Einführung in die künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist keine ferne Technologie mehr — sie verändert Branchen, Arbeitsprozesse und Entscheidungslogiken in einem Tempo, das wenig Spielraum für Abwarten lässt. Diese Weiterbildung bündelt drei komplementäre Zertifizierungsprogramme, die gemeinsam ein solides Fundament in KI-Konzepten, Azure-basierten AI-Diensten und generativer KI aufbauen. Wer bisher keinen formalen KI-Hintergrund hat, aber versteht, dass Sprachmodelle, Bildgenerierung und KI-gestützte Automatisierung den Berufsalltag bereits prägen, findet hier einen strukturierten Einstieg — terminologisch präzise, praxisnah und durch international anerkannte Zertifizierungen abgesichert.

Modul 1 — EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation Die EXIN BCS AI Foundation-Zertifizierung ist das Eingangstor in die formale KI-Qualifizierung nach dem gemeinsamen Curriculum von EXIN und BCS, dem Chartered Institute for IT. Das Modul baut auf dem EXIN BCS Essentials Certificate auf und erweitert dessen Inhalte um ein tieferes konzeptionelles Verständnis. Behandelt werden die zentralen Paradigmen des maschinellen Lernens, neuronale Architekturen und die Terminologie, die in internationalen KI-Projekten vorausgesetzt wird.

• Definitionen und Geschichte der künstlichen Intelligenz
• Symbolische KI, wissensbasierte Systeme und Expertensysteme im historischen Kontext
• Maschinelles Lernen: überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
• Neuronale Netze, Deep Learning und Convolutional Neural Networks
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Spracherkennung
• Computer Vision und Bildklassifikation
• Ethische Prinzipien, Fairness und gesellschaftliche Auswirkungen von KI

Modul 2 — AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals Microsoft Azure bietet eine breite Palette an Cloud-basierten AI-Diensten, die sich ohne tiefgreifende Data-Science-Kenntnisse in Geschäftsanwendungen integrieren lassen. Das AI-900-Modul gibt einen strukturierten Überblick über das Azure-AI-Ökosystem und führt auf die gleichnamige Microsoft-Zertifizierungsprüfung hin. Der Schwerpunkt liegt darauf, zu verstehen, welcher Dienst für welche Problemklasse geeignet ist — von der Textanalyse bis zur Sprachsynthese.

• Azure Machine Learning: Trainings-Pipelines, Modell-Deployment und AutoML
• Azure Cognitive Services im Überblick (Vision, Language, Speech, Decision)
• Azure Bot Service und Grundlagen der Konversations-KI
• Verantwortungsvoller KI-Einsatz laut Microsoft-Richtlinien
• Datenschutz und Compliance-Anforderungen in Azure-AI-Projekten

Modul 3 — GenAIBIZ ChatGPT / Generative KI im Unternehmenskontext Generative KI hat in kürzester Zeit den Sprung vom Labor in den Büroalltag geschafft. Dieses Modul nähert sich dem Thema aus der Businessperspektive: Wie lassen sich große Sprachmodelle, Bildgeneratoren und Code-Assistenten sinnvoll in Arbeitsprozessen einsetzen, ohne dabei rechtliche und qualitative Risiken zu ignorieren? Im Mittelpunkt stehen praktische Experimente mit KI-Werkzeugen sowie ein Rahmenwerk für die strategische Einführung generativer KI im Unternehmen.

• Architektur von Large Language Models (Transformer, Tokens, Prompts)
• Textgenerierung und Prompt Engineering für professionelle Texte
• Code-Generierung und KI-gestützte Programmierunterstützung
• Bild- und Videogenerierung mit aktuellen Diffusionsmodellen
• Audiogenerierung, Text-to-Speech und Sprachklonierung
• Identifikation von Halluzinationen, Bias und Fehlerquellen in LLM-Ausgaben
• Rechtliche Aspekte: Urheberrecht, Datenschutz und KI-Regulierung (EU AI Act)
• Entwicklung einer unternehmensinternen Nutzungsstrategie für generative KI
• Qualitätssicherung und Review-Prozesse für KI-generierte Inhalte
• Einsatzszenarien nach Abteilung: Marketing, HR, IT, Kundendienst

Praxisübungen und Anwendungsbeispiele Die drei Module bauen aufeinander auf und werden durch integrierte Übungsaufgaben ergänzt, die das theoretische Wissen in reale Kontexte übersetzen.

• Konzeptionierung einer einfachen NLP-Pipeline auf Azure
• Formulierung und Optimierung von Prompts für Text- und Codeaufgaben
• Analyse von Bias in einem vortrainierten Klassifikationsmodell
• Erstellung eines unternehmensinternen Leitfadens für KI-Nutzung
• Evaluierung einer generativen KI-Ausgabe nach Qualitätskriterien
• Mapping von Azure-AI-Diensten auf konkrete Anwendungsfälle
• Diskussion ethischer Grenzen in AI-Entscheidungssystemen
• Vergleich proprietärer und Open-Source-Sprachmodelle
• Praxisbeispiele aus Branchen wie Gesundheit, Logistik und Finanzwesen
• Einordnung aktueller KI-Nachrichten in den erlernten Begriffsrahmen

Der modulare Aufbau macht es möglich, zunächst mit dem konzeptionellen EXIN-BCS-Block zu beginnen, das Azure-spezifische Prüfungswissen aufzubauen und anschließend die generativen Anwendungsszenarien zu vertiefen. Zwischen den Modulen sind Übungsphasen eingeplant, in denen das Erlernte in simulierten Szenarien gefestigt wird. Die Abfolge entspricht einem natürlichen Lernpfad vom Allgemeinen zum Spezifischen.

Diese Weiterbildung richtet sich an Berufstätige, die einen fundierten, zertifizierten Einstieg in das Thema künstliche Intelligenz suchen, ohne vorher ein Data-Science- oder Informatikstudium absolviert zu haben. Willkommen sind ausdrücklich auch Fachfremde, die KI-Projekte im eigenen Unternehmen begleiten oder einschätzen müssen.

• Fachanwender:innen aus Bereichen wie Marketing, HR, Einkauf oder Kundenservice
• IT-Generalist:innen ohne spezialisierte KI-Kenntnisse
• Projektmanager:innen, die KI-Initiativen koordinieren
• Führungskräfte, die strategische KI-Entscheidungen treffen
• Quereinsteiger:innen, die in KI-nahe Berufsfelder wechseln möchten

Der Kurs findet im Format Combined Learning statt und kombiniert live geführten Online-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer mit begleiteten Selbststudienphasen. Theorieinhalte werden durch Fallbeispiele, Gruppenszenarien und Hands-on-Übungen aufgelockert. Für die aktive Teilnahme am Live-Unterricht werden Mikrofon, Kamera und Chatfunktion genutzt. Die Vollzeitvariante ermöglicht eine intensive, fokussierte Durcharbeitung aller drei Module ohne längere Pausen zwischen den Abschnitten. Kursunterlagen und Übungsressourcen stehen über eine Lernplattform bereit.

Die Weiterbildung ist auf mehr als einen Monat bis maximal drei Monate ausgelegt, entsprechend der kombinierten Tiefe von drei Zertifizierungsprogrammen. Die genaue Wochenstundenzahl richtet sich nach dem gebuchten Starttermin und der jeweiligen Kursplanung. Vollzeitig absolviert entspricht das Pensum einem dichten Lernprogramm, das parallel keine weitere Vollzeitbeschäftigung erlaubt.

Nach erfolgreich abgelegter EXIN-Prüfung erhalten Teilnehmende das EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation Certificate, das international in IT-Stellenausschreibungen als Grundlagennachweis anerkannt ist. Die AI-900-Prüfung führt zum Microsoft Azure AI Fundamentals-Zertifikat, das über Microsoft Learn verwaltet wird und keiner regelmäßigen Erneuerung unterliegt. Das GenAIBIZ-Modul wird mit einem Kurszertifikat abgeschlossen. Ergänzend stellt der durchführende Bildungsträger eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung aus.

Wer alle drei Module durchläuft, verlässt die Weiterbildung mit einem nachweisbaren, zertifizierten KI-Grundlagenwissen, das über flüchtige Buzz-Kenntnisse hinausgeht. Das EXIN BCS Foundation-Zertifikat und das Microsoft AI-900-Badge schaffen Vertrauen auf dem Arbeitsmarkt — nicht als Versprechen vertiefter Modellentwicklung, sondern als Nachweis, dass KI-Themen konzeptionell eingeordnet, Azure-Dienste benannt und generative Anwendungen kritisch bewertet werden können. Für Teams und Abteilungen, die eigene KI-Projekte aufsetzen oder externe Dienstleister steuern, ist genau das der entscheidende Kompetenzsprung. Die Kombination aus Foundation-Zertifizierung, Cloud-spezifischem Microsoft-Badge und praxisorientiertem Generative-AI-Modul ist keine zufällige Aneinanderreihung. Sie folgt einem Lernpfad vom konzeptionellen Rahmen über die Plattformkenntnisse bis hin zu konkreten Werkzeugen. Wer nach der Weiterbildung KI-Projekte begleitet, wird sowohl die technische Seite besser verstehen als auch die strategischen und ethischen Fragen kompetenter in Meetings einbringen können. Langfristig öffnet diese Qualifizierung Türen zu weiterführenden Zertifizierungspfaden — etwa zum Azure AI Engineer (AI-102), zum Microsoft Certified: Azure Data Scientist oder zu spezialisierten EXIN-Programmen in den Bereichen IT Management und Datenschutz. Das Fundament, das diese Weiterbildung legt, lässt sich in viele Richtungen ausbauen, ohne dass man es jemals neu aufbauen müsste.