Artificial Intelligence Developer mit Zusatzqualifikation Accessibility Fundamentals

Dieser Kurs vereint den technischen Kern moderner KI-Entwicklung mit einer Zusatzqualifikation, die in der Branche selten, aber zunehmend gefragt ist: digitale Barrierefreiheit. Neben Python, scikit-learn, TensorFlow, Azure AI-900 und AI-102 sowie den CertNexus-Zertifizierungen CAIP und CDSP umfasst das Programm ein eigenes Modul zu Accessibility Fundamentals, das WCAG-Standards, Screenreader-Kompatibilität und inklusives Design abdeckt. Wer KI-Anwendungen für breite Nutzergruppen entwickelt, steht vor der Anforderung, technische Exzellenz und inklusive Gestaltung zu verbinden — genau das ist die Kernkompetenz, die dieser Kurs aufbaut.

Modul 1: Python-Grundlagen für KI-Projekte Python ist die Lingua franca der KI-Entwicklung. Dieses Einstiegsmodul führt in Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen und relevante Bibliotheken ein. Teilnehmende lernen, Datenstrukturen zu manipulieren, einfache Bereinigungsskripte zu schreiben und Datensätze für nachfolgende ML-Aufgaben vorzubereiten. Das Modul bildet das technische Fundament für alle folgenden Einheiten.

• Python-Syntax, Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen
• Funktionen, Module und Objektorientierung im Überblick
• NumPy für numerische Berechnungen und Array-Operationen
• Pandas für tabellarische Datensätze: Laden, Filtern, Transformieren
• Praxisbeispiel: Bereinigungsskript für einen fehlerhaften Trainingsdatensatz

Modul 2: Machine Learning mit Python (scikit-learn) Aufbauend auf den Python-Grundlagen führt dieser Block in den praktischen ML-Workflow ein. Teilnehmende trainieren Modelle für verschiedene Aufgabenstellungen, wählen Algorithmen gezielt aus und bewerten Ergebnisse mit etablierten Metriken. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Interpretierbarkeit von Modellen.

• scikit-learn-Ökosystem: Estimatoren, Pipelines, Preprocessing
• Klassifikationsalgorithmen: Entscheidungsbäume, Random Forest, k-NN, Logistische Regression
• Regression: Lineare Modelle, Regularisierung und Polynomregression
• Clustering: K-Means, hierarchisches Clustering, Anwendungsfälle
• Modellgüte: Confusion Matrix, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, Kreuzvalidierung
• Praxisbeispiel: Churn-Prediction-Modell für einen Telekommunikationsdatensatz

Modul 3: Deep Learning mit TensorFlow und Keras Dieses Modul erschließt die Welt der neuronalen Netze und bietet Teilnehmenden das Handwerk, um CNN- und RNN-Architekturen zu bauen und zu trainieren. Transfer Learning zeigt, wie vortrainierte Modelle auf neue Aufgaben adaptiert werden können — ein in der Praxis enorm effizienter Ansatz.

• Grundbausteine: Neuronen, Schichten, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation
• Keras Sequential API für erste Netzwerke
• CNN-Architekturen: Convolutional- und Pooling-Schichten, Batch Normalization
• Transfer Learning mit vortrainierten Bildmodellen
• RNNs und LSTM-Netzwerke für sequentielle Daten
• Praxisbeispiel: CNN zur Klassifikation von Produktbildern

Modul 4: Azure AI Services (AI-900 + AI-102) Die Azure-Module heben die KI-Entwicklung auf eine Cloud-Plattform und vermitteln, wie Services konfiguriert, integriert und in Produktionsumgebungen betrieben werden. AI-900 schafft das konzeptionelle Fundament, AI-102 die technische Umsetzungskompetenz.

• Azure AI-900: Cognitive Services, Machine Learning, Responsible AI
• Azure AI-102: Lösungsarchitektur, Deployment-Strategien, Monitoring
• Azure Machine Learning Studio: Pipelines, Compute-Cluster, Model Registry
• Online-Inferenz und Batch-Inferenz konfigurieren
• Praxisbeispiel: Aufbau und Deployment eines Chatbots mit Azure Cognitive Services

Modul 5: KI-Practitioner und Data Science (CAIP + CDSP + GENAIBIZ) CertNexus CAIP begleitet den gesamten KI-Projektlebenszyklus und vermittelt strukturierte Vorgehensweisen für alle Phasen. CDSP vertieft die analytische Seite mit statistischen Methoden und Hypothesentests. GENAIBIZ ergänzt die Reihe um strategische und compliance-relevante Perspektiven auf generative KI.

• CAIP: Problemdefinition, Datenvorbereitung, Feature Engineering, Deployment
• CDSP: Explorative Analyse, statistische Tests, A/B-Testing-Methodologie
• GENAIBIZ: Generative Modelle, Risiken, Compliance und Governance
• Praxisbeispiel: Vollständiger ML-Projektzyklus von Problemdefinition bis Abschlussbericht

Modul 6: Zusatzqualifikation Accessibility Fundamentals Digitale Barrierefreiheit ist keine optionale Ergänzung, sondern eine gesetzliche Anforderung und ein Qualitätsmerkmal moderner Softwareentwicklung. Das Modul führt in die vier WCAG-Prinzipien (Wahrnehmbarkeit, Bedienbarkeit, Verständlichkeit, Robustheit) ein und zeigt, wie KI-Anwendungen, Chatbots und webbasierte ML-Interfaces so gestaltet werden, dass sie mit Screenreadern, Tastaturnavigation und assistiven Technologien funktionieren.

• WCAG 2.1 und 2.2 im Überblick: Erfolgs- und Konformanzkriterien
• Semantisches HTML und ARIA-Rollen für barrierefreie Weboberflächen
• Screenreader-Tests: NVDA, VoiceOver, praktische Evaluierung
• Tastaturnavigation und Fokusmanagement in Single-Page-Applikationen
• Barrierefreie Formulare, Fehlermeldungen und dynamische Inhalte
• Inklusives Design: Farb kontrast, Schriftgröße, kognitive Zugänglichkeit
• Praxisbeispiel: Barrierefreiheits-Audit und Überarbeitung einer einfachen KI-Webanwendung

Praxisblock: Integrierte Projekte mit Zugänglichkeitsperspektive Die übergreifenden Aufgaben verbinden KI-Entwicklung und Accessibility zu einem kohärenten Verständnis inklusive Softwareentwicklung.

• Entwicklung einer ML-basierten Web-App mit barrierefreiem Frontend
• Screenreader-Test einer Chatbot-Oberfläche und Dokumentation der Befunde
• WCAG-Audit einer bestehenden KI-Applikation und Erarbeitung eines Verbesserungsplans
• Vergleich zweier KI-Anwendungen hinsichtlich Accessibility-Compliance
• Deployment eines Azure-KI-Modells mit barrierefreiheitskonfomem Interface
• Erstellung einer Entwickler-Checkliste für barrierefreie KI-Frontends
• Deep-Learning-Modell zur Bilderkennung mit kontrastarmer und kontrastoptimierter Ausgabe
• Strukturierung eines GenAI-Projekts mit Governance- und Accessibility-Anforderungen
• ARIA-Label-Integration in eine scikit-learn-gestützte Vorhersageanwendung
• Präsentation einer barrierefreien KI-Anwendung für ein fiktives Produktteam
• Evaluierung eines trainierten Modells auf Fairness und Zugänglichkeit für diverse Nutzergruppen
• Dokumentation eines vollständigen KI-Projekts nach CAIP-Standard inklusive Accessibility-Abschnitt

Das Programm richtet sich an Entwickler und technisch affine Fachkräfte, die KI-Anwendungen nicht nur funktional, sondern auch inklusiv gestalten wollen.

• Softwareentwickler, die KI-Funktionen in ihre Produkte integrieren
• Data Scientists, die eigene Analyse-Interfaces und Dashboards entwickeln
• Frontend-Entwickler mit Interesse an ML-Integration und Accessibility
• IT-Fachkräfte in Behörden und öffentlichen Einrichtungen mit gesetzlichen Barrierefreiheitspflichten
• Personen, die sich für UX-nahe KI-Entwicklerrollen qualifizieren wollen

Der Kurs arbeitet mit einer Kombination aus strukturierten Lehrvideos, interaktiven Coding-Labs und Accessibility-Audits. Python- und TensorFlow-Aufgaben werden in Notebook-Umgebungen bearbeitet, sodass Teilnehmende direkt Code schreiben und testen können. Das Accessibility-Modul nutzt praktische Browser-Tests und Screenreader-Szenarien. Der Kurs findet überwiegend in Teilzeit statt; ein Vollzeitmodell ist verfügbar.

Die Regelstudienzeit liegt bei neun bis elf Wochen. Die Kombination aus ML-Implementierung, Cloud-Integration und Accessibility-Qualifikation erfordert eine gleichmäßige Lernroutine. Im Vollzeitmodell kann der Kurs in rund acht Wochen abgeschlossen werden, setzt aber intensive tägliche Lernphasen voraus.

Teilnehmende erhalten nach Abschluss eine qualifizierte Teilnahmebestätigung für das Gesamtprogramm sowie eine trägerinterne Zusatzqualifikation Accessibility Fundamentals. Das Programm bereitet auf externe Prüfungen vor: Microsoft AI-900, Microsoft AI-102, CertNexus CAIP, CertNexus CDSP und CertNexus GENAIBIZ. Die Accessibility-Fundamentals-Qualifikation ist eine anerkannte Zusatzqualifikation des Anbieters und wird im Abschlusszertifikat gesondert ausgewiesen.

Die Kombination aus KI-Entwicklung und Accessibility ist im deutschen Weiterbildungsmarkt nahezu einzigartig. Während die meisten KI-Programme ausschließlich auf technische Implementierung oder Cloud-Zertifizierungen setzen, schafft dieses Programm ein Profil, das in einer Welt mit wachsenden gesetzlichen Barrierefreiheitsanforderungen — European Accessibility Act 2025, WCAG 2.2, Barrierefreiheitsstärkungsgesetz — direkt verwertbar ist. KI-Anwendungen, die nicht barrierefrei sind, erfüllen zunehmend nicht mehr die Anforderungen öffentlicher Auftraggeber und regulierter Branchen. Entwickler, die beides verbinden können — ML-Modelle trainieren und deployen sowie die resultierenden Interfaces zugänglich gestalten — besitzen ein differenziertes Kompetenzprofil, das sowohl in Produktunternehmen als auch in Agenturen und Behörden gefragt ist. Für Teams und Unternehmen bietet das Programm eine effiziente Möglichkeit, technische KI-Kompetenz mit Compliance-Anforderungen zu verbinden. Statt zwei getrennter Qualifizierungsmaßnahmen erhalten Mitarbeitende beides in einem Lehrgang — mit nachweisbaren Zertifizierungen und einem klaren Praxisbezug.