Artificial Intelligence (AI) Development mit Python 2.0

Der Kurs „Artificial Intelligence (AI) Development mit Python 2.0" verbindet systematisches Python-Coding mit dem gesamten Spektrum moderner KI-Technologien — von der Datenverarbeitung mit Pandas und NumPy über klassisches Machine Learning mit scikit-learn bis hin zu tiefen neuronalen Netzen mit TensorFlow und Keras. Im Mittelpunkt stehen immer konkrete Praxisprojekte: Sensordaten verarbeiten, Verkaufstrends analysieren, Churn-Prognosen erstellen und produktionsreife KI-Pipelines auf Azure aufbauen. Ergänzt wird der Kurs durch drei international anerkannte Zertifizierungen — Microsoft AI-900, Microsoft AI-102 und CertNexus CDSP — die den breiten Kompetenzrahmen nach außen sichtbar machen.

Das Curriculum gliedert sich in acht aufeinander aufbauende Lernbereiche, die von Python-Grundlagen bis hin zu produktionsreifen Azure-KI-Architekturen reichen. Python-Grundlagen und Datenanalyse — der erste Lernbereich legt das technische Fundament. Teilnehmende lernen Python von der Syntax über Kontrollstrukturen bis hin zu Funktionen und Modulen kennen und wenden das Gelernte sofort in Praxisprojekten an.

• Python-Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen
• Funktionen, Module und Standardbibliotheken
• Datenimport und -export mit Pandas
• Datenbereinigung, Transformation und Aggregation
• Statistische Auswertung mit NumPy
• Praxisprojekt: Analyse von Verkaufsdaten für Business Insights

Fortgeschrittene Python-Techniken — dieser Bereich führt tiefer in die Sprache ein: Objektorientierung, Entwurfsmuster und Code-Qualität stehen im Vordergrund. Das Ziel ist, modular und wartbar zu programmieren — eine Grundvoraussetzung für professionelle KI-Projekte.

• Klassen, Vererbung und Polymorphismus in Python
• Design Patterns und Architekturprinzipien
• Testing und Code-Qualitätssicherung
• Entwicklung modularer Anwendungen für die Datenverarbeitung
• Debugging und Performance-Optimierung
• Best Practices für lesbaren, wiederverwendbaren Code

Machine Learning mit scikit-learn — klassische ML-Algorithmen bilden das Herzstück vieler produktiver Systeme. Die Teilnehmenden implementieren Klassifikation, Regression und Clustering an realen Datensätzen und lernen, Modelle systematisch zu trainieren, zu validieren und gegeneinander abzuwägen.

• Überblick ML-Algorithmen: Random Forest, SVM, Logistic Regression
• Feature Engineering und Datenaufbereitung für ML-Modelle
• Kreuzvalidierung, Hyperparameter-Tuning und Modell-Evaluation
• Clusteranalyse und unüberwachtes Lernen
• Praxisprojekt: Prognose der Kundenabwanderung (Churn Prediction)
• Interpretation von Modell-Ergebnissen und Fehleranalyse

Deep Learning mit TensorFlow und Keras — neuronale Netze erschließen Bildverarbeitung, Spracherkennung und Zeitreihenanalyse. Die Teilnehmenden bauen CNN-Architekturen für Bildklassifikation und RNN-Strukturen für sequenzielle Daten und bringen diese Modelle zum Laufen — von der ersten Schicht bis zur Evaluation.

• Grundprinzipien tiefer neuronaler Netze: Aktivierungsfunktionen, Backpropagation, Optimierer
• Aufbau und Training von Convolutional Neural Networks
• Recurrent Neural Networks für Zeitreihen und Textverarbeitung
• Regularisierung, Dropout und Batch Normalization
• Praxisprojekt: Bildklassifikation mit CNN
• Transfer Learning und vortrainierte Modelle nutzen

Azure KI-Plattform mit AI-900 und AI-102 — die Cloud-Module decken zwei Microsoft-Zertifizierungen ab. AI-900 vermittelt die Grundlagen von Azure AI Services und Responsible AI; AI-102 geht in die Tiefe und befasst sich mit dem Design und der Implementierung produktionsreifer KI-Architekturen auf Azure.

• Azure Cognitive Services: Vision, Language, Speech und Decision
• Responsible AI: Fairness, Transparenz und Datenschutz
• Architektur und Entwicklung von End-to-End-KI-Lösungen auf Azure
• Deployment, Monitoring und Skalierung von KI-Diensten
• Praxisprojekte: Chatbot-Entwicklung und Textanalyse-Pipeline
• Vorbereitung auf die Microsoft-Prüfungen AI-900 und AI-102

Data Science Practitioner nach CertNexus CDSP — das CDSP-Modul rundet den Kurs um methodische Data-Science-Kompetenz ab. Die Teilnehmenden erlernen den vollständigen Data-Science-Lifecycle — von der Problemdefinition über explorative Analyse und Feature Engineering bis zur Ergebniskommunikation.

• Data-Science-Lifecycle: Fragestellung, Daten, Modell, Deployment
• Explorative Datenanalyse und statistische Grundlagen
• Feature Engineering und Dimensionsreduktion
• ML-Methoden im Überblick und deren Anwendungsgebiete
• Praxisprojekt: A/B-Analyse für eine Marketingkampagne
• Kommunikation von Ergebnissen an nicht-technische Stakeholder

Die Weiterbildung spricht IT-Fachkräfte an, die ihr Profil in Richtung KI und Data Science erweitern möchten, sowie Entwicklerinnen und Entwickler, die neben ihrer Programmiererfahrung maschinelles Lernen und Cloud-basierte KI-Dienste erlernen wollen. Daneben eignet sich der Kurs für folgende Gruppen.

• Data Scientists, die Python-basierte ML-Workflows professionalisieren möchten
• Studierende der Informatik, Mathematik oder Wirtschaftsinformatik, die praxisnahes KI-Wissen aufbauen wollen
• Quereinsteiger mit analytischem Hintergrund (z. B. aus Wirtschaft oder Ingenieurwesen), die in den KI-Bereich wechseln möchten
• IT-Projektleiter, die KI-Vorhaben fachlich begleiten und einschätzen müssen

Der Kurs läuft im Combined-Learning-Format: Online-Phasen mit Live-Sessions und interaktiven Übungen wechseln sich mit angeleiteter Projektarbeit ab. In den Präsenzphasen werden Konzepte erarbeitet und im direkten Austausch vertieft; in den Übungsphasen implementieren die Teilnehmenden eigene Lösungen und erhalten gezieltes Feedback. Jedes Modul schließt mit einem Praxisprojekt, das den Stoff in einem realistischen Anwendungsszenario bündelt. Die Kurssprache ist überwiegend Deutsch; einzelne Materialien können auf Englisch vorliegen, da die Prüfungen für AI-900 und AI-102 auch auf Englisch abgelegt werden.

Das Curriculum umfasst sechs aufeinander aufbauende Lernbereiche mit insgesamt acht Kursmodulen. Der Kurs wird sowohl in Teilzeit als auch in Vollzeit angeboten, sodass er sich an die individuelle Verfügbarkeit anpassen lässt. Teilzeit-Teilnehmende können den Stoff parallel zur Berufstätigkeit erarbeiten; Vollzeit-Teilnehmende schließen den Kurs in kürzerer Zeit ab. Der genaue Stundenumfang variiert je nach Variante und wird beim Anbieter erfragt.

Teilnehmende, die alle Module durchlaufen, erhalten ein trägerinternes Lehrgangs-Zertifikat. Darüber hinaus bereitet der Kurs auf zwei externe Microsoft-Prüfungen vor: AI-900 (Azure AI Fundamentals) und AI-102 (Designing and Implementing an Azure AI Solution), die bei einem akkreditierten Microsoft-Testcenter abgelegt werden. Zusätzlich wird die CertNexus-Prüfung zum Certified Data Science Practitioner (CDSP) angeboten. Diese drei Herstellerzertifikate erhöhen die internationale Verwertbarkeit der erworbenen Kompetenzen erheblich und signalisieren Arbeitgebern, dass sowohl Azure-Cloud-Expertise als auch Data-Science-Methodenkompetenz unabhängig geprüft wurden.

Wer diesen Kurs abschließt, kann KI-Projekte technisch vollständig umsetzen — von der Rohdatenaufbereitung über das Training von Machine-Learning-Modellen bis hin zum Deployment auf einer produktiven Cloud-Plattform. Das ist eine Fähigkeitskombination, die auf dem Arbeitsmarkt stark nachgefragt ist, aber selten in einem einzigen Weiterbildungsprogramm abgedeckt wird. Die Verbindung von Python-Engineering-Skills mit Cloud-KI (Azure) und anerkannten Herstellerzertifikaten (AI-900, AI-102, CDSP) ergibt ein Profil, das sowohl für technische Fachpositionen als auch für beratende Rollen in KI-Projekten attraktiv ist. Arbeitgeber aus Industrie, Beratung und dem Tech-Sektor suchen genau diese Kombination aus Codierung, Methodik und Cloud-Kenntnissen — und durch die drei externen Prüfungsnachweise ist sie objektiv belegbar. Langfristig eröffnet der Kurs den Weg in Rollen wie KI-Entwickler, Machine Learning Engineer, Data Scientist oder AI Solutions Architect — Berufsfelder, die zu den am stärksten wachsenden Bereichen der deutschen und europäischen Digitalwirtschaft gehören. Wer Python beherrscht, Azure-KI-Dienste deployen kann und den Data-Science-Lifecycle versteht, ist für diese Aufgaben hervorragend aufgestellt.