisprojekt: Skript zur Verarbeitung von Sensordaten

Datenanalyse mit Pandas und NumPy Dieser Block vermittelt die zentralen Bibliotheken für quantitative Datenarbeit. Pandas ermöglicht das flexible Einlesen und Aufbereiten von Datensätzen, NumPy liefert die numerische Rechengrundlage. Transformationen, Aggregationen und deskriptive Auswertungen werden direkt an praxisnahen Datensätzen durchgeführt.

• Datenimport aus CSV, Excel und Datenbanken mit Pandas
• Datenbereinigung, Filterung und Transformation
• Statistische Kennzahlen und Gruppenauswertungen mit NumPy und Pandas
• Visualisierung von Analyseergebnissen
• Praxisprojekt: Analyse von Verkaufsdaten für Business-Insights

Machine Learning mit scikit-learn Aufbauend auf der Datenbasis führt dieser Block in klassische ML-Algorithmen ein. Teilnehmende implementieren und evaluieren Modelle für Klassifikation, Regression und Clustering. Der Einsatz von scikit-learn als zentralem ML-Framework steht dabei im Mittelpunkt.

• Überblick über ML-Paradigmen: überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Klassifikationsalgorithmen: Entscheidungsbäume, Random Forest, SVM
• Regressionsmodelle und deren Evaluation
• Clustering-Verfahren wie k-Means
• Hyperparameter-Tuning und Cross-Validation
• Praxisprojekt: Vorhersage von Kunden-Churn

Deep Learning mit TensorFlow und Keras Dieser Block vertieft das maschinelle Lernen in Richtung tiefer neuronaler Netze. Teilnehmende verstehen den Aufbau von Schichten, Aktivierungsfunktionen und Trainingsverfahren. Convolutional Neural Networks für Bildverarbeitung und Recurrent Neural Networks für Sequenzdaten werden konkret implementiert.

• Architektur neuronaler Netze: Schichten, Aktivierungen, Verlustfunktionen
• CNN-Architekturen für Computer Vision
• RNN-Modelle für Zeitreihen und Textdaten
• Modelloptimierung und Overfitting-Kontrolle
• Praxisprojekt: Bildklassifikation mit CNN

Microsoft Azure AI (AI-900 und AI-102) Neben Python-Code lernen Teilnehmende, wie KI-Lösungen in der Cloud bereitgestellt werden. AI-900 vermittelt die Azure-Grundlagen und Responsible-AI-Prinzipien; AI-102 vertieft Architektur, Sicherheit und Betrieb produktionsreifer Lösungen auf Azure.

• Azure Cognitive Services im Überblick
• Responsible AI: Fairness, Zuverlässigkeit, Datenschutz
• Deployment und Monitoring von KI-Diensten auf Azure
• Sicherheitsarchitektur für Azure-KI-Anwendungen
• Praxisprojekt: End-to-End-Textanalyse-Pipeline

CertNexus CAIP und CDSP Zwei branchenanerkannte Zertifizierungen rahmen die erworbenen Kompetenzen in Standardprozesse ein. CAIP behandelt den vollständigen KI-Projektzyklus; CDSP legt den Fokus auf statistische Fundamente und explorative Analyse. Beide Zertifizierungen werden durch die CertNexus-Organisation ausgestellt.

• KI-Projektzyklus: Problemdefinition, Datenaufbereitung, Training, Evaluation, Deployment (CAIP)
• Explorative Datenanalyse und Feature Engineering (CDSP)
• Statistische Verfahren und probabilistische Grundlagen
• Modellauswahl und Leistungsbewertung nach CDSP-Standard
• Praxisprojekte: Ticket-Klassifikation (CAIP) und A/B-Analyse für Marketing (CDSP)

Praxisblock: Eigene KI-Projekte umsetzen In begleiteten Projektphasen wenden Teilnehmende den gesamten erlernten Stack auf eigene Fragestellungen an. Von der Datenerhebung über Modelltraining bis zum lauffähigen Ergebnis entstehen kleine, eigenständige Projekte.

• Aufbau einer End-to-End-ML-Pipeline in Python
• Kombination von scikit-learn-Modellen mit Azure-Diensten
• Visualisierung und Kommunikation von Modellergebnissen
• Vorbereitung eines Chatbot-Prototypen mit Azure AI
• Einsatz von Git für Versionierung und Zusammenarbeit
• Strukturiertes Code-Review und Dokumentation
• Analyse realer Datensätze aus Industrie und E-Commerce
• Iteratives Modellverbessern auf Basis von Evaluationsmetriken
• Deployment eines trainierten Modells als API-Endpunkt
• Abschlusspräsentation der Projektergebnisse
• Umgang mit unvollständigen und inkonsistenten Rohdaten
• Einbindung von Azure-Storage- und -Monitoring-Diensten

Die Projektarbeit macht die theoretischen Inhalte unmittelbar anwendbar. Wer eigene Ideen für KI-Anwendungen hat, etwa aus der eigenen Branche, kann diese direkt einbringen und im Kurs weiterentwickeln. Die Mischung aus Python-Coding, mathematischen Grundlagen und Cloud-Infrastruktur spiegelt die tatsächlichen Anforderungen im KI-Projektalltag wider. Teilnehmende verlassen den Kurs mit einem Portfolio aus mehreren lauffähigen Python-Projekten.

Der Kurs eignet sich für Personen, die Python als Werkzeug für KI-Projekte einsetzen und dabei sowohl Entwicklungs- als auch Cloud-Kompetenzen aufbauen möchten.

• IT-Fachkräfte und Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die in Richtung KI-Entwicklung wechseln möchten
• Data-Science-Einsteiger mit ersten Programmierkenntnissen
• Studierende aus MINT-Fächern mit Interesse an angewandter KI
• Quereinsteiger mit Grundkenntnissen in Python oder einer anderen Programmiersprache
• Fachkräfte aus Analytics oder Business Intelligence, die KI-Modelle selbst bauen möchten

Das Combined-Learning-Format verbindet Live-Unterricht in virtuellen Klassenräumen mit eigenständigen Übungsphasen. Python-Code wird durchgehend in Echtzeit geschrieben, kommentiert und getestet, sodass Teilnehmende direkt an praktischen Beispielen arbeiten, nicht an abstrakten Folien. Übungsaufgaben verankern jeden Themenbaustein, bevor das nächste Thema beginnt. Projektphasen geben Raum, das Gelernte in eigenen Szenarien anzuwenden; Trainer begleiten dabei und geben konkretes Code-Feedback. Der Kurs ist auf Deutsch und Englisch verfügbar.

Aufgrund des Umfangs mit Python-Grundlagen, Datenanalyse, Machine Learning, Deep Learning, zwei Azure-Zertifizierungen und zwei CertNexus-Zertifizierungen ist von einer mehrwöchigen Durchführung auszugehen. Der Kurs wird hauptsächlich in Teilzeit angeboten, ist aber auch als Vollzeitvariante buchbar. Termine finden bundesweit online statt; Präsenzoptionen sind möglich.

Teilnehmende erwerben mit dem Kurs mehrere anerkannte Abschlüsse: die Microsoft-Zertifizierungen AI-900 (Azure AI Fundamentals) und AI-102 (Azure AI Engineer Associate) sowie die CertNexus-Zertifizierungen CAIP (Certified Artificial Intelligence Practitioner) und CDSP (Certified Data Science Practitioner). Diese werden jeweils von Microsoft und CertNexus als den zuständigen Herausgebern ausgestellt und sind international anerkannt. Ergänzend erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters. Die Vorbereitung auf die Zertifikatsprüfungen ist integraler Bestandteil der Kursstruktur.

Wer diesen Kurs abschließt, beherrscht nicht nur eine einzelne KI-Technik, sondern den gesamten Entwicklungsprozess von der Rohdatenanalyse bis zur Cloud-Bereitstellung. Das Besondere ist die konsequente Verschränkung von Python-Programmierung, etablierten ML-Frameworks wie scikit-learn und TensorFlow sowie Azure-Cloud-Diensten, genau die Kombination, die in der Praxis täglich gefragt ist. Vier international anerkannte Zertifizierungen (AI-900, AI-102, CAIP, CDSP) dokumentieren die erworbene Kompetenz auf eine Weise, die Personalverantwortlichen in Deutschland und weltweit bekannt ist. Das Portfolio aus realen Python-Projekten ergänzt die formalen Abschlüsse und macht Qualifikationen unmittelbar sichtbar. Für Quereinsteiger aus anderen IT-Bereichen und Entwicklerinnen und Entwickler, die bislang keine spezialisierten KI-Kenntnisse haben, bietet dieser Kurs eine strukturierte, vollständige Einführung ohne Lücken im Lernpfad. Der schrittweise Aufbau von Python-Syntax bis zum Deployment auf Azure stellt sicher, dass kein Themengebiet als gesetzt vorausgesetzt wird, das Tempo aber trotzdem hoch bleibt.