Artificial Intelligence and Machine Learning 2.0

Dieser Kurs deckt das gesamte Spektrum moderner künstlicher Intelligenz und des maschinellen Lernens ab – und das aus drei unterschiedlichen Perspektiven gleichzeitig: der technischen Plattform (Microsoft Azure), dem Business-Einsatz (CertNexus AIBIZ und GENAIBIZ) und der praktischen Umsetzung mit Python. Im Unterschied zu reinen Einstiegskursen geht „Artificial Intelligence and Machine Learning 2.0" deutlich weiter: KI-Lösungen werden nicht nur verstanden, sondern in Azure konzipiert, in Python implementiert und in Unternehmensstrategien eingebettet. Das Ergebnis ist ein Kompetenzprofil, das sowohl für technische als auch für beratende und koordinierende Rollen qualifiziert.

Modul 1 – Microsoft AI-900: Grundlagen moderner KI in Azure Der Einstieg schafft ein solides Fundament: Teilnehmende verstehen, wie Microsoft Azure KI-Dienste bereitstellt, welche Cognitive Services für Sprach-, Bild- und Textverarbeitung genutzt werden können und wie Responsible AI in der Praxis aussieht. Ein praxisnahes Chatbot-Projekt für den Kundenservice zeigt, wie Azure-Komponenten zu einer funktionsfähigen Anwendung zusammengeführt werden.

• Microsoft Azure AI-900: Zertifizierungsüberblick und Lernziele
• Azure Cognitive Services: Spracherkennung, Computer Vision, Textanalyse
• Überblick Machine Learning in der Azure-Cloud
• Responsible AI: Fairness, Datenschutz, Erklärbarkeit
• Deployment von KI-Lösungen in Azure
• Praxisprojekt: Chatbot für den Kundenservice

Modul 2 – Microsoft AI-102: KI-Lösungen entwickeln und implementieren Aufbauend auf AI-900 geht dieses Modul in die Tiefe der Lösungsentwicklung: Architektur, Implementierung, Deployment und Monitoring. Teilnehmende lernen, End-to-End-Pipelines für Text- und Bildanalyse aufzubauen, KI-Dienste in bestehende Systeme zu integrieren und deren Betrieb zu überwachen. Das Modul bereitet auf die AI-102-Prüfung von Microsoft vor.

• Architektur von Azure AI-Lösungen: Komponenten und Datenpipelines
• Entwicklung und Deployment mit Azure Machine Learning
• Monitoring, Logging und Alerting für KI-Systeme
• Integration von Cognitive Services in Unternehmensanwendungen
• End-to-End-Textanalyse-Pipeline aufbauen
• Praxisprojekt: Textanalyse-Pipeline von Anforderung bis Produktivbetrieb

Modul 3 – CertNexus AIBIZ und GENAIBIZ: KI im Business-Kontext Dieser Abschnitt richtet sich an alle, die KI-Projekte nicht selbst programmieren, sondern verantworten, bewerten oder in Unternehmensstrategie einbetten. CertNexus AIBIZ vermittelt das Rüstzeug, um KI-Initiativen fachlich zu beurteilen; GENAIBIZ ergänzt dies um generative KI – das derzeit am stärksten wachsende KI-Segment. Ein Praxisbeispiel entwickelt eine Entscheidungsvorlage für ein reales GenAI-Pilotprojekt im Marketing.

• CertNexus AIBIZ: KI-Potenziale und Risiken für Unternehmen einordnen
• CertNexus GENAIBIZ: Generative KI strategisch nutzen und bewerten
• Strategische Bewertung von KI-Projekten: ROI, Risiken, Governance
• KI-Ethik und Regulatorik (EU AI Act) im Unternehmensalltag
• Change Management bei KI-Einführungen
• Praxisprojekt: Entscheidungsvorlage für ein GenAI-Projekt im Marketing

Modul 4 – CertNexus CAIP: Machine Learning in der Praxis Im Mittelpunkt steht die methodische Umsetzung von ML-Projekten: von der Aufgabenstellung über die Datenaufbereitung bis zur Produktivnahme. Teilnehmende trainieren Klassifikationsmodelle, setzen Feature Engineering gezielt ein und evaluieren ihre Ergebnisse mit etablierten Metriken. Das Modul bereitet auf die CAIP-Prüfung vor und ist direkt auf praxisnahe Problemstellungen ausgerichtet.

• CertNexus CAIP: Zertifizierungsüberblick und Anforderungen
• Datenaufbereitung: Bereinigung, Normalisierung, Encoding
• Feature Engineering und Dimensionsreduktion
• Modelltraining: Auswahl, Training, Cross-Validation
• Evaluation: Konfusionsmatrix, Precision, Recall, F1-Score
• Praxisprojekt: Klassifikationsmodell für Support-Tickets

Modul 5 – CertNexus CDSP: Data Science Lifecycle Der vollständige Weg von Rohdaten zur unternehmerischen Entscheidung: explorative Analyse, Mustererkennung, Prognosemodelle und A/B-Tests. Dieses Modul verankert den wissenschaftlichen Ansatz der Datenwissenschaft und bereitet auf die CDSP-Prüfung vor. Ein A/B-Analyse-Projekt für eine Marketingkampagne macht die statistischen Methoden greifbar.

• Explorative Datenanalyse: Visualisierung, Verteilungen, Ausreißer
• Überwachte Lernverfahren: Regression, Klassifikation
• Unüberwachte Verfahren: Clustering, Dimensionsreduktion
• Statistische Tests und A/B-Testdesign
• Interpretation und Kommunikation von Ergebnissen
• Praxisprojekt: A/B-Analyse für eine Marketingkampagne

Modul 6 – Machine Learning mit Python Python ist das Standardwerkzeug für ML-Projekte. Dieses Modul vertieft die praktische Umsetzung: Klassifikation, Regression und Clustering werden mit scikit-learn implementiert, evaluiert und optimiert. Ein Churn-Prediction-Projekt für einen fiktiven Telekommunikationsanbieter zeigt, wie der gesamte ML-Workflow in Python abläuft.

• Python ML-Grundlagen: scikit-learn, Pipelines, Preprocessing
• Klassifikation: Entscheidungsbäume, Random Forest, SVM
• Regression: lineare und polynomielle Modelle
• Clustering: K-Means, DBSCAN
• Hyperparameter-Tuning: GridSearch, RandomSearch
• Praxisprojekt: Churn-Prediction-Modell

Modul 7 – Deep Learning mit Python, TensorFlow und Keras Der Abschluss führt in neuronale Netze und Deep Learning ein: Convolutional Neural Networks für die Bilderkennung, Recurrent Neural Networks für Sequenzdaten. Teilnehmende implementieren eigene Netze mit TensorFlow und Keras und wenden diese auf realistische Datensätze an.

• TensorFlow und Keras: Aufbau und Training neuronaler Netze
• Convolutional Neural Networks (CNN) für Computer Vision
• Recurrent Neural Networks (RNN) für Sequenzmodellierung
• Transfer Learning und vortrainierte Modelle
• Modelloptimierung und Regularisierung
• Praxisprojekt: CNN für Bildklassifikation

Praxisblock – KI von der Strategie bis zur Implementierung

• Azure Chatbot für den Kundenservice entwickeln und testen
• End-to-End-Textanalyse-Pipeline in Azure aufbauen
• Entscheidungsvorlage für ein GenAI-Pilotprojekt verfassen
• Klassifikationsmodell für Support-Tickets trainieren und auswerten
• A/B-Test für eine Marketingkampagne statistisch auswerten
• Churn-Prediction-Modell mit scikit-learn entwickeln
• CNN für Bildklassifikation mit Keras implementieren
• Alle Projekte nach Data-Science-Standards dokumentieren
• Metriken verschiedener Modelle vergleichen und Auswahl begründen
• Stakeholder-Präsentation für ein fiktives KI-Projekt ausarbeiten

Dieser Kurs spricht eine bewusst breite Zielgruppe an, weil er technische, strategische und analytische Perspektiven vereint.

• IT-Fachkräfte und Entwickler, die KI-Lösungen in Azure bauen wollen
• Data Scientists und Analysten, die ihr Python-ML-Repertoire erweitern
• Business-Analysten und Projektverantwortliche, die KI-Projekte steuern
• Quereinsteiger mit IT-Grundkenntnissen und Interesse an KI
• Fachkräfte, die mehrere CertNexus- und Microsoft-Zertifizierungen in einem Programm erwerben möchten

Der Kurs ist als Combined Learning konzipiert: strukturierte Online-Module wechseln sich mit betreuten Webinar-Sitzungen oder Präsenztagen ab. Jedes der sieben Module schließt mit einem Praxisprojekt ab, das die vermittelten Konzepte in einem realen Anwendungsfall verankert. Die Vielfalt der Projekte – von Chatbots über A/B-Tests bis zu CNN-Implementierungen – stellt sicher, dass Teilnehmende nach Kursende ein greifbares Portfolio vorweisen können. Der Kurs kann auf Deutsch oder Englisch absolviert werden.

Der Gesamtumfang ist erheblich: Sieben umfangreiche Module mit jeweils eigenem Praxisprojekt ergeben einen Kurs, der im Vollzeitformat mehrere Monate in Anspruch nimmt. In der Teilzeit-Variante verlängert sich der Zeitraum entsprechend. Die genauen Stundenzahlen variieren je nach Anbieter und Durchführungsform.

Das Programm bereitet auf bis zu sechs externe Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft AI-900, Microsoft AI-102, CertNexus AIBIZ, CertNexus GENAIBIZ, CertNexus CAIP und CertNexus CDSP. Die Prüfungen werden separat bei akkreditierten Testcentern (Microsoft, CertNexus) abgelegt. Eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung dokumentiert den absolvierten Lehrgang unabhängig von externen Prüfungsergebnissen.

„Artificial Intelligence and Machine Learning 2.0" ist eines der umfangreichsten KI-Programme auf dem Markt: Sechs internationale Zertifizierungen, sieben Module, sieben Praxisprojekte. Der Mehrwert liegt nicht allein in der Breite, sondern in der Tiefe jeder einzelnen Komponente. Wer AI-102 bestanden hat, kann KI-Lösungen in Azure wirklich bauen – nicht nur beschreiben. Die Kombination von Business-Perspektive (AIBIZ, GENAIBIZ) und technischer Umsetzung (CAIP, CDSP, Python ML, Deep Learning) ist selten in einem einzigen Programm zu finden. Sie qualifiziert für Rollen, die beide Welten verstehen müssen: KI-Projektleiter, AI Solution Architects, Data Scientists mit Beratungserfahrung. Das breite Zertifizierungsportfolio erhöht die Sichtbarkeit auf dem Arbeitsmarkt erheblich. In einer Zeit, in der KI-Kompetenz zwar gefragt, aber oft vage definiert ist, schaffen anerkannte Zertifikate klare Nachweise – und erleichtern damit sowohl die Bewerbung als auch die interne Positionierung in bestehenden Unternehmen.