Artificial Intelligence and Machine Learning

Dieses Programm deckt den gesamten Bogen moderner KI- und Machine-Learning-Entwicklung ab — von der Konzeptebene bis zur produktiven Deployment-Pipeline. Sieben Module verbinden Azure-Cloud-Dienste, Python-Implementierung, Deep Learning mit TensorFlow und Keras sowie strategische Perspektiven auf Generative AI. Mit CertNexus CAIP, CDSP, AIBIZ und GENAIBIZ sowie Microsoft AI-900 und AI-102 ist das Zertifikatsportfolio des Programms besonders breit. Das Ergebnis ist ein Qualifikationsprofil, das Teamrollen vom Data Scientist bis zum KI-Berater abdeckt.

Modul 1: Azure AI Fundamentals (Microsoft AI-900) Das erste Modul schafft ein gemeinsames Vokabular für alle folgenden technischen Einheiten. Teilnehmende erkunden das gesamte Spektrum der Azure AI Services — von Computer Vision über Natural Language Processing bis hin zu vortrainierten Modellen. Neben den technischen Grundlagen steht die Frage im Mittelpunkt, wie man KI-Anwendungen so gestaltet, dass sie fair, zuverlässig und datenschutzkonform sind.

• Überblick Azure AI Services: Cognitive Services, Machine Learning Service
• Grundlagen überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Natural Language Processing: Sprachmodelle, Sentimentanalyse, Übersetzung
• Responsible AI: Fairness, Interpretierbarkeit, Datenschutz
• Praxisbeispiel: Bewertung eines Chatbot-Systems für Kundenservice-Interaktionen

Modul 2: KI-Lösungen auf Azure entwickeln (Microsoft AI-102) Während AI-900 das konzeptionelle Fundament legt, vermittelt AI-102 die technische Umsetzung. Teilnehmende lernen, wie KI-Lösungen in Azure konzipiert, implementiert und in Produktionsumgebungen betrieben werden. Das Modul deckt End-to-End-Szenarien ab: von der Datenpipeline über das Modelltraining auf Azure Machine Learning bis zum Monitoring produktiver Inferenz-Endpunkte.

• Azure AI Solution Design: Architekturprinzipien für KI-Systeme
• Azure Cognitive Services konfigurieren und in Anwendungen integrieren
• Azure Machine Learning: Trainings-Pipelines, Compute-Cluster, Model Registry
• Deployment und Monitoring: Online-Endpunkte, Batch-Inferenz, Drift-Erkennung
• Praxisbeispiel: Aufbau einer Ende-zu-Ende-Pipeline zur Textanalyse und Kategorisierung

Modul 3: Strategische KI und Generative AI (AIBIZ + GENAIBIZ) Wer KI-Projekte verantwortet oder begleitet, benötigt ein strategisches Werkzeugset jenseits der Technologie. AIBIZ vermittelt, wie Unternehmen KI-Investitionen beurteilen, Use Cases priorisieren und Governance-Strukturen etablieren. Das GENAIBIZ-Modul ergänzt dies um eine fokussierte Betrachtung generativer KI: Sprachmodelle, Bildgeneratoren und deren Risiken für Compliance und Datenschutz.

• Use-Case-Bewertung: ROI, Datenverfügbarkeit, technische Machbarkeit
• KI-Governance: Ethische Leitlinien, Auditierbarkeit, Responsibility-Strukturen
• Grundlagen generativer KI-Modelle: Transformer-Architektur, Prompting
• Risikomanagement bei GenAI: Halluzinationen, Bias, Datenschutz, Urheberrecht
• Praxisbeispiel: Konzept und Bewertung eines GenAI-Pilotprojekts für Marketing-Content

Modul 4: ML-Lebenszyklus und Data Science (CAIP + CDSP) CertNexus CAIP und CDSP bilden den Kern des technischen Kompetenzerwerbs. CAIP begleitet Teilnehmende durch den gesamten Projektlebenszyklus von der Problemdefinition bis zur produktiven Nutzung des Modells. CDSP vertieft die analytische Seite: statistische Tests, explorative Datenanalyse und die Wahl geeigneter Algorithmen für unterschiedliche Fragestellungen.

• Projektlebenszyklus: Problemdefinition, Datenbeschaffung, Modellwahl, Deployment
• Datenaufbereitung: Fehlende Werte, Kodierung, Normalisierung, Feature Engineering
• Explorative Datenanalyse und statistische Hypothesentests
• Überwachte Lernverfahren: Entscheidungsbäume, Random Forest, SVM, Gradient Boosting
• Unüberwachte Verfahren: K-Means-Clustering, Dimensionsreduktion (PCA, t-SNE)
• Modellevaluierung: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, Kreuzvalidierung
• Praxisbeispiel: Erstellung eines Churn-Prediction-Modells und Bewertung nach Businessrelevanz

Modul 5: Machine Learning mit Python (scikit-learn) Dieser praktische Implementierungsblock setzt die CAIP/CDSP-Konzepte direkt in Code um. Teilnehmende arbeiten mit scikit-learn, einer der meistgenutzten Python-Bibliotheken für ML, und bauen schrittweise Modelle für Klassifikation, Regression und Clustering auf. Der Block legt besonderen Wert auf saubere Evaluierungspraxis.

• Python-Grundlagen als Auffrischung, Datenstrukturen und Numpy
• scikit-learn API: fit, predict, transform und Pipeline-Objekte
• Klassifikation: Logistische Regression, k-NN, Random Forest implementieren und vergleichen
• Regression: Lineare und polynomiale Regression, Regularisierung
• Clustering: K-Means und hierarchisches Clustering auf realen Datensätzen
• Praxisbeispiel: Modell zur Vorhersage von Kundenabwanderung, vollständig dokumentiert

Modul 6: Deep Learning mit TensorFlow und Keras Aufbauend auf den ML-Grundlagen führt dieser Block in neuronale Netze ein. Teilnehmende bauen mit Keras sequentielle und funktionale Modelle und trainieren sie auf realen Datensätzen. CNNs für Bildklassifikation und RNNs für sequentielle Daten werden sowohl konzeptuell erklärt als auch praktisch umgesetzt.

• Grundbausteine neuronaler Netze: Neuronen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation
• Keras Sequential und Functional API
• CNN-Architekturen: Faltungsschichten, Pooling, Batch Normalization
• Transfer Learning: vortrainierte Modelle adaptieren und fine-tunen
• RNNs und LSTMs für Zeitreihendaten und Textsequenzen
• Praxisbeispiel: CNN zur Erkennung von Produktmängeln aus Bilddaten

Praxisblock: Integrierte ML-Projekte Übergreifende Aufgaben verbinden alle Modulinhalte zu einem kohärenten Projektverständnis.

• Ende-zu-Ende-Pipeline: Datenbeschaffung, Bereinigung, Modellierung, Deployment auf Azure
• Vergleich von scikit-learn- und TensorFlow-Ansätzen für denselben Datensatz
• Erstellung eines A/B-Test-Setups für zwei Klassifikationsmodelle
• Analyse und Dokumentation eines realen Churn-Datensatzes mit CDSP-Methodik
• Konzeption eines GenAI-gestützten Assistenten für Kundendienst-Szenarien
• Azure ML Studio Experiment: Modell registrieren, deployen und überwachen
• Diskussion von Bias und Fairness am Beispiel eines Scoring-Modells
• Aufbau eines RNN-basierten Vorhersagemodells für eine Absatzzeitreihe
• Präsentation eines KI-Projektvorschlags mit Governance-Struktur für ein fiktives Unternehmen
• Evaluation einer Ende-zu-Ende-Pipeline auf Skalierbarkeit und Maintainability
• Kritische Einordnung eines GenAI-Projektes hinsichtlich Haftung und Compliance
• Übergabe eines trainierten Modells an ein fiktives Produktionsteam mit technischer Dokumentation

Das Programm richtet sich an Personen, die eine breite und tiefe KI-Qualifikation anstreben — technisch versiert genug, um Modelle zu bauen, und strategisch kompetent genug, um KI-Projekte zu führen.

• IT-Fachkräfte und Softwareentwickler, die in KI- und ML-Rollen wechseln wollen
• Data Scientists, die ihr Kompetenzprofil um Azure und Generative AI erweitern möchten
• Analysten, die über statistische Methoden hinaus in die ML-Implementierung einsteigen wollen
• KI-Berater, die technisches und strategisches Wissen für Kundengespräche benötigen
• Personen, die parallel mehrere Zertifizierungen erwerben und damit ihr Profil dokumentieren wollen

Der Kurs verbindet Lehrvideos und strukturierte Online-Einheiten mit praktischen Coding-Labs, in denen Teilnehmende Python- und TensorFlow-Code in interaktiven Notebooks schreiben. Fallstudien aus Bereichen wie Kundendienst, Marketing und Produktion machen die Algorithmen greifbar. Azure-Labs ermöglichen das Deployment von Modellen in einer realen Cloud-Umgebung. Der Kurs findet überwiegend in Teilzeit statt; ein Vollzeitmodell ist ebenfalls verfügbar.

Die Regelstudienzeit liegt bei neun bis elf Wochen. Die Kombination aus sieben Modulen und begleitenden Projekten erfordert eine konsequente Lernroutine. Der Vollzeitkurs kann die Inhalte in komprimiertem Format in etwa acht Wochen abdecken, erfordert aber intensive tägliche Lernphasen.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebestätigung für das Gesamtprogramm. Das Programm bereitet auf sechs externe Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft AI-900, Microsoft AI-102, CertNexus AIBIZ, CertNexus GENAIBIZ, CertNexus CAIP und CertNexus CDSP. Die Prüfungen finden bei akkreditierten Testzentren statt. Azure-Prüfungen werden über Pearson VUE abgelegt, CertNexus-Prüfungen über autorisierte Prüfungsanbieter.

Das Programm ist eines der umfassendsten KI- und ML-Weiterbildungsangebote im deutschen Markt und verbindet sechs anerkannte Zertifizierungen zu einem kohärenten Kompetenzprofil. Statt einzelner Kurs-Silos entsteht ein Qualifikationspfad, der von der Konzeptebene (AI-900, AIBIZ) über die praktische Implementierung (scikit-learn, TensorFlow) bis zur Cloud-Integration (AI-102) reicht und mit Generative AI eine zukunftsrelevante Erweiterung bietet. Die Kombination aus CertNexus-Zertifizierungen und Microsoft-Azure-Kompetenz ist im deutschen Weiterbildungsmarkt selten. Während viele Programme entweder auf Cloud-Dienste oder auf Python-Implementierung setzen, deckt dieses Programm beide Ebenen konsequent ab und schafft damit ein Profil, das sowohl in kleinen KI-Teams als auch in größeren Azure-orientierten Entwicklungsabteilungen anschlussfähig ist. Für Unternehmen bietet das Programm eine strukturierte Möglichkeit, vorhandene IT-Fachkräfte in KI-Entwicklerrollen weiterzuentwickeln. Die sechs Zertifizierungen sind extern prüfbar, was die Kompetenzentwicklung für HR-Abteilungen und Führungskräfte transparent macht.