KursbeschreibungDer Kurs ,,Artificial Intelligence and Machine Learning" vermittelt praxisorientiertes Wissen zu Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Teilnehmende lernen grundlegende Konzepte, fortgeschrittene Verfahren und praxisnahe Anwendungen kennen. Mit einer…
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
KursbeschreibungDer Kurs ,,Artificial Intelligence and Machine Learning" vermittelt praxisorientiertes Wissen zu Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Teilnehmende lernen grundlegende Konzepte, fortgeschrittene Verfahren und praxisnahe Anwendungen kennen. Mit einer Kombination aus Microsoft-, CertNexus- und Python-Trainingsmodulen erwerben sie ein breites Kompetenzprofil zur erfolgreichen Umsetzung von AI- und ML-Lösungen.
Zielgruppe
IT-Fachkräfte, Data Scientists, Entwickler:innen, Analyst:innen sowie Quereinsteiger:innen mit Interesse an KI und ML.
Kursniveau
Von Anfänger bis Fortgeschritten
Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Grundkenntnisse in IT oder Python sind hilfreich, aber nicht zwingend notwendig.
Grundlagen der KI - Microsoft AI-900Kurzbeschreibung: Einstieg in KI-Konzepte und Azure Services.
Ausführliche Beschreibung: Mit **AI-900** erhalten die Teilnehmenden Grundlagen zu KI, Machine Learning und Cognitive Services. Praxisbeispiel: Bewertung eines Chatbots im Kundenservice.
• Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
• Grundlagen KI & ML
• Responsible AI
• Praxisbeispiel Chatbot
KI-Lösungen entwickeln - Microsoft AI-102Kurzbeschreibung: Von Architektur bis Deployment.
Ausführliche Beschreibung: Mit **AI-102** lernen die Teilnehmenden, KI-Lösungen in Azure zu konzipieren, zu implementieren und produktiv zu betreiben. Praxisbeispiel: Aufbau einer End-to-End-Pipeline für Textanalyse.
• Microsoft AI-102 Azure AI Solutions
• Azure Cognitive Services
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, KI-Entwickler, AI Consultant, 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.
• Deployment & Monitoring
• Praxisbeispiel Textanalyse
KI im Business-Kontext - AIBIZ & GENAIBIZKurzbeschreibung: Strategische Einordnung und generative KI.
Ausführliche Beschreibung: Mit **AIBIZ** und **GENAIBIZ** lernen die Teilnehmenden, KI im Business-Kontext zu bewerten und Generative AI sicher einzusetzen. Praxisbeispiel: Entscheidungsvorlage für ein GenAI-Projekt im Marketing.
• CertNexus AIBIZ & GENAIBIZ
• Strategische Bewertung
• Generative AI Basics
• Praxisbeispiel Marketing-Kampagne
Practitioner - CertNexus CAIPKurzbeschreibung: Praxisnahe Umsetzung von KI-Projekten.
Ausführliche Beschreibung: Mit **CAIP** lernen die Teilnehmenden den gesamten ML-Lebenszyklus - von Datenaufbereitung bis Deployment. Praxisbeispiel: Klassifikationsmodell für Support-Tickets.
• CertNexus CAIP
• Datenaufbereitung & Feature Engineering
• Modelltraining & Evaluation
• Praxisbeispiel Ticket-Klassifikation
Data Science Practitioner - CDSPKurzbeschreibung: Analytische Grundlagen für ML.
Ausführliche Beschreibung: **CDSP** vermittelt Methoden für Datenanalyse, Hypothesentests und ML-Algorithmen. Praxisbeispiel: Durchführung eines A/B-Tests für eine Marketingkampagne.
• CertNexus CDSP
• Explorative Analyse & Hypothesentests
• Überwachte/unerwachte Verfahren
• Praxisbeispiel A/B-Test
Machine Learning mit PythonKurzbeschreibung: ML-Algorithmen praktisch umsetzen.
Ausführliche Beschreibung: Mit Python und scikit-learn erlernen die Teilnehmenden die Umsetzung von Klassifikation, Regression und Clustering. Praxisbeispiel: Prognose der Kund:innenabwanderung.
• Python scikit-learn Grundlagen
• Klassifikation, Regression, Clustering
• Modelltraining & Evaluation
• Praxisbeispiel Churn Prediction
Deep Learning mit Python - TensorFlow & KerasKurzbeschreibung: Neuronale Netze verstehen und anwenden.
Ausführliche Beschreibung: Aufbauend auf den ML-Grundlagen lernen die Teilnehmenden Deep Learning mit TensorFlow und Keras. Praxisbeispiel: Bildklassifikation
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.