KI Grundlagen: Programmieren mit Python – Kurs

KI Grundlagen: Programmieren mit Python vermittelt die theoretischen und praktischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz im Zusammenspiel mit Python, objektorientierter Programmierung und SQL. Teilnehmende lernen, wie Python als Werkzeug zur Umsetzung und Automatisierung von KI-nahen Anwendungen eingesetzt wird, wie Daten durch SQL strukturiert und ausgewertet werden und welche ethischen und rechtlichen Fragen mit dem Einsatz von KI-Systemen verbunden sind. Ziel ist ein grundlegendes technisches und verantwortungsbewusstes Verständnis der zentralen Komponenten moderner KI-Systeme.

Der erste Block führt in die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Python ein.

• Einführung in Konzepte der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens
• Grundlagen der Datenanalyse als Basis für KI-Anwendungen
• Rolle von Python als Programmiersprache für algorithmische Prozesse und KI-Modelle
• Bedeutung von Datenqualität und Trainingsdaten für KI-Systeme
• Grundzüge der Datenaufbereitung vor dem Training von Modellen
• Erklärung von Bias, Modellinterpretation und ethischen Herausforderungen in der KI

Der zweite Block vertieft Programmierlogik und Datenverarbeitung mit Python.

• Grundlagen von Variablen, Datentypen, Bedingungen und Schleifen
• Erstellung von Funktionen zur Strukturierung von Python-Programmen
• Aufbau und Nutzung eigener Module
• Einsatz von Bibliotheken zur Verarbeitung und Auswertung von Daten
• Automatisierung wiederkehrender Datenverarbeitungsschritte
• Einlesen und Exportieren von Daten aus Formaten wie CSV und JSON

Der dritte Block verbindet objektorientierte Programmierung mit SQL-Datenbankarbeit.

• Einführung in Klassen, Objekte, Attribute und Methoden
• Strukturierung von Code durch objektorientierte Prinzipien
• Einsatz von Vererbung und Komposition für wiederverwendbare Programme
• Grundlagen relationaler Datenbanken
• Anwendung von SQL-Abfragen zur gezielten Datenselektion
• Kombination von Python und SQL für automatisierte Analyse- und Speicherprozesse

Der vierte Block behandelt Anwendung und Verantwortung im KI-Kontext.

• Praktische Umsetzung von KI-Konzepten in Python-Umgebungen
• Bewertung ethischer Fragestellungen beim Einsatz von KI-Systemen
• Einordnung rechtlicher und datenschutzbezogener Aspekte
• Sicherung von Transparenz und Nachvollziehbarkeit in automatisierten Prozessen
• Qualitätssicherung bei automatisiert erzeugten Ergebnissen
• Rückschau über den gesellschaftlichen und betrieblichen Einfluss von KI-Systemen

Im Praxisteil verbinden Teilnehmende Programmierlogik, Datenbankzugriff und ethische Einordnung zu vollständigen Beispielen.

• Aufbau eines einfachen Python-Skripts zur Datenverarbeitung
• Einlesen eines CSV-Datensatzes und Aufbereitung für die weitere Auswertung
• Entwurf einer eigenen Klasse für ein KI-nahes Beispielszenario
• Formulierung von SQL-Abfragen für eine Beispieldatenbank
• Kombination von Python-Skript und SQL-Abfrage in einem automatisierten Ablauf
• Einschätzung von Bias in einem vorgegebenen Beispieldatensatz
• Diskussion eines ethischen Fallbeispiels zum Einsatz von KI-Systemen
• Bewertung der Datenqualität eines Beispieldatensatzes vor einem fiktiven Training
• Dokumentation eines Python-Programms nach nachvollziehbaren Qualitätskriterien
• Fehlersuche in einem objektorientiert aufgebauten Beispielprogramm
• Einordnung eines Beispielmodells hinsichtlich Transparenz und Nachvollziehbarkeit
• Zusammenführung von Programmierlogik, Datenbankzugriff und ethischer Einordnung in einem Abschlussbeispiel

Die vier Themenblöcke sind so angeordnet, dass auf die konzeptionellen KI-Grundlagen zunächst die Python-Programmierlogik folgt, darauf objektorientierte Strukturen und SQL aufbauen und der Kurs schließlich bei Anwendung und Verantwortung im KI-Kontext mündet - technisches Können und kritische Rückschau werden also durchgängig zusammengeführt statt getrennt behandelt. Am Ende des Kurses verfügen Teilnehmende über ein technisches Grundverständnis der zentralen Komponenten moderner KI-Systeme und können einfache KI-nahe Python-Programme mit Datenbankanbindung selbstständig umsetzen und ethisch einordnen.

Der Kurs richtet sich an Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die ein technisches Grundverständnis für Künstliche Intelligenz aufbauen möchten, sowie an Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt an KI-nahe Programmierung heranführen wollen.

• Personen mit Interesse an den technischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
• Quereinsteiger:innen, die Python als Werkzeug für KI-nahe Aufgaben erlernen möchten
• Mitarbeitende, die ethische und rechtliche Fragen von KI-Systemen einordnen müssen
• Personen mit Interesse an der Kombination aus Programmierung und Datenbankarbeit
• Berufstätige, die ein technisches Grundverständnis für KI-Projekte im eigenen Unternehmen aufbauen möchten

Der Kurs verbindet konzeptionelles Wissen zu Künstlicher Intelligenz mit unmittelbarer praktischer Umsetzung in Python: Auf jede neue Idee - sei es ein KI-Konzept, eine Programmierstruktur oder eine SQL-Abfrage - folgt eine Übung, in der das Gelernte direkt angewendet wird. Ethische und rechtliche Fragestellungen werden nicht getrennt behandelt, sondern durchgängig mit den technischen Inhalten verknüpft.

Der Kurs vermittelt KI-Grundlagen, Python-Programmierung, objektorientierte Konzepte und SQL in vier aufeinander aufbauenden Themenblöcken mit Praxisteil. Der zeitliche Umfang variiert je nach Anbieter. Für die praktische Umsetzung eigener Python- und SQL-Übungen ist im Kursverlauf ausreichend Zeit eingeplant.

Je nach Anbieter schließt der Kurs mit einem Trägerzertifikat zu KI Grundlagen: Programmieren mit Python ab, teils ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen technischen Grundkenntnisse in KI-naher Programmierung, nicht um eine herstellerseitige KI-Zertifizierung.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt darin, dass Künstliche Intelligenz nicht als abstraktes Schlagwort behandelt wird, sondern von den konkreten Programmierbausteinen her erschlossen wird, aus denen KI-nahe Anwendungen tatsächlich bestehen: Python-Code, strukturierte Daten und objektorientierte Programmstrukturen. Gleichzeitig verzichtet der Kurs nicht auf die kritische Seite: Bias, Modellinterpretation sowie ethische und rechtliche Fragestellungen sind fester Bestandteil des Curriculums, statt als Randnotiz behandelt zu werden. Wer KI-nahe Systeme mitgestaltet, sollte diese Fragen ebenso beherrschen wie die reine Technik. Für den weiteren beruflichen Weg bildet dieses Fundament eine Grundlage für den Einstieg in Rollen an der Schnittstelle von Programmierung und Datenanalyse und lässt sich gezielt durch vertiefende Weiterbildungen zu maschinellem Lernen oder Datenanalyse ausbauen. Wer bereits zu Beginn versteht, wie Programmierlogik, Datenqualität und ethische Verantwortung zusammenhängen, ist auf spätere, komplexere KI-Projekte deutlich besser vorbereitet als bei einem rein werkzeugorientierten Einstieg.