KI-Einführung — TensorFlow, PyTorch, Neural Networks, Decision Trees

Diese Weiterbildung vermittelt einen strukturierten Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz. Teilnehmende lernen, was KI eigentlich bedeutet, wie sie sich historisch entwickelt hat und welche technologischen Grundprinzipien hinter maschinellem Lernen, Deep Learning und neuronalen Netzen stecken. Der Kurs verbindet konzeptionelles Grundlagenwissen mit konkreten Anwendungsbeispielen aus Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung und autonomen Systemen. Praxisübungen mit Plattformen wie TensorFlow und PyTorch ermöglichen den direkten Einstieg in die Modellentwicklung. Gleichzeitig werden ethische Fragestellungen rund um Bias, Datenschutz und gesellschaftliche Auswirkungen von KI-Systemen behandelt.

Modul 1 — Grundlagen der Künstlichen Intelligenz Der erste Block legt das konzeptionelle Fundament: Was ist KI, und warum spielt sie gerade jetzt eine so zentrale Rolle? Die Teilnehmenden lernen, wie sich das Feld von einfachen regelbasierten Systemen hin zu lernenden Maschinen entwickelt hat, und bekommen ein klares Bild der verschiedenen Teilbereiche.

• Was ist Künstliche Intelligenz? Begriffsdefinition und Abgrenzung zu verwandten Feldern
• Geschichte und prägende Meilensteine: von den ersten Expertensystemen bis zu modernen Sprachmodellen
• Überblick: Maschinelles Lernen, Deep Learning und generative KI
• Grundlegende Funktionsweise: wie Systeme aus Daten lernen
• Einführung in Trainingsprozesse und Modelltypen
• Datenerhebung und Datenvorbereitung als Grundlage jedes KI-Projekts

Modul 2 — Algorithmen und Modelle Im zweiten Block geht es in die Tiefe: Welche technischen Verfahren stecken hinter KI-Systemen, und wie funktionieren neuronale Netze wirklich? Die Teilnehmenden setzen sich mit verschiedenen Lernverfahren auseinander und verstehen, wann welcher Ansatz sinnvoll ist.

• Entscheidungsbäume: Aufbau, Trainingslogik und Einsatz für Klassifikation und Vorhersage
• Grundaufbau neuronaler Netze: Schichten, Gewichte, Aktivierungsfunktionen
• Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen im Vergleich
• Typische Fehlerquellen: Overfitting, Underfitting und Validierungsstrategien
• Einführung in Deep Learning: Faltungsnetze (CNNs) und rekurrente Netze (RNNs)
• Praxisnahe Demonstration einfacher KI-Modelle

Modul 3 — KI-Anwendungen und Plattformen Im dritten Block steht der praktische Einsatz im Mittelpunkt. Die Teilnehmenden lernen, wie KI bereits heute in Alltagssystemen eingesetzt wird, und bekommen einen direkten Einstieg in führende Entwicklungsumgebungen.

• KI in der Sprachverarbeitung: von Suchmaschinen bis zu Chatbots
• Bildverarbeitung und Computer Vision: Gesichtserkennung, medizinische Diagnostik
• Autonome Systeme: Grundprinzipien selbstfahrender Fahrzeuge
• TensorFlow und PyTorch als Einstiegsplattformen für die KI-Entwicklung
• Einführung in Modelltraining und Hyperparameter-Tuning
• Gruppenarbeit: Analyse eines realen KI-Anwendungsbeispiels

Modul 4 — Ethik, Gesellschaft und Karriere Der abschließende Block beleuchtet die gesellschaftliche Dimension von KI und gibt einen Ausblick auf Karrierewege und weiterführende Lernpfade. Technische Kompetenz allein reicht nicht — wer mit KI arbeitet, muss auch ihre Auswirkungen reflektieren können.

• Chancen und Risiken: wie KI Märkte, Berufsfelder und Lebensrealitäten verändert
• Algorithmischer Bias und Diskriminierung: Ursachen, Beispiele, Gegenmaßnahmen
• Datenschutz und DSGVO-konforme KI-Entwicklung
• Regulierung: EU AI Act und internationale Rahmenbedingungen
• Karrierewege: KI-Entwickler:in, Data Scientist, Machine Learning Engineer
• Weiterführende Spezialisierungen und Lernpfade im KI-Bereich

Praxisblock Im gesamten Kursverlauf begleiten praktische Übungen und Demonstrations-Experimente das Theoriewissen. Die Teilnehmenden arbeiten direkt mit KI-Tools und setzen kleinere Eigenentwicklungen um.

• Aufsetzen einer lokalen Entwicklungsumgebung mit Python und TensorFlow
• Laden und Vorverarbeiten eines öffentlichen Datensatzes (z. B. MNIST)
• Training eines einfachen Klassifikationsmodells und Auswertung der Ergebnisse
• Visualisierung von Trainingsverlauf und Modellgenauigkeit
• Debugging eines fehlerhaften Modells und iterative Verbesserung
• Gruppenarbeit: Analyse und Präsentation eines KI-Anwendungsbeispiels aus der Praxis
• Reflexion: Welche ethischen Fragen stellen sich bei diesem Anwendungsfall?
• Einführung in Prompt-basierte KI-Interaktion mit modernen Sprachmodellen
• Vergleich verschiedener KI-Tools anhand vorgegebener Kriterien
• Dokumentation eines eigenen Mini-Experiments nach wissenschaftlichem Standard
• Abschlusspräsentation der Gruppenarbeit mit Peer-Feedback
• Auswertung und Nachbesprechung aller Praxisprojekte

Die praktischen Phasen sind so konzipiert, dass auch Teilnehmende ohne tiefgreifende Programmiervorkenntnisse aktiv mitarbeiten können. Begleitendes Lernmaterial, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und gezielte Unterstützung durch Kursleitende stellen sicher, dass niemand zurückbleibt. Am Ende des Kurses haben alle Teilnehmenden ein funktionierendes KI-Experiment dokumentiert und präsentiert.

Diese Weiterbildung richtet sich an Personen, die einen fundierten Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz suchen — unabhängig davon, ob sie aus einem technischen oder einem anderen beruflichen Hintergrund kommen. Besonders profitieren diejenigen, die sich gezielt für eine Karriere in der KI-Entwicklung oder Datenanalyse qualifizieren möchten.

• Berufseinsteiger:innen aus Informatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder verwandten Disziplinen
• Fachkräfte aus der Softwareentwicklung oder Datenanalyse, die sich auf KI spezialisieren möchten
• Technisch affine Quereinsteiger:innen mit hoher Lernbereitschaft und Interesse an zukunftsweisenden Technologien
• Berufstätige, die ihre bestehenden IT-Kenntnisse gezielt um KI-Kompetenzen erweitern möchten
• Personen, die nach einer beruflichen Neuorientierung in einem stark nachgefragten Technologiefeld Fuß fassen wollen

Der Kurs findet im Combined Learning-Format statt, das heißt, er kombiniert Präsenzphasen und Online-Lerneinheiten zu einem strukturierten Gesamtprogramm. In Vollzeit durchgeführt, dauert die Weiterbildung mehr als eine Woche bis zu einem Monat. Die Didaktik verbindet Frontalunterricht mit angeleiteten Praxisübungen, Gruppenarbeiten und selbstständigen Lernphasen. Kursleitende mit Praxiserfahrung im KI-Bereich begleiten den Lernprozess und stehen für Fragen zur Verfügung. Lernmaterialien werden digital bereitgestellt, sodass Inhalte auch nach Kursende nachgearbeitet werden können.

Die Weiterbildung wird in Vollzeit durchgeführt und umfasst je nach Anbieter einen Zeitraum von mehr als einer Woche bis zu einem Monat. Der genaue Stundenumfang variiert je nach Bildungsträger. Die intensive Tagesstruktur ermöglicht ein konzentriertes Lernen und schafft ausreichend Zeit für praktische Übungen, Gruplenarbeit und individuelle Vertiefung. Lernende, die den Kurs in Vollzeit belegen, erzielen in der Regel schnellere Lernfortschritte als in Teilzeitformaten.

Nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung erhalten die Teilnehmenden ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des jeweiligen Bildungsträgers. Dieses Dokument belegt die erworbenen Kenntnisse und Kompetenzen im Bereich Künstliche Intelligenz und kann bei Bewerbungen und in Karrieregesprächen vorgelegt werden. Es handelt sich dabei um ein anerkanntes Weiterbildungszertifikat, das als Grundlage für weiterführende Qualifikationen und Spezialisierungen dient. Ein staatlich anerkannter Abschluss oder eine Hochschulqualifikation ist mit diesem Kurs nicht verbunden.

Die Nachfrage nach Fachkräften mit KI-Kenntnissen wächst in nahezu allen Branchen — von der Softwareentwicklung über die Medizintechnik bis zur Finanzwirtschaft. Wer diese Weiterbildung abschließt, hat sich eine solide Grundlage geschaffen, um in einem der dynamischsten Berufsfelder der Gegenwart Fuß zu fassen. Die erworbenen Kenntnisse in maschinellem Lernen, TensorFlow, PyTorch und ethischer KI-Entwicklung sind direkt beruflich verwertbar und öffnen den Weg zu Positionen wie Data Scientist, Machine Learning Engineer oder KI-Entwickler:in. Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist diese Weiterbildung in der Regel über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder der Jobcenter förderbar. Darüber hinaus können je nach individueller Situation das Qualifizierungschancengesetz, die Berufsförderung (BFD) der Bundeswehr, Leistungen zur Rehabilitation oder Förderungen der Deutschen Rentenversicherung in Anspruch genommen werden. Die konkrete Förderfähigkeit sollte vorab mit der zuständigen Stelle geklärt werden. Durch die praxisnahe Ausrichtung des Kurses — mit echten Programmierprojekten, Gruppenarbeiten und einer abschließenden Präsentation — bauen die Teilnehmenden nicht nur theoretisches Wissen auf, sondern sammeln auch die Art von Anwendungserfahrung, die Arbeitgeber suchen. Das Abschlusszertifikat sowie die belegbaren Projekterfahrungen aus der Weiterbildung sind ein aussagekräftiger Nachweis für die eigene Qualifikation — besonders für Quereinsteiger:innen und Berufsumsteiger:innen, die sich in einem neuen Fachgebiet positionieren möchten.