KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation Blockchain Foundation

Dieser Kurs kombiniert fünf aufeinander aufbauende Qualifizierungsmodule zu einem Lernpfad, der explizit an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Blockchain-Technologie ansetzt. Die ersten drei Module legen eine breite Azure-KI-Grundlage (AI-900), vertiefen sie auf der Ebene des Machine-Learning-Engineerings (DP-100) und führen zur produktionsreifen Implementierung von Azure-AI-Lösungen (AI-102). Das vierte Modul erschließt Blockchain-Grundlagen mit dem EXIN Blockchain Foundation-Standard. Das fünfte schlägt die Brücke zur sicheren Softwareentwicklung: CertNexus Cyber Secure Coder vermittelt, wie KI- und Blockchain-Systeme von Anfang an gegen Angriffsvektoren abgesichert werden.

Modul 1: AI-900 — Microsoft Azure AI Fundamentals Der Einstieg gibt einen breiten Überblick über KI-Konzepte und deren Umsetzung in Microsoft Azure. Teilnehmende verstehen, welche Arten von KI-Problemen mit Azure-Diensten lösbar sind und welche ethischen Leitlinien dabei gelten.

• Machine Learning-Grundbegriffe: überwachtes und unüberwachtes Lernen, Regressions- und Klassifikationsmodelle
• Azure AI Services im Überblick: Computer Vision, Natural Language Processing, Entscheidungsmodelle
• Cognitive Services: vorkonfigurierte KI-Modelle für Text, Bild und Sprache
• Responsible AI: Fairness, Transparenz, Datenschutz und Rechenschaftspflicht in KI-Systemen
• Praktisches Szenario: Entwicklung eines einfachen Azure-basierten Chatbots als Praxisbeispiel
• Azure Machine Learning Studio: erste Schritte mit der No-Code/Low-Code-Umgebung

Modul 2: DP-100 — Azure Data Scientist Associate Dieses Modul vertieft den Weg von rohen Daten zum eingesetzten ML-Modell. Mit Azure Machine Learning als zentraler Plattform lernen Teilnehmende den vollständigen Entwicklungs- und Deployment-Zyklus kennen.

• Azure Machine Learning Workspaces, Compute-Ressourcen und Pipelines einrichten
• Datenaufbereitung und Feature Engineering für Trainingsszenarien
• Modelltraining: Algorithmusauswahl, Hyperparameter-Tuning und Cross-Validation
• Modellregistrierung, Versionierung und Verwaltung in Azure ML
• Deployment von Modellen als REST-Endpunkte in Azure Container Instances und Kubernetes
• Monitoring von Modellperformance und Datendrift in Produktionsumgebungen
• Praxisprojekt: Entwicklung eines Prognosemodells für Nachfrageplanung in einem Logistikszenario

Modul 3: AI-102 — Azure AI Engineer Associate Das dritte Azure-Modul stellt die produktionsseitige Implementierung von KI-Lösungen ins Zentrum. Wie werden aus einzelnen Azure AI-Bausteinen robuste, skalierbare Anwendungen, die echte Nutzeranforderungen erfüllen?

• NLP-Lösungen: Textanalyse, Sentimentanalyse, Named Entity Recognition und Übersetzungsdienste
• Computer Vision: Custom Vision, Form Recognizer und Bildklassifikation in produktiven Szenarien
• Conversational AI: Azure Bot Framework, QnA Maker und Dialogmanagement
• Integration von Azure AI Services in bestehende Anwendungsarchitekturen über SDKs und REST-APIs
• Responsible AI in der Praxis: Bias-Erkennung, Transparenz-Logs und Governance-Konfiguration
• Praxisprojekt: Aufbau eines virtuellen Assistenten für die Bearbeitung von Service-Requests

Modul 4: EXIN Blockchain Foundation Blockchain ist nicht mehr nur ein Finanzmarkt-Phänomen — sie findet Anwendung in Lieferketten, Gesundheitswesen, öffentlicher Verwaltung und überall dort, wo vertrauenswürdige, dezentrale Datenspeicherung gefragt ist. Dieses Modul vermittelt das Fundament, um Blockchain-Projekte fachkundig zu beurteilen und in KI-Architekturen einzuordnen.

• Grundprinzipien verteilter Ledger: wie Konsensus, Unveränderlichkeit und Dezentralisierung funktionieren
• Smart Contracts: Konzepte, typische Implementierungsbeispiele und Grenzen der Automatisierung
• Wichtige Blockchain-Plattformen im Vergleich: Ethereum (öffentlich, permissionless) und Hyperledger Fabric (enterprise-grade, permissioned)
• Typische Business-Use-Cases: Lieferkettenverfolgung, digitale Identitäten, Tokenisierung von Vermögenswerten
• Praxisbeispiel: Design eines Tracking-Systems für einen Logistikprozess auf Blockchain-Basis
• EXIN Blockchain Foundation als international anerkannte Zertifizierung des EXIN-Verbands

Modul 5: CertNexus Cyber Secure Coder KI-Systeme und Blockchain-Anwendungen schaffen neue Angriffsflächen. Dieses abschließende Modul behandelt, wie sichere Softwareentwicklungspraktiken in KI- und Blockchain-Projekten von Anfang an verankert werden — nicht als nachgelagerte Compliance-Aufgabe, sondern als integraler Bestandteil des Entwicklungsprozesses.

• Sicherheitsprinzipien in der Softwareentwicklung: Security by Design und Defense in Depth
• Bedrohungsmodellierung für KI-Applikationen: Adversarial Attacks, Data Poisoning, Model Inversion
• Sichere Patterns für Smart-Contract-Entwicklung: Reentrancy-Schutz, Access Control, Gas-Optimierung
• Code-Review-Methoden mit Sicherheitsfokus und automatisierte Sicherheitstests
• OWASP Top 10 im Kontext von Web-APIs und KI-Backend-Diensten
• GDPR-Compliance in KI-Systemen: Datensparsamkeit, Recht auf Erklärung, Protokollierung
• Praxisszenario: Sicherheitsaudit und Absicherung eines Smart-Contract-Workflows

Praxisprojekte und übergreifende Anwendungen Jedes Modul enthält eigene Praxisprojekte. Zusätzlich werden am Ende übergreifende Szenarien bearbeitet, die alle fünf Kompetenzbereiche miteinander verknüpfen.

• Architekturentwurf: Systemdiagramm einer KI-gestützten Lieferkettenlösung mit Blockchain-Verifikationsschicht
• Security Review: Bewertung einer fiktiven Azure AI-Architektur auf Schwachstellen nach OWASP
• Responsible-AI-Assessment: Analyse eines Machine-Learning-Modells auf Bias und Governance-Lücken
• Smart-Contract-Analyse: Identifikation von Sicherheitslücken in einem Beispiel-Solidity-Contract
• Integrationsszenario: Azure ML-Modellausgabe als Trigger für eine Blockchain-Transaktion designen
• Deployment-Übung: ein AI-102-Modell als gesicherter REST-Endpunkt mit Authentifizierung und Rate Limiting
• Fallstudie: Wie kombinieren Unternehmen heute Azure KI und Blockchain in produktiven Systemen?
• Compliance-Check: GDPR-Anforderungen in einem KI-Deployment-Szenario identifizieren und adressieren
• Stakeholder-Kommunikation: technische Architekturbeschreibung für nicht-technisches Management aufbereiten
• Peer-Review: gegenseitiges Audit von Systemarchitektur-Entwürfen
• Abschlusspräsentation: vollständiges Architekturkonzept für ein KI-Blockchain-Anwendungsszenario

Das Bündel richtet sich an IT-Professionals, die auf Schnittstellenfunktionen zwischen KI-Systementwicklung und Blockchain-Anwendungen hinarbeiten und dabei Sicherheit als Kernanforderung verstehen.

• IT-Fachkräfte und Softwareentwicklerinnen, die sich auf Azure-KI-Zertifizierungen vorbereiten
• Data Scientists, die ihren Wissensrahmen um KI-Architektur und sichere Softwareentwicklung erweitern möchten
• IT-Architekten, die KI-Lösungen und Blockchain-Infrastruktur in Unternehmensumgebungen integrieren
• Quereinsteiger mit soliden IT-Grundlagen und Interesse an modernen Infrastrukturprojekten
• Fachkräfte aus Branchen, in denen Blockchain-Anwendungen wachsen: Logistik, Gesundheit, Finanzwesen

Fünf aufeinander aufbauende Module erfordern ein Lernformat, das sowohl strukturiert als auch flexibel ist. Das Combined-Learning-Format verbindet betreute Instruktionsphasen — in denen komplexe Architekturen erklärt und demonstriert werden — mit eigenständigen Übungsumgebungen in Azure. Praktische Szenarien dominieren besonders in DP-100, AI-102 und Cyber Secure Coder. Der Kurs wird online deutschlandweit angeboten, wahlweise in Deutsch oder Englisch, und ist sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit buchbar.

Das fünfteilige Bündel ist als umfangreiche Weiterbildung angelegt. Die Gesamtdauer ergibt sich aus der Summe der fünf Module; Vollzeit- und Teilzeitvarianten erlauben es, den Kurs an die jeweilige Lebenssituation anzupassen. Online-Zugang ermöglicht bundesweite Teilnahme ohne Reiseaufwand.

Das Bündel bereitet auf drei Microsoft-Prüfungen vor: AI-900 (Azure AI Fundamentals), DP-100 (Azure Data Scientist Associate) und AI-102 (Azure AI Engineer Associate). Darüber hinaus wird die EXIN Blockchain Foundation-Zertifizierung vorbereitet, die vom internationalen Qualifizierungsverband EXIN ausgestellt wird. Für das CertNexus Cyber Secure Coder-Modul bereitet der Kurs auf die entsprechende CertNexus-Zertifizierung vor. Der Kursanbieter stellt zusätzlich eine qualifizierte Lehrgangsbescheinigung für das gesamte Bündel aus.

KI und Blockchain werden heute noch zu oft als separate Technologie-Silos behandelt — die eine für Mustererkennungsaufgaben, die andere für Vertrauensinfrastruktur. Tatsächlich entsteht der größte Nutzen an der Schnittstelle: KI-Modelle, deren Ausgaben auf einer unveränderlichen Blockchain auditierbar sind; automatisierte Lieferketten, in denen ML-Vorhersagen Smart-Contract-Aktionen auslösen; oder gesundheitliche Datenlösungen, die KI-Analysen mit datenschutzkonformer Blockchain-Speicherung verbinden. Wer beide Welten versteht und sicher designen kann, besetzt eine gefragte Nischenposition. Die fünf Zertifizierungen dieses Bündels — drei von Microsoft, eine von EXIN und eine von CertNexus — ergeben zusammen ein nachweisbares Qualifikationsprofil, das über eine einzelne Herstellerzertifizierung weit hinausgeht. Arbeitgeber in Technologieunternehmen, Beratungen und regulierten Branchen suchen genau diese Kombination: jemand, der KI-Architektur kann, Blockchain versteht und weiß, wie sichere Systeme gebaut werden. Das Cyber-Secure-Coder-Modul ist dabei kein optionaler Anhang, sondern strategisch notwendig: KI-Systeme und Blockchain-Anwendungen sind attraktive Angriffsziele. Wer Security erst nach dem Build einbaut, baut auf wackligem Fundament. Absolventinnen und Absolventen dieses Kurses haben gelernt, sicherheitsrelevante Entscheidungen von Beginn an in Architekturentwürfe einzubauen — und das ist ein Merkmal, das in der Praxis den Unterschied macht.