KI-gestützter Mobile Application Developer – Weiterbildung

Dieser Kurs qualifiziert für die Entwicklung mobiler Anwendungen, die künstliche Intelligenz direkt in ihre Funktionen integrieren – etwa für Bilderkennung oder Sprachverarbeitung. Vermittelt werden Methoden des Machine Learning und Deep Learning nach dem CRISP-DM-Vorgehensmodell sowie die Java-basierte Entwicklung von Android-Apps mit Jetpack Compose. Wer nach dem Kurs KI-Modelle konzipieren, in eine mobile App integrieren und dabei rechtliche wie ethische Rahmenbedingungen berücksichtigen können möchte, findet hier die passende Kombination.

Modul 1 – Machine Learning und Deep Learning nach CRISP-DM Der erste Baustein vermittelt die methodischen Grundlagen für KI-Projekte. Das Vorgehensmodell CRISP-DM dient dabei als roter Faden, der von der Datenaufbereitung bis zur Modellbewertung führt, bevor klassische Algorithmen und moderne Deep-Learning-Ansätze im Detail behandelt werden.

• CRISP-DM als strukturiertes Vorgehensmodell für Data-Mining- und ML-Projekte
• Klassische Machine-Learning-Algorithmen und ihre Einsatzbereiche
• Deep-Learning-Architekturen und aktuelle KI-Modelle
• Datenmanagement und Datenaufbereitung als Grundlage jedes KI-Projekts
• Auswahl geeigneter Technologien für unterschiedliche KI-Aufgabenstellungen
• Bewertung und Validierung trainierter Modelle

Modul 2 – KI-Deployment, Projektmanagement und Governance Der zweite Baustein führt von der Modellentwicklung zur praktischen Umsetzung im Unternehmenskontext. Neben technischen Aspekten des Deployments stehen organisatorische Verankerung sowie rechtliche und ethische Leitplanken im Zentrum.

• KI-Deployment und geeignete Tools für den Praxiseinsatz
• Planung und Steuerung von KI-Projekten im Unternehmenskontext
• Organisatorische Integration von KI-Lösungen in bestehende Systeme
• Rechtliche Anforderungen des EU AI Act an KI-Anwendungen
• Ethische Leitfragen beim Einsatz künstlicher Intelligenz
• Verantwortungsvoller Umgang mit KI-Modellen im betrieblichen Alltag

Modul 3 – App-Entwicklung für Android mit Java Der dritte Baustein überträgt die KI-Kompetenzen auf die konkrete mobile Plattform Android. Im Zentrum steht der technische Rahmen, in den sich KI-Funktionen später einbetten lassen – von der Oberfläche bis zur Datenhaltung.

• Java-basierte Android-Entwicklung mit Android Studio und Jetpack Compose
• Lokale Datenspeicherung mit Room und SQLite nach dem Offline-First-Prinzip
• Navigationskonzepte und Dialoggestaltung mit der Navigation Component
• Verwaltung von Berechtigungen und Hintergrundprozessen nach Android-Sicherheitsrichtlinien
• Debugging, Versionskontrolle und Testing in Android-Projekten
• Build-Prozess, Deployment und Performance-Optimierung von Android-Apps

Modul 4 – Integration von KI in mobile Anwendungen Der vierte Baustein führt die vorangegangenen Themenblöcke zusammen und zeigt, wie sich KI-Funktionen konkret in eine mobile App einbauen lassen.

• Einbindung von KI-Frameworks in Android-Projekte
• Umsetzung von Bilderkennungsfunktionen in mobilen Anwendungen
• Integration von Sprachverarbeitung in App-Oberflächen
• Optimierung der Benutzererfahrung durch lernende Systeme
• Backend-Anbindung für KI-gestützte App-Funktionen
• Anpassung von KI-Modellen an sich ändernde Marktanforderungen

Praxis-Block – Von der Modellidee zur KI-App Der Kurs verbindet Machine Learning und App-Entwicklung durchgehend in projektbasierter Arbeit, sodass Modellentwicklung und mobile Umsetzung nicht getrennt, sondern im Zusammenhang geübt werden.

• Aufbereitung eines Beispieldatensatzes nach dem CRISP-DM-Vorgehen
• Training eines klassischen Machine-Learning-Modells für eine konkrete Aufgabenstellung
• Erprobung eines Deep-Learning-Ansatzes für Bild- oder Spracherkennung
• Deployment eines trainierten Modells in einer Testumgebung
• Konzeption einer Android-App-Oberfläche mit Jetpack Compose
• Anbindung lokaler Datenhaltung an eine Beispiel-App mit Room
• Integration eines KI-Modells in die Benutzeroberfläche einer mobilen App
• Umsetzung einer Bilderkennungs- oder Sprachfunktion innerhalb der App
• Testen und Fehlerbehebung an der KI-gestützten Anwendung
• Bewertung eines KI-Projekts anhand rechtlicher Vorgaben des EU AI Act
• Rückschau ethischer Fragestellungen anhand des eigenen Projektbeispiels
• Dokumentation von Modell und App-Architektur im Projektverlauf

Der Kurs macht sichtbar, dass KI-gestützte mobile Entwicklung mehr ist als das Einbinden einer fertigen Programmierschnittstelle: Sie erfordert Verständnis für Datenaufbereitung, Modellwahl und Deployment ebenso wie für die technischen Grundlagen der Zielplattform Android. Durch den Aufbau von der Modellmethodik über Deployment und Governance bis zur konkreten App-Integration entsteht ein durchgängiges Bild davon, wie künstliche Intelligenz in einer mobilen Anwendung tatsächlich zum Einsatz kommt.

Der Kurs richtet sich an Personen, die eine Tätigkeit als KI-gestützte/r Mobile Application Developer anstreben und dabei sowohl Interesse an künstlicher Intelligenz als auch an mobiler App-Entwicklung mitbringen. Angesprochen sind Berufserfahrene aus IT-nahen Bereichen ebenso wie technisch interessierte Quereinsteigende.

• Personen mit abgeschlossener Ausbildung und Berufserfahrung im IT-Umfeld
• Hochschulabsolvent/innen mit Interesse an künstlicher Intelligenz und mobiler Entwicklung
• Berufstätige, die KI-Kompetenzen mit App-Entwicklung verbinden möchten
• Quereinsteigende mit ausgeprägter IT-Affinität und Interesse an KI-Technologien

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format in Vollzeit durchgeführt und kombiniert Präsenz- mit Online-Phasen. Ausgehend von der Methodik des Machine Learning führt der Aufbau über Deployment und rechtliche Rahmenbedingungen zur konkreten Android-Entwicklung, bevor beide Stränge im Praxisteil zu einer KI-gestützten mobilen Anwendung zusammengeführt werden.

Der Kurs ist als Vollzeitkurs konzipiert. Der genaue zeitliche Rahmen richtet sich nach dem gewählten Termin und wird bei der Anmeldung mit dem Anbieter abgestimmt. Die Vollzeitstruktur ermöglicht es, die Verbindung aus KI-Methodik und mobiler Entwicklung in einem zusammenhängenden Zeitraum zu erarbeiten.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zum KI-gestützten Mobile Application Developer ab. Es handelt sich um eine anbieterspezifische Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in künstlicher Intelligenz und Java-basierter App-Entwicklung, nicht um eine staatlich geregelte Prüfung oder eine herstellerseitige KI-Zertifizierung.

Künstliche Intelligenz verändert zunehmend, was mobile Apps leisten können – von automatischer Bilderkennung bis zu intelligenter Sprachsteuerung. Wer solche Funktionen nicht nur nutzen, sondern selbst konzipieren und in eine App integrieren kann, verschafft sich Zugang zu einem Tätigkeitsfeld, das klassische App-Entwicklung und KI-Kompetenz miteinander verbindet. Der besondere Wert dieses Kurses liegt darin, dass er beide Seiten nicht additiv, sondern integriert vermittelt: Die CRISP-DM-Methodik und Deep-Learning-Grundlagen werden von Anfang an im Hinblick auf ihre Einbettung in eine mobile Android-App gedacht, ergänzt um die rechtlichen Leitplanken des EU AI Act. So entsteht ein Verständnis dafür, wie KI-Funktionen verantwortungsvoll und technisch sauber in ein mobiles Produkt einfließen. Für die berufliche Weiterentwicklung öffnet der Kurs den Zugang zu einem Feld an der Schnittstelle von KI-Entwicklung und mobiler Softwareentwicklung, das in vielen Unternehmen erst im Aufbau ist. Wer diese Kombination beherrscht, kann sowohl in reinen App-Entwicklungsteams als auch in KI-fokussierten Projekten eine vermittelnde und gestaltende Rolle einnehmen.