Kurs: Artificial Intelligence and Machine Learning
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Kurs: Artificial Intelligence and Machine Learning
KursbeschreibungDer Kurs ,,Artificial Intelligence and Machine Learning" vermittelt praxisnahes Wissen über die Grundlagen, Methoden und Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML). Teilnehmende lernen, wie KI-Modelle entwickelt, trainiert und im Unternehmenskontext eingesetzt werden können. Der Kurs kombiniert technische und organisatorische Aspekte, um den Einsatz von KI und ML ganzheitlich zu verstehen.
Zielgruppe
IT-Fachkräfte, Entwickler:innen, Data Scientists, Business Analysts sowie Projektleiter:innen, die sich mit KI und ML vertraut machen möchten.
Kursniveau
Von Fortgeschritten bis Profi
Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Grundkenntnisse in Programmierung und Statistik sind hilfreich. Empfehlenswert sind ,,Python for Data Science" und ,,Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals".
Grundlagen von KI und MLTeilnehmende lernen die wichtigsten Konzepte und Unterschiede zwischen KI und ML kennen. Praxisbeispiel: Klassifizierung von Kundendaten mit ML-Modellen.
• Einführung in KI und ML
• Wichtige Konzepte und Unterschiede
• Nutzen für Unternehmen
• Praxisbeispiel Kundendaten
Datenfundament - Microsoft DP-900Es werden Grundlagen zu Datenbanken und Datenmanagement vermittelt. Praxisbeispiel: Nutzung von Azure SQL für ML-Trainingsdaten.
• Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
• Relationale & NoSQL-Datenbanken
• Datenmanagement für ML
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Weiterbildung über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters in der Regel zu 100 % förderfähig — inklusive Fahrt-, Kinderbetreuungs- und ggf. Unterbringungskosten. Voraussetzung ist eine vorherige Beratung mit deinem Arbeitsvermittler.
Beide Formate sind je nach Anbieter verfügbar — als Online-Live-Format, Hybrid oder Präsenzschulung in mehreren deutschen Städten. Bei deiner Anfrage geben wir deine Präferenz (Region, Online/Präsenz, Vollzeit/Teilzeit) weiter, damit nur passende Angebote zurückkommen.
Die Dauer variiert je nach Anbieter und Format. Typisch sind ca. 4–12 Wochen Vollzeit / 3–6 Monate berufsbegleitend. Berufsbegleitende Varianten dauern entsprechend länger, sind dafür aber neben Beruf oder Familie absolvierbar.
Typische Folgepositionen sind: Data Scientist, Data Analyst, KI-Entwickler/In, IT-Projektleiter/In KI. Konkrete Gehalts-Spannen findest du im Karriere-Abschnitt dieser Seite — die Werte basieren auf Erhebungen der Bundesagentur für Arbeit und StepStone (2024/25).
Praxisorientierter Einstieg ins Reinforcement Learning mit AWS DeepRacer: SageMaker, Lambda, EC2 Deep Learning AMI. Hands-on KI-Kompetenz mit Cloud-Infrastruktur.
Praxis-Kurs für KI-gestützte Kreativ-Workflows: Adobe Photoshop mit Generative Fill, Canva AI, ChatGPT für Werbetexte, KI-Bildgenerierung. Für Mediengestalter und Marketing-Profis.
Einstieg KI und Data Science: CRISP-DM, Big Data, RPA, KI-Algorithmen. Für Quereinsteiger:innen in Tech-Berufe.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
• Praxisbeispiel Trainingsdaten
Maschinelles Lernen in der Praxis - CertNexus CDSPTeilnehmende lernen, ML-Modelle zu entwickeln und zu trainieren. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Regressionsmodells zur Umsatzprognose.
• CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
• Datenaufbereitung & Feature Engineering
• Training und Evaluierung von Modellen
• Praxisbeispiel Umsatzprognose
Cloudbasierte KI-Lösungen - Microsoft AI-900 & AI-102Es wird vermittelt, wie KI-Services in der Cloud genutzt werden. Praxisbeispiel: Aufbau eines Chatbots mit Azure Cognitive Services.
• Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
• Microsoft AI-102 Azure AI Engineer Associate
• Cognitive Services im Überblick
• Praxisbeispiel Chatbot
Business-Perspektive - CertNexus CAIP & AIBIZTeilnehmende lernen, wie KI- und ML-Projekte in Unternehmen integriert werden. Praxisbeispiel: Entscheidungsvorlage für eine ML-basierte Marketingstrategie.
• CertNexus CAIP - Certified Artificial Intelligence Practitioner
• CertNexus AIBIZ - AI for Business Professionals
• Governance & Compliance
• Praxisbeispiel Marketingstrategie
ZusatzinformationenDer Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.
FazitDie Weiterbildung ,,Artificial Intelligence and Machine Learning" vermittelt ein umfassendes Kompetenzprofil zu KI und ML. Teilnehmende lernen, wie Daten in Azure verwaltet, ML-Modelle entwickelt und KI-Lösungen in Unternehmen implementiert werden.
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.
KI-Management strategisch + AWS-ML technisch: SageMaker, DeepRacer, Reinforcement Learning, Lambda, EC2.