Artificial Intelligence (AI) Development mit Python 3.0

Künstliche Intelligenz mit Python programmieren zu können ist heute eine der gefragtesten technischen Fähigkeiten am Arbeitsmarkt. Dieser Kurs vermittelt das nötige Rüstzeug von Grund auf: angefangen bei den Azure AI-Grundlagen über Python-basierte Datenverarbeitung bis hin zu eigenständig entwickelten Machine-Learning- und Deep-Learning-Projekten. Fünf Module bauen aufeinander auf und führen in international anerkannte Zertifizierungen (Microsoft AI-900, CertNexus CAIP, CertNexus CDSP, EXIN BCS AI Foundation) ein. Der Kurs eignet sich für IT-Fachkräfte und Quereinsteiger gleichermaßen, die den Einstieg in die KI-Entwicklung suchen.

Modul 1 – Microsoft AI-900: Azure AI Fundamentals Der Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz führt über die Azure-Plattform von Microsoft. Teilnehmende lernen, wie KI-Anwendungen in Azure strukturiert sind, welche Cognitive Services zur Verfügung stehen und wie das Thema verantwortungsvoller Umgang mit KI (Responsible AI) in die Praxis übersetzt wird. Ein praxisnahes Projekt zeigt, wie ein unternehmensgerechter Chatbot in Azure entwickelt und integriert wird.

• Überblick Azure AI Services und Anwendungsfelder
• Grundlagen des maschinellen Lernens in Azure
• Azure Cognitive Services: Sprache, Bild, Entscheidung
• Responsible AI: Fairness, Transparenz, Datenschutz
• Architektur und Deployment von KI-Lösungen
• Praxisprojekt: Chatbot-Entwicklung und Azure-Integration

Modul 2 – Python for Data Science Python ist die dominierende Sprache in der KI-Entwicklung. Dieses Modul legt die praktischen Grundlagen: Datenstrukturen, Pandas-DataFrames, NumPy-Arrays und die Visualisierung mit Matplotlib. Typische Datenaufbereitungs-Workflows – Bereinigung, Transformation, Aggregation – werden an realistischen Datensätzen erarbeitet. Ein IoT-Praxisprojekt zeigt, wie Sensordaten von der Rohdatei bis zur aussagekräftigen Grafik verarbeitet werden.

• Python Basics: Datentypen, Funktionen, Module
• Pandas: DataFrames laden, filtern, aggregieren
• NumPy: numerische Berechnungen und Array-Operationen
• Matplotlib: Diagrammtypen, Darstellungsoptionen
• Datenbereinigung und Transformation in der Praxis
• Praxisprojekt: Analyse und Visualisierung von Sensordaten

Modul 3 – CertNexus Certified AI Practitioner (CAIP) Aufbauend auf den Python-Grundlagen taucht dieser Abschnitt tief in die KI-Entwicklung ein: neuronale Netze, Deep-Learning-Architekturen und generative Verfahren. Teilnehmende lernen, wie KI-Systeme strukturiert aufgebaut, trainiert und für den produktiven Einsatz vorbereitet werden. Das Modul bereitet gezielt auf die CAIP-Prüfung von CertNexus vor.

• Deep Learning: Grundprinzipien und Schichten-Architektur
• Convolutional Neural Networks für Bildverarbeitung
• Generative KI-Techniken: Überblick und Anwendungsfelder
• KI-Projekte dokumentieren und produktiv einsetzen
• Algorithmen für Klassifikation und Mustererkennung
• Praxisprojekt: Bildklassifikator für reale Unternehmensdaten

Modul 4 – CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP) Daten sind der Rohstoff jedes KI-Projekts. Dieser Abschnitt behandelt den vollständigen Data-Science-Lifecycle: von der explorativen Datenanalyse über Feature Engineering und Modelltraining bis zur Evaluation und Optimierung. Teilnehmende lernen, aus Rohdaten praxistaugliche Prognosemodelle zu entwickeln und die Ergebnisse für unternehmerische Entscheidungen aufzubereiten. Das Modul bereitet auf die CDSP-Prüfung vor.

• Explorative Datenanalyse: Verteilungen, Korrelationen, Ausreißer
• Feature Engineering: Variablenauswahl, Transformation, Encoding
• Überwachtes und unüberwachtes Lernen im Vergleich
• Modelltraining mit scikit-learn: Cross-Validation, Hyperparameter
• Evaluation: Metriken, Konfusionsmatrix, ROC-Kurve
• Praxisprojekt: Prognosemodell für Nachfrageplanung

Modul 5 – EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation Den Abschluss bildet ein konzentrierter Überblick über KI-Konzepte aus Sicht von Fachleuten und Entscheidungsträgern. Neuronale Netze, Machine-Learning-Methoden und aktuelle KI-Trends werden in ihren Unternehmenskontext eingeordnet. Das Modul ist die inhaltliche Vorbereitung auf die EXIN BCS AI Foundation-Prüfung.

• KI-Konzepte und Anwendungsfelder im Unternehmenskontext
• Maschinelles Lernen: Verfahren, Grenzen, Anwendungen
• Neuronale Netze verständlich erklärt
• KI-Strategie und Governance in Organisationen
• Aktuelle Trends: Generative KI, Large Language Models
• Praxisprojekt: Textklassifikationsmodell

Praxisblock – eigene KI-Projekte von Anfang bis Ende

• Azure Chatbot konfigurieren und testen
• IoT-Sensordaten bereinigen und mit Pandas auswerten
• Feature Engineering für einen strukturierten Datensatz durchführen
• Klassifikationsmodell mit scikit-learn trainieren und evaluieren
• CNN für Bilderkennung in Python implementieren
• Prognosemodell für Zeitreihen aufbauen und testen
• Textklassifikator für Support-Daten entwickeln
• Modelle dokumentieren und Ergebnisse präsentieren
• Metriken interpretieren und Modellauswahl begründen
• Azure Cognitive Services in ein Python-Skript integrieren
• Projektdokumentation nach Data-Science-Standards erstellen

Die Praxisprojekte der einzelModule bauen aufeinander auf und entstehen aus einem gemeinsamen Daten- und Technologie-Ökosystem. So entsteht bis zum Ende des Kurses ein Portfolio an eigenen KI-Projekten, das Arbeitgebern ein klares Bild der tatsächlichen Fähigkeiten vermittelt.

Der Kurs richtet sich an Personen mit grundlegenden IT- oder Programmierkenntnissen, die in die KI-Entwicklung einsteigen oder ihre Fähigkeiten gezielt vertiefen möchten.

• IT-Fachkräfte, die KI-Kompetenz aufbauen wollen
• Datenanalysten, die ihre Python-Kenntnisse in Richtung ML/DL erweitern möchten
• Quereinsteiger mit Interesse an Datenverarbeitung und KI
• Studierende technischer Fächer, die praxisnahe Zertifizierungen anstreben
• Entwickler, die KI-Komponenten in eigene Anwendungen integrieren wollen

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format angeboten und verbindet strukturierte Online-Lernphasen mit betreuten Präsenz- oder Webinar-Einheiten. Jedes Modul schließt mit einem praxisnahen Projekt ab, das die vermittelten Inhalte in einem konkreten Anwendungsfall verankert. Die Durchführung ist sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit möglich. Unterrichtssprache kann Deutsch oder Englisch sein – je nach Anbieter und Kursgruppe.

Der Gesamtumfang des Kurses variiert je nach Durchführungsform und Anbieter. Im Vollzeitformat ist mit mehreren Monaten intensivem Lernen zu rechnen; die Teilzeit-Option verlängert den Zeitraum entsprechend. Der Kurs deckt fünf umfangreiche Zertifizierungsthemen ab, die jeweils mehrere Wochen in Anspruch nehmen.

Teilnehmende werden auf mehrere externe Zertifizierungsprüfungen vorbereitet: Microsoft AI-900, CertNexus CAIP, CertNexus CDSP sowie EXIN BCS AI Foundation. Die Prüfungen werden separat bei akkreditierten Testcentern abgelegt. Zusätzlich stellt der Anbieter eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung aus, die den absolvierten Lehrgang dokumentiert. Die Prüfungsgebühren sind bei den jeweiligen Zertifizierungsstellen zu erfragen.

KI-Kompetenz ist eine der am stärksten nachgefragten Qualifikationen auf dem deutschen und europäischen Arbeitsmarkt. Dieser Kurs vermittelt nicht nur theoretisches Wissen, sondern gibt Teilnehmenden ein Portfolio konkreter Projekte an die Hand – von einem Azure-Chatbot bis zum Prognosemodell für Zeitreihen. Arbeitgeber können so die tatsächlichen Fähigkeiten direkt einschätzen, ohne auf Selbstauskunft angewiesen zu sein. Die Kombination aus Microsoft-Zertifizierung (AI-900), CertNexus-Practitioner-Abschlüssen (CAIP, CDSP) und der EXIN BCS AI Foundation schafft ein breites, international anerkanntes Kompetenzprofil. Es deckt die drei relevanten Perspektiven ab: Cloud-Plattform, Data Science und Business-Anwendung – und macht Absolvierende sowohl für technische als auch für beratende Rollen interessant. Wer diesen Kurs abschließt, ist in der Lage, eigenständig KI-Projekte aufzusetzen, Daten wissenschaftlich aufzubereiten und ML-Modelle zu trainieren. Das ist eine seltene Kombination, die in vielen Unternehmen noch immer händeringend gesucht wird.