Artificial Intelligence and Machine Learning 3.0

AI and Machine Learning 3.0 ist ein umfassender Überblickskurs zu Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen, der technische und organisatorische Perspektiven verbindet. Im Unterschied zu rein Python-orientierten Programmierkursen steht hier das ganzheitliche Verständnis im Mittelpunkt: Wie funktioniert ML konzeptionell? Wie werden Trainingsdaten verwaltet? Wie werden KI-Lösungen auf Azure deployed? Und, genauso wichtig, wie werden KI-Projekte in Unternehmen strategisch verankert? Das Kurspaket bündelt Inhalte für die Zertifizierungen Microsoft DP-900, AI-900, AI-102, CertNexus CDSP, CAIP und AIBIZ und richtet sich an IT-Fachkräfte, Data Scientists und Projektleitende, die sich ein vollständiges KI-Kompetenzprofil erarbeiten möchten.

Grundlagen von KI und ML Zu Beginn werden die wesentlichen Konzepte, Paradigmen und Unterschiede von KI und ML erarbeitet. Teilnehmende verstehen, wann überwachtes Lernen sinnvoll ist, wo unüberwachte Verfahren eingesetzt werden und welchen Nutzen KI für Organisationen schafft. Konkrete Klassifikationsaufgaben machen die Konzepte direkt erfahrbar.

• Einführung in Künstliche Intelligenz: Begriffe, Geschichte, Einordnung
• Unterschiede zwischen KI, ML und Deep Learning
• Überblick über Algorithmen: überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
• Nutzen und Risiken von KI im Unternehmenskontext
• Praxisbeispiel: Klassifizierung von Kundendaten mit ML-Modellen

Datenfundament mit Microsoft DP-900 KI-Modelle stehen und fallen mit der Qualität der Trainingsdaten. Dieser Block vermittelt die Grundlagen zu Datenbanken, Datenverwaltung und Datenflüssen, die für ML-Projekte unabdingbar sind. Der DP-900-Rahmen von Microsoft strukturiert das Thema anhand realer Azure-Szenarien.

• Relationale Datenbanken: Konzepte, SQL, Azure SQL
• NoSQL-Datenbanken und ihre Einsatzfelder
• Datenmanagement-Grundsätze für ML-Trainingsdaten
• Datenflüsse und -pipelines in Azure
• Praxisbeispiel: Bereitstellung von Trainingsdaten aus Azure SQL

Maschinelles Lernen in der Praxis mit CertNexus CDSP Dieser Block vermittelt die praktische Seite des ML: Wie bereitet man Rohdaten so auf, dass ein Modell daraus lernen kann? Wie trainiert man Regressionsmodelle und bewertet ihre Güte? CertNexus CDSP (Certified Data Science Practitioner) bildet dabei den konzeptionellen Rahmen.

• Explorative Datenanalyse (EDA): Verteilungen, Ausreißer, Muster
• Feature Engineering und Merkmalsauswahl
• Training und Evaluation von Regressionsmodellen
• Kreuzvalidierung und Überanpassung vermeiden
• Praxisbeispiel: Regressionsmodell zur Umsatzprognose

Cloud-basierte KI-Lösungen mit Azure (AI-900 und AI-102) Dieser Block führt in Azure als KI-Plattform ein. AI-900 bietet den konzeptionellen Einstieg in Cognitive Services und Responsible AI; AI-102 vertieft die Architektur und den produktionsreifen Betrieb von KI-Lösungen auf Azure, einschließlich Sicherheit und Monitoring.

• Azure AI Services im Überblick: Vision, Sprache, Entscheidung
• Responsible AI: Fairness, Transparenz, Zuverlässigkeit
• Architektur produktionsreifer KI-Systeme auf Azure
• Deployment und Monitoring mit Azure AI Engineer Associate (AI-102)
• Praxisbeispiel: Chatbot-Aufbau mit Azure Cognitive Services

Business-Perspektive mit CertNexus CAIP und AIBIZ Neben technischen Kompetenzen benötigen KI-Projekte eine strategische Verankerung. CAIP (Certified Artificial Intelligence Practitioner) behandelt den vollständigen KI-Projektzyklus; AIBIZ (AI for Business Professionals) adressiert Governance, Compliance und die Einbettung von KI in Geschäftsstrategie und Organisationsstruktur.

• KI-Projektzyklus nach CAIP: von der Problemdefinition bis zum Deployment
• Datenaufbereitung und Modellauswahl aus Praktikersicht
• Governance-Frameworks und Compliance-Anforderungen (AIBIZ)
• Integration von ML-Ergebnissen in unternehmerische Entscheidungsprozesse
• Praxisbeispiel: Entscheidungsvorlage für eine ML-basierte Marketingstrategie

Praxisblock: KI-Projekte in realen Szenarien Abschließend wenden Teilnehmende die erworbenen Kenntnisse an konkreten Fallstudien aus verschiedenen Branchen an. Dabei steht die Verbindung von technischer Umsetzung und organisatorischer Einbettung im Mittelpunkt.

• Fallstudie Retail: Umsatzprognose und Kundensegmentierung mit ML
• Fallstudie Finanzwesen: KI-gestützte Betrugserkennung
• Fallstudie Chatbot: End-to-End-Entwicklung mit Azure Cognitive Services
• Stakeholder-Kommunikation: KI-Ergebnisse verständlich aufbereiten
• Governance-Check für KI-Projekte nach AIBIZ-Standard
• Modellüberwachung und Fehlerdiagnose im Betrieb
• Wiederverwendung von ML-Komponenten in neuen Projekten
• Dokumentation von Modellentscheidungen und Datenherkunft
• Einbindung von Datenschutzanforderungen in den ML-Workflow
• Präsentation eines Projektplans für ein reales KI-Vorhaben

Die Fallstudien machen deutlich, dass erfolgreiche KI-Projekte technisches Know-how mit Organisationsverständnis und Kommunikationsfähigkeit verbinden. Wer beide Seiten beherrscht, kann KI-Initiativen nicht nur starten, sondern auch verstetigen. Der Kursabschluss mit sechs Zertifizierungen aus den Häusern Microsoft und CertNexus schafft ein Kompetenzprofil, das Unternehmen auf unterschiedlichen Ebenen von Data Engineering bis KI-Strategie ansprechen kann.

Dieser Kurs eignet sich besonders für Personen, die KI und ML aus einer breiten Perspektive verstehen möchten, nicht nur als Code, sondern als technische, organisatorische und strategische Disziplin.

• IT-Fachkräfte und Entwicklerinnen und Entwickler, die ihre KI-Kenntnisse systematisch ausbauen möchten
• Data Scientists, die ihren Fokus um Cloud-Plattformen und Business-Kontext erweitern wollen
• Business Analysts und Projektleitende, die KI-Projekte inhaltlich durchdringen und steuern möchten
• Fachkräfte aus Controlling, Operations oder Marketing, die KI-Lösungen in ihrer Arbeit einsetzen wollen
• IT-Projektleiterinnen und -projektleiter, die cross-funktionale KI-Teams führen

Der Kurs verbindet Live-Online-Sitzungen mit eigenständigen Übungsphasen im Combined-Learning-Format. Praxisbeispiele aus verschiedenen Branchen, darunter Retail, Finanzwesen und Marketing, machen die Konzepte konkret anwendbar. Zwischen den Modulen wird das Gelernte in Übungsaufgaben gesichert; in den Projektphasen entstehen Entscheidungsvorlagen und Prototypen, die direkt in den eigenen Berufsalltag übernommen werden können. Unterrichtssprache ist je nach Termin Deutsch oder Englisch.

Der Kurs umfasst mit DP-900, AI-900, AI-102, CDSP, CAIP und AIBIZ sechs Zertifizierungsmodule und ist entsprechend umfangreich. Er wird überwiegend in Teilzeit durchgeführt, steht aber auch als Vollzeitvariante zur Verfügung. Alle Termine können bundesweit online absolviert werden.

Teilnehmende bereiten sich auf sechs anerkannte Zertifizierungen vor: Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals), Microsoft AI-900 (Azure AI Fundamentals), Microsoft AI-102 (Azure AI Engineer Associate) sowie CertNexus CDSP, CAIP und AIBIZ. Microsoft-Zertifizierungen werden von Microsoft, CertNexus-Zertifizierungen von CertNexus ausgestellt. Ergänzend erhalten alle Teilnehmenden eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters.

Die Version 3.0 des Kurses spiegelt den aktuellen Stand der KI-Praxis wider: Cloud-native Lösungen auf Azure, etablierte Data-Science-Standards nach CertNexus und eine explizite Business-Perspektive durch AIBIZ. Wer diesen Kurs absolviert, kann KI-Projekte nicht nur technisch umsetzen, sondern auch strategisch positionieren und organisatorisch verankern, ein Profil, das in Unternehmen aller Größen zunehmend gefragt ist. Der kombinierte Erwerb von sechs Zertifizierungen reduziert den Aufwand erheblich im Vergleich zur separaten Buchung einzelner Kurse und spart gleichzeitig Einarbeitungszeit. Wer nach dem Kurs in einem Unternehmen mit KI-Projekten arbeitet, versteht die Sprache sowohl auf der Entwicklerseite als auch auf Managementebene. Für Personen, die nicht ausschließlich als Python-Entwicklerinnen und -entwickler arbeiten wollen, sondern KI als Domäne ganzheitlich verstehen und gestalten möchten, ist dieser Kurs die breit aufgestellte Alternative zu rein programmierfokussierten Ausbildungen.