Artificial Intelligence Developer mit Zusatzqualifikation EU Artificial Intelligence Act - The Essentials 2.0

Dieser Kurs verbindet technische KI-Entwicklungskompetenz mit einer Zusatzqualifikation, die im europäischen Kontext an Bedeutung rapide zunimmt: ein fundiertes Verständnis des EU Artificial Intelligence Act. Neben Azure AI-900, Python for Data Science und CertNexus CAIP vermittelt das Programm EXIN-KI-Grundlagen, sichere Softwareentwicklung nach Cyber-Secure-Coder-Standard und eine strukturierte Einführung in die Risikoklassifikation, Dokumentationspflichten und Governance-Anforderungen des EU AI Act. Ziel ist, KI-Entwickler zu befähigen, Systeme nicht nur technisch zu konzipieren, sondern sie von Anfang an so zu gestalten, dass sie den europäischen Regulierungsanforderungen standhalten.

Modul 1: Azure AI Fundamentals (Microsoft AI-900) Der Einstieg ins Programm schafft ein gemeinsames technisches Vokabular und einen Überblick über die Azure-KI-Landschaft. Cognitive Services, Machine Learning Service und Responsible-AI-Grundsätze bilden die konzeptionelle Basis, auf der alle weiteren Module aufbauen. Besonderes Gewicht liegt auf Responsible AI — ein Konzept, das im Kontext des EU AI Act zentrale Bedeutung hat.

• Azure AI Services im Überblick: Cognitive Services, ML Service, Bot Service
• Grundlagen Machine Learning: überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Azure Cognitive Services konfigurieren und integrieren
• Responsible AI: Fairness, Zuverlässigkeit, Datenschutz, Transparenz, Rechenschaftspflicht
• Praxisprojekt: Konzeption und Evaluierung eines Compliance-fähigen Chatbots mit Dokumentationsstruktur

Modul 2: Python for Data Science mit Compliance-Fokus Python ist das zentrale Werkzeug für die Datenaufbereitung in KI-Projekten. Dieses Modul verbindet Python-Grundlagen mit einer für das EU-AI-Act-Modul relevanten Perspektive: Wie werden Datensätze so dokumentiert, dass sie den Anforderungen an Datenprovenienz, Fairness-Auditing und Nachvollziehbarkeit entsprechen? Teilnehmende lernen, Bereinigungspipelines zu schreiben und ihre Datenverarbeitungsschritte nachvollziehbar zu protokollieren.

• Python-Grundlagen: Syntax, Datenstrukturen, Kontrollstrukturen
• Pandas für Datenladen, -bereinigung und -transformation
• Datenanalyse und Visualisierung mit Matplotlib
• Dokumentation von Datenaufbereitungsschritten für Compliance-Anforderungen
• Praxisprojekt: Datenaufbereitungspipeline mit strukturiertem Protokoll gemäß EU-AI-Act-Anforderungen

Modul 3: CertNexus Certified AI Practitioner (CAIP) Das CAIP-Modul begleitet Teilnehmende durch den vollständigen KI-Projektlebenszyklus. Vom Problem-Setup über Datenaufbereitung und Feature Engineering bis zum Deployment werden alle Phasen strukturiert behandelt. Ein durchgehender Praxisfaden verbindet die technischen Inhalte mit den Fragen, die das EU-AI-Act-Modul aufwirft: Wie wird ein KI-System so dokumentiert, dass es regulatorisch prüfbar ist?

• Phasenmodell für KI-Projekte: Scope, Daten, Modell, Evaluation, Deployment
• Datenaufbereitung: Fehlende Werte, Outlier, Feature-Selektion
• Deep-Learning-Grundlagen im Kontext von CAIP
• Generative KI-Ansätze: Einsatzmöglichkeiten und Abgrenzung zu klassischem ML
• Modellevaluation: technische Metriken und geschäftliche Relevanz
• Praxisprojekt: KI-System-Dokumentation nach EU-AI-Act-Anforderungen, einschließlich Risikoklassifikation und technischer Beschreibung

Modul 4: EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation Das EXIN-Modul vermittelt eine strukturierte, herstellerneutrale Grundlage zu KI-Methoden und deren Unternehmensanwendungen. Es ergänzt die Azure- und Python-Module um ein Perspektive, die für Kommunikation mit Stakeholdern und für das Verständnis des regulatorischen Kontexts hilfreich ist.

• Grundlagen der KI: regelbasierte Systeme, maschinelles Lernen, neuronale Netze
• Überblick KI-Methoden und Einsatzgebiete in Unternehmen
• Daten als Ressource: Qualität, Governance, Datenschutz
• Unternehmensanwendungen mit EU-AI-Act-Relevanz: Kreditscoring, Personalentscheidungen, Sicherheitssysteme
• Praxisprojekt: Dokumentation einer KI-Unternehmensanwendung mit Einordnung in die EU-AI-Act-Risikoklassen

Modul 5: Sichere KI-Entwicklung (CertNexus Cyber Secure Coder) Sicherheit ist im EU AI Act nicht nur ein optionaler Zusatz, sondern eine Anforderung für alle KI-Systeme in regulierten Bereichen. Das Modul vermittelt Prinzipien sicherer Softwareentwicklung, Bedrohungsmodellierung und Compliance-gerechte Implementierungspraktiken. Teilnehmende lernen, KI-Anwendungen gegen gängige Angriffsvektoren abzusichern.

• Prinzipien sicherer Softwareentwicklung: Least Privilege, Defense in Depth, Input Validation
• Bedrohungsmodelle für KI-Systeme: Adversarial Attacks, Modell-Inversion, Data Poisoning
• OWASP-Top-10 und ihre Relevanz für KI-Anwendungen
• Compliance in der Entwicklung: Security by Design für KI nach EU-AI-Act-Vorgaben
• Code-Review-Methoden für Sicherheitsaspekte in ML-Pipelines
• Praxisübung: Sicherheitsanalyse einer KI-Applikation und Entwicklung eines Maßnahmenplans

Zusatzqualifikation: EU Artificial Intelligence Act — The Essentials 2.0 Der EU AI Act ist das weltweit erste umfassende KI-Regulierungsgesetz und tritt schrittweise bis 2026 in Kraft. Dieses Modul erklärt den Rechtsrahmen aus der Perspektive von Entwicklern und technischen Fachkräften: Welche Systeme fallen unter welche Risikoklassen? Welche Dokumentationspflichten entstehen? Wie gestaltet man KI-Systeme so, dass sie den Anforderungen an Transparenz, Nachvollziehbarkeit und menschliche Aufsicht entsprechen?

• Risikoklassen des EU AI Act: verboten, Hochrisiko, begrenzt riskant, minimales Risiko
• Anforderungen an Hochrisiko-KI: technische Dokumentation, Konformitätsbewertung, Post-Market-Monitoring
• Datensatz-Anforderungen: Qualität, Repräsentativität, Dokumentation der Trainingsdaten
• Transparenzpflichten: Informationspflichten gegenüber Nutzern, Markierungspflicht für generierte Inhalte
• Menschliche Aufsicht: technische Anforderungen an Override- und Abbruchfunktionen
• EU AI Act im Entwickleralltag: praktische Checklisten für Design, Dokumentation und Deployment
• Praxisprojekt: Vollständige EU-AI-Act-Konformitätsdokumentation für ein fiktives KI-System

Praxisblock: Compliance-integrierte KI-Entwicklung Übergreifende Projekte verbinden technischen KI-Entwicklungsworkflow mit regulatorischen Anforderungen.

• Risikoklassifikation von fünf verschiedenen KI-Systemen nach EU-AI-Act-Kriterien
• Entwurf einer technischen Systemkarte für ein Hochrisiko-KI-System
• Sicherheits-Audit einer ML-Pipeline auf Angriffsvektoren aus dem Cyber-Secure-Coder-Modul
• Erstellen einer Datendokumentation nach EU-AI-Act-Standard für einen realen Datensatz
• Azure-Deployment eines KI-Modells mit integriertem Monitoring und Logging
• Vergleich zweier KI-Systeme hinsichtlich ihrer EU-AI-Act-Risikoklassen und Konsequenzen
• Konzeptionierung einer menschlichen Aufsichtsfunktion für ein Scoring-System
• Review eines Python-Datenaufbereitungsskripts auf Compliance-Lücken
• Strukturierung eines KI-Pilotprojekts mit vollständiger CAIP-konformer Dokumentation
• Bedrohungsmodell für einen Chatbot mit Kundendaten
• Diskussion: Verantwortung von Entwicklern versus Systemanbietern unter dem EU AI Act
• Abschlusspräsentation: KI-System-Konzept mit technischer, sicherheitsbezogener und regulatorischer Dokumentation

Das Programm richtet sich an technische Fachkräfte, die KI-Systeme für den europäischen Markt entwickeln und dabei sowohl technisch als auch regulatorisch kompetent agieren wollen.

• Softwareentwickler und KI-Entwickler, die Systeme für regulierte Branchen bauen
• Data Scientists in Unternehmen, die KI-Compliance als Aufgabenfeld übernehmen sollen
• IT-Fachkräfte in Finanzwesen, Gesundheitsversorgung, öffentlicher Verwaltung
• Technische KI-Projektleiter, die regulatorische Anforderungen in Entwicklungsprozesse integrieren
• Compliance-affine Entwickler, die eine dokumentierbare Qualifikation im EU-AI-Act-Bereich aufbauen wollen

Das Programm verzahnt technische Coding-Labs, Compliance-Dokumentationsübungen und Fallstudien-Analysen zu einem integrierten Lernformat. Python-Aufgaben werden in Notebook-Umgebungen bearbeitet; Compliance-Projekte arbeiten mit strukturierten Dokumentationsvorlagen, die sich an realen EU-AI-Act-Anforderungen orientieren. Der Kurs findet überwiegend in Vollzeit statt; ein Teilzeitmodell ist verfügbar. Alle Lernmaterialien stehen digital zur Verfügung.

Die Regelstudienzeit liegt bei acht bis zehn Wochen. Bei Vollzeitformat können die Inhalte in komprimiertem Rhythmus abgedeckt werden. Das Teilzeitmodell erlaubt eine flexiblere Planung und eignet sich für Berufstätige, die die Weiterbildung parallel zur Arbeit absolvieren möchten. Das EU-AI-Act-Modul erfordert besonders strukturierte Nachbereitungsphasen, da die Dokumentationsprojekte Zeit für eigenständige Recherche einplanen sollten.

Teilnehmende erhalten eine qualifizierte Teilnahmebestätigung für das Gesamtprogramm sowie eine trägerinterne Zusatzqualifikation EU Artificial Intelligence Act — The Essentials 2.0. Das Programm bereitet auf externe Prüfungen vor: Microsoft AI-900, CertNexus CAIP, CertNexus Cyber Secure Coder sowie EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation. Die Zusatzqualifikation wird im Abschlusszertifikat gesondert ausgewiesen.

Der EU Artificial Intelligence Act verändert die Anforderungen an KI-Entwickler grundlegend. Wer Systeme baut, die in Hochrisikokategorien fallen — Kreditentscheidungen, Personalauswahl, medizinische Diagnostik, biometrische Identifikation, Sicherheitskritische Infrastruktur — muss künftig umfangreiche technische Dokumentation, Konformitätsbewertungen und Monitoring-Systeme nachweisen. Entwickler, die diese Anforderungen als technisches Handwerk beherrschen, sind keine Compliance-Bremse, sondern ein Wettbewerbsvorteil. Dieser Kurs schafft ein Qualifikationsprofil, das auf dem deutschen und europäischen Arbeitsmarkt in den kommenden Jahren stark nachgefragt sein wird. Großunternehmen, Behörden und regulierte Branchen suchen Fachkräfte, die KI-Systeme nicht nur entwickeln, sondern sie auch in das regulatorische Rahmenwerk einbetten können. Die Kombination aus CAIP, AI-900, Cyber Secure Coder und der EU-AI-Act-Zusatzqualifikation bildet genau diesen hybriden Kompetenztyp aus. Für Unternehmen, die bereits KI-Systeme einsetzen oder planen, bietet das Programm eine gezielte Aufwertung bestehender technischer Teams. Statt externe Compliance-Berater hinzuzuziehen, können qualifizierte interne Fachkräfte Regulierungsanforderungen direkt in Designentscheidungen einarbeiten — effizienter, kostengünstiger und mit mehr Tiefenverständnis.