KI-Manager:in mit AWS Machine Learning Specialty – Kurs

Künstliche Intelligenz verändert Unternehmen und Branchen in einer Geschwindigkeit, die vor wenigen Jahren noch undenkbar schien. KI-Manager:innen sind die Schnittstelle zwischen technischen KI-Systemen und strategischen Unternehmensentscheidungen — sie identifizieren KI-Potenziale, entwickeln Einsatzkonzepte, begleiten die Umsetzung und managen Stakeholder sowie Change-Prozesse. Diese Weiterbildung verbindet strategisches KI-Management mit praktischen Cloud- und Machine-Learning-Kompetenzen auf der AWS-Plattform. Teilnehmende erwerben sowohl das Wissen, um KI-Projekte im Unternehmen zu initiieren und zu steuern, als auch die technische Handlungsfähigkeit auf AWS-Diensten wie Amazon SageMaker, EC2 und Lambda. Der Kurs schließt mit der Vorbereitung auf das internationale AWS Machine Learning Specialty Zertifikat ab — einem weltweit anerkannten Nachweis für Cloud-KI-Kompetenz.

Das erste Modul legt die strategischen Grundlagen des KI-Managements. KI-Manager:innen müssen nicht nur technisch versiert sein, sondern vor allem in der Lage, KI-Potenziale im Unternehmen zu erkennen, zu priorisieren und in umsetzbare Projekte zu überführen.

• Grundlegendes Verständnis von KI — Definitionen, Abgrenzungen, Entwicklungslinien
• Analyse von Unternehmensstrukturen und -prozessen auf KI-Potenziale
• Erkennung und Bewertung von KI-Anwendungsfeldern in verschiedenen Branchen
• Priorisierung von KI-Ideen nach strategischen und wirtschaftlichen Kriterien
• Geschäftsmodellentwicklung und Business Case für KI-Projekte

Das zweite Modul behandelt KI-Projektmanagement, Change Management und rechtlich-ethische Rahmenbedingungen. Die Einführung von KI scheitert häufig nicht an der Technik, sondern an organisatorischen und rechtlichen Herausforderungen.

• Initialisierung und Steuerung von KI-Projekten mit agilen Methoden
• Stakeholder-Management und Kommunikation von KI-Vorhaben
• Change Management in KI-Transformationsprozessen
• Rechtliche Anforderungen an KI — EU AI Act, DSGVO, Haftungsfragen
• Ethische Prinzipien und Fairness in KI-Systemen

Das dritte Modul führt in Cloud Computing mit AWS und Machine Learning Fundamentals ein. AWS ist die führende Cloud-Plattform weltweit und bietet ein umfangreiches Ökosystem für Machine-Learning-Workloads.

• AWS Cloud Practitioner Grundlagen — Infrastruktur, Services, Sicherheit
• Machine Learning Fundamentals — überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen
• Amazon SageMaker — Modelltraining, Tuning und Deployment
• AWS Lambda, Amazon ECS und der Einsatz in ML-Pipelines
• Sicherheitsaspekte in AWS-Cloud-Umgebungen

Das vierte Modul umfasst Data Science, Deep Learning und DevOps/MLOps. Der produktive Einsatz von Machine-Learning-Modellen erfordert stabile Pipelines und eine professionelle DevOps-Praxis.

• Data Science — Datenvorbereitung, Feature Engineering, Modellauswahl
• Data Analytics und Visualisierung mit AWS-Diensten
• Deep Learning — Neuronale Netze, Convolutional und Recurrent Networks
• Reinforcement Learning mit AWS DeepRacer — spielerisch und praxisorientiert
• DevOps, MLOps und Continuous Integration/Deployment für ML-Modelle
• Java und Python als Programmiersprachen für ML-Anwendungen
• Vorbereitung auf die externe AWS Machine Learning Specialty Prüfung

Im Praxisteil verbinden Teilnehmende KI-Management und Cloud-ML-Kompetenzen in konkreten Projekten und Übungsszenarien.

• Durchführung einer KI-Potenzialanalyse für ein fiktives Unternehmen
• Entwicklung eines Business Case für ein KI-Projekt mit ROI-Berechnung
• Konfiguration einer Amazon-SageMaker-Umgebung und Training eines ersten Modells
• Einsatz von AWS DeepRacer für eine Reinforcement-Learning-Simulation
• Implementierung einer einfachen AWS-Lambda-Funktion für ein ML-Szenario
• Data-Preparation-Workflow für einen strukturierten Datensatz
• Stakeholder-Präsentation eines KI-Konzepts inklusive Change-Management-Plan
• Analyse eines konkreten Bias-Risikos in einem Trainingsdatensatz
• MLOps-Pipeline-Skizze von Training bis Deployment auf AWS
• Prüfungsvorbereitung mit Übungsaufgaben zur AWS ML Specialty
• Fallstudie — KI-Integration in einem mittelständischen Unternehmen
• Abschlussprojekt — vollständiges KI-Projektkonzept mit technischer Umsetzungsplanung

Die Praxisübungen sind darauf ausgerichtet, sowohl die strategischen als auch die technischen Kompetenzen zu festigen. Die Kombination aus Managementaufgaben und technischen AWS-Übungen bereitet auf die Doppelrolle vor, die KI-Manager:innen in der Praxis einnehmen müssen.

Dieser Kurs richtet sich an Personen mit Vorkenntnissen im IT-Bereich oder in der Programmierung, die ihre Karriere in Richtung KI-Management und Cloud-ML entwickeln möchten. Er ist besonders geeignet für Hochschulabsolventinnen und -absolventen, Fachinformatiker:innen und IT-affine Quereinsteiger:innen.

• Akademiker:innen und Hochschulabsolventen mit IT- oder technischem Hintergrund
• Fachinformatiker:innen und Bachelor-Absolventen mit Programmierkenntnissen
• IT-affine Quereinsteiger:innen mit Interesse an KI und Cloud
• Berufsrückkehrerinnen und Berufsrückkehrer mit IT-Erfahrung
• Personen, die eine Umschulung im IT- und KI-Bereich anstreben

Die Weiterbildung wird im Combined Learning Format durchgeführt, das intensive Präsenzphasen mit Online-Lerneinheiten verbindet. Im Präsenzunterricht werden strategische KI-Management-Konzepte erarbeitet, AWS-Dienste in der Praxis erprobt und gemeinsam an Fallstudien gearbeitet. Online-Module ermöglichen die flexible Erarbeitung von theoretischen Grundlagen und die Prüfungsvorbereitung für das AWS-Zertifikat. Teilnehmende erhalten Zugang zu AWS-Cloud-Umgebungen für praktische Übungen. Die Kombination aus Strategieworkshops, technischen Labs und Prüfungsvorbereitungskursen schafft ein umfassendes und praxisnahes Lernerlebnis.

Die Weiterbildung dauert mehr als sechs Monate bis zu einem Jahr und wird in Vollzeit durchgeführt. Dieser Zeitraum ist notwendig, um sowohl die strategischen KI-Management-Kompetenzen als auch die technischen AWS-ML-Fähigkeiten auf einem Niveau zu erwerben, das für die Berufsausübung und die externe AWS-Zertifizierungsprüfung ausreichend ist. Die Prüfungsvorbereitung auf das AWS Machine Learning Specialty Zertifikat ist integraler Bestandteil des Kursverlaufs.

Der Kurs schließt mit zwei Abschlussnachweisen ab. Erstens erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des jeweiligen Kursanbieters über die Weiterbildung zum KI-Manager. Zweitens werden Teilnehmende auf die externe Prüfung zum AWS Machine Learning Specialty Zertifikat vorbereitet und können dieses international anerkannte Herstellerzertifikat nach bestandener Prüfung erwerben. Das AWS-Zertifikat ist ein weltweit anerkannter Qualifikationsnachweis für Cloud-ML-Kompetenzen und wird von Unternehmen aller Branchen und Größen als Einstellungsvoraussetzung oder Vorteil angesehen.

KI-Manager:innen gehören zu den meistgesuchten Fachkräften in der deutschen und internationalen Wirtschaft. Unternehmen, die KI-Projekte initiieren, scheitern häufig nicht an der fehlenden Technik, sondern am fehlenden Management-Knowhow: Wer KI-Potenziale identifiziert, Stakeholder überzeugt, rechtliche Rahmenbedingungen kennt und Change-Prozesse steuert, ist in jeder Branche gefragt. Diese Qualifikation kombiniert genau diese strategischen Kompetenzen mit fundierter technischer Handlungsfähigkeit auf AWS — und hebt sich damit von rein theoretischen KI-Manager-Zertifikaten ab. Das AWS Machine Learning Specialty Zertifikat ergänzt das Kompetenzprofil um einen extern validierten und weltweit anerkannten Nachweis. Anders als trägerinterne Zertifikate steht dieses Zertifikat für eine standardisierte, von Amazon Web Services geprüfte Fachkompetenz. Für Arbeitgeber ist es ein verlässliches Signal für echte AWS-ML-Kenntnisse jenseits bloßer Kursabsolvierung.