KursbeschreibungMeta: Weiterbildung Artificial Intelligence and Machine Learning: Azure AI Fundamentals, CAIP, CDSP und praxisorientierte Anwendungen für ML und Deep Learning. Die Weiterbildung ,,Artificial Intelligence and Machine Learning" bietet einen fundierten Einstieg…
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
KursbeschreibungMeta: Weiterbildung Artificial Intelligence and Machine Learning: Azure AI Fundamentals, CAIP, CDSP und praxisorientierte Anwendungen für ML und Deep Learning.
Die Weiterbildung ,,Artificial Intelligence and Machine Learning" bietet einen fundierten Einstieg in Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Teilnehmende lernen die Grundlagen von AI, ML und Deep Learning sowie praxisorientierte Anwendungen mit Python, TensorFlow und Azure.
Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an IT-Fachkräfte, Data Analysts, Data Scientists, Studierende und interessierte Quereinsteiger:innen, die ein systematisches Verständnis von AI und ML aufbauen möchten.
Kursniveau
Von Anfänger bis Fortgeschrittene.
Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse (optional)
Grundkenntnisse in IT, Statistik und Programmierung sind hilfreich. Empfohlen werden vorbereitend Microsoft AZ-900 oder DP-900.
Agenda
AI-900 - Microsoft Azure AI Fundamentals
Einführung in AI-Konzepte, Machine Learning und Cognitive Services. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Chatbots mit Azure.
• Grundlagen AI & ML
• Azure AI Services Überblick
• Responsible AI
• Praxisprojekt Chatbot
CertNexus Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP)
Vertiefung in KI-Methoden, Deep Learning und generative Modelle. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Bildklassifikators.
• Deep Learning Grundlagen
• Generative KI-Techniken
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, AI Specialist, Data Analyst, Machine Learning Engineer. 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.
• KI-Algorithmen für Praxisfälle
• Praxisprojekt Bildklassifikation
CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP)
Fokus auf den Data-Science-Lifecycle und Datenverarbeitung. Praxisbeispiel: Prognosemodell für Unternehmensdaten.
• Data-Science-Lifecycle
• Feature Engineering & Datenanalyse
• Modelltraining & Evaluation
• Praxisprojekt Prognosemodell
Python for Data Science
Einführung in Python für ML und Datenanalyse. Praxisbeispiel: Datenvorbereitung für Machine-Learning-Modelle.
• Python Basics & Pandas
• Datenaufbereitung & Visualisierung
• Modelltraining mit scikit-learn
• Praxisprojekt Datenanalyse
EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation
Grundlagenwissen über KI und deren Anwendungsfelder. Praxisbeispiel: Entwicklung eines ML-Modells für Textklassifikation.
• KI-Konzepte & Anwendungsfelder
• Überblick ML-Methoden
• Unternehmensanwendungen von KI
• Praxisprojekt Textklassifikation
Zusatzinformationen
Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und förderbar über Bildungsgutschein und QCG. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
Fazit
Die Weiterbildung ,,Artificial Intelligence and Machine Learning" vermittelt umfassendes Wissen in KI und ML. Absolvent:innen sind in der Lage, eigene Projekte umzusetzen und Unternehmen in der digitalen Transformation zu unterstützen.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.
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.