Complete Artificial Intelligence for Beginners — ML, Neural Nets, NLP, Deep Learning

Künstliche Intelligenz ist längst keine Zukunftstechnologie mehr — sie ist Gegenwart. Sprachassistenten, Bilderkennungssysteme, Empfehlungsalgorithmen und autonome Fahrzeuge basieren auf denselben Grundprinzipien, die in dieser Weiterbildung von Grund auf vermittelt werden. Der Kurs richtet sich explizit an Einsteigerinnen und Einsteiger, die KI verstehen, eigene Modelle trainieren und in beruflichen Kontexten einsetzen möchten. Die Lerninhalte umfassen maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke, Deep Learning und Natural Language Processing. Praktisch wird mit Python sowie den Bibliotheken TensorFlow und Scikit-learn gearbeitet. Algorithmen zur Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Entscheidungsfindung werden sowohl theoretisch erklärt als auch praktisch implementiert. Das Programm schließt mit einem international anerkannten Herstellerzertifikat sowie einem Lehrgangszertifikat von New Horizons ab.

Modul 1 — Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens: Der Einstieg legt das konzeptionelle Fundament. Teilnehmende lernen, was KI ist, wie maschinelles Lernen funktioniert und welche Denkmodelle hinter modernen KI-Systemen stehen. Historische Meilensteine und aktuelle Anwendungsfelder geben Orientierung und Motivation.

• Definition und Geschichte der Künstlichen Intelligenz
• Abgrenzung: KI, maschinelles Lernen und Deep Learning
• Überwachtes Lernen: Klassifikation und Regression
• Unüberwachtes Lernen: Clustering und Dimensionsreduktion
• Bestärkendes Lernen: Grundidee und typische Anwendungsfälle
• Datenqualität und Datenaufbereitung als Erfolgsfaktor

Modul 2 — Neuronale Netzwerke und Deep Learning: Neuronale Netzwerke sind das Rückgrat moderner KI. Dieser Block erklärt den Aufbau künstlicher Neuronen, die Funktion von Schichten und wie durch Backpropagation Modelle lernen. Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks werden als spezialisierte Architekturen eingeführt.

• Aufbau eines künstlichen Neurons und einfacher Netzwerke
• Aktivierungsfunktionen: Sigmoid, ReLU, Softmax
• Backpropagation und Gradientenabstieg verständlich erklärt
• Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildverarbeitung
• Recurrent Neural Networks (RNNs) und LSTMs für sequenzielle Daten
• Hyperparameter-Tuning und Modelloptimierung

Modul 3 — Natural Language Processing: Dieser Abschnitt widmet sich der maschinellen Verarbeitung menschlicher Sprache. Teilnehmende lernen, wie Texte aufbereitet, repräsentiert und für Klassifikations- oder Generierungsaufgaben genutzt werden.

• Tokenisierung, Stemming und Lemmatisierung
• Bag of Words und TF-IDF als Textrepräsentation
• Word Embeddings: Word2Vec und GloVe
• Textklassifizierung mit Scikit-learn und TensorFlow
• Sentimentanalyse und Named Entity Recognition
• Einstieg in Transformer-Architekturen und vortrainierte Modelle

Modul 4 — Implementierung mit Python, TensorFlow und Scikit-learn: Der praktische Block bringt alle vorherigen Inhalte in konkrete Code zusammen. Teilnehmende implementieren eigene Modelle, evaluieren sie anhand realer Datensätze und lernen den Einsatz professioneller KI-Bibliotheken.

• Python-Grundlagen für KI: NumPy, Pandas, Matplotlib
• Scikit-learn: Daten laden, vorverarbeiten, Modelle trainieren und evaluieren
• TensorFlow und Keras: neuronale Netze bauen und trainieren
• Modellbewertung: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, Konfusionsmatrix
• Overfitting und Regularisierung: Dropout, L1/L2
• Speichern, Laden und Deployment einfacher KI-Modelle

Praxis-Block — Anwendungsprojekte und reale KI-Szenarien

• Bilderkennung: eigenes CNN auf einem Bilddatensatz trainieren
• Textklassifizierung: Sentimentanalyse auf Produktrezensionen anwenden
• Entscheidungsfindung: Entscheidungsbaum und Random Forest auf tabellarischen Daten
• Clustering: Kundensegmentierung mit K-Means durchführen
• NLP-Pipeline von der Rohdaten-Vorbereitung bis zur Klassifikation
• Modellvergleich: verschiedene Algorithmen auf demselben Datensatz evaluieren
• Fehleranalyse: falsch klassifizierte Beispiele untersuchen und Modell verbessern
• Visualisierung von Trainingskurven und Evaluierungsmetriken
• Ethik-Fallstudie: Bias in KI-Modellen erkennen und dokumentieren
• Präsentation eines eigenen KI-Projekts im Kursrahmen
• Überblick über KI-Karrierepfade und weiterführende Lernressourcen
• Abschlussdiskussion: Trends und Zukunft der KI

Zum Abschluss dokumentieren Teilnehmende ein eigenes kleines KI-Projekt vollständig — von der Fragestellung über die Datenauswahl, das Modelltraining bis zur Bewertung der Ergebnisse. Diese Dokumentation kann als Portfolio-Bestandteil in der Bewerbung eingesetzt werden.

Der Kurs richtet sich explizit an Personen ohne KI-Vorwissen, die einen strukturierten und praxisnahen Einstieg in das Thema suchen. Geeignet sind sowohl Berufseinsteiger als auch Berufstätige aus anderen Fachbereichen, die KI für ihre Arbeit nutzbar machen möchten.

• Einsteiger ohne bisherige KI- oder Machine-Learning-Kenntnisse
• IT-Fachleute, die ihr Skillset um KI-Grundlagen erweitern möchten
• Datenbankadministratoren, Entwickler oder Analysten mit Interesse an KI
• Berufstätige aus Nicht-IT-Bereichen mit analytischer Affinität
• Studierende und Berufseinsteiger, die KI-Kompetenzen aufbauen möchten

Der Kurs wird überwiegend im Format Combined Learning durchgeführt, das strukturierte Online- oder Präsenzphasen mit selbstgesteuerten Lernabschnitten kombiniert. Jede theoretische Einheit wird durch praktische Übungen mit realen Datensätzen ergänzt. Ergänzend stehen Online-Seminare für eine ortsunabhängige Teilnahme zur Verfügung. Teilnehmende erhalten Zugang zu einer Übungsumgebung mit vorbereiteten Notebooks und Datensätzen. Erfahrene Trainer stehen für Fragen und Feedback bereit und unterstützen beim Übergang von der Theorie zur eigenen Implementierung.

Der Kurs dauert in der Regel zwischen einem und drei Monaten. Vollzeitformate ermöglichen einen schnelleren Abschluss, Teilzeitoptionen passen sich an berufliche Verpflichtungen an. Der genaue Zeitplan wird im Beratungsgespräch individuell festgelegt.

Absolventen erhalten ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat von New Horizons. Die Nachweise dokumentieren grundlegende KI-Kompetenzen und sind bei Unternehmen anerkannt, die KI-Fachkräfte suchen. Die Prüfungsanforderungen werden transparent im Verlauf des Kurses kommuniziert.

KI-Kenntnisse gehören zu den gefragtesten Qualifikationen auf dem Arbeitsmarkt — branchenübergreifend. Ob Gesundheitswesen, Logistik, Finanzdienstleistungen oder Medien: überall entstehen Stellen, die ein grundlegendes Verständnis von maschinellem Lernen und KI voraussetzen. Dieser Kurs schafft genau dieses Fundament und ermöglicht es Absolventinnen und Absolventen, in KI-Projekte einzusteigen oder bestehende Fachkenntnisse mit KI-Methoden zu kombinieren. Das international anerkannte Zertifikat macht die neu erworbenen Kompetenzen für Arbeitgeber und Auftraggeber sichtbar. Besonders für Quereinsteiger ist ein zertifizierter Nachweis entscheidend, um im Bewerbungsprozess zu überzeugen. Der praktische Ansatz des Kurses stellt sicher, dass Teilnehmende nach Abschluss nicht nur Konzepte kennen, sondern eigene KI-Modelle implementieren können. Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Weiterbildung in der Regel über einen Bildungsgutschein der Bundesagentur für Arbeit oder des Jobcenters förderbar. Je nach individueller Situation kommen auch das Qualifizierungschancengesetz, Leistungen zur Rehabilitation oder Förderungen der Deutschen Rentenversicherung in Betracht. Das Beratungsgespräch vor Seminarbeginn klärt die geeignete Förderart und unterstützt bei der Jobsuche und Bewerbungsoptimierung während der Schulung.