KI mit Python

Dieser Kurs verbindet die konzeptionellen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz mit der praktischen Programmierung in Python. Wer KI nicht nur verstehen, sondern selbst umsetzen will — eigene Skripte schreiben, Datenanalysen automatisieren, erste Machine-Learning-Modelle trainieren —, findet hier das passende Programm. Das Curriculum umfasst vier aufeinander aufbauende Inhaltsbereiche: eine vollständige Python-Lernreihe vom Einsteigerniveau bis zur productiven Nutzung, konzeptionelle KI-Grundlagen mit Terminologie und Prinzipien, Azure-KI-Dienste aus Entwicklerperspektive sowie generative KI mit praktischen Anwendungsszenarien. Der Kurs richtet sich an Personen, die im technischen Umfeld mit KI arbeiten oder in KI-nahe Rollen wechseln wollen, und ist als Vollzeitkurs im Combined-Learning-Format über ein bis drei Monate angelegt.

KI-Grundlagen und Konzepte Das erste Modul legt das konzeptionelle Fundament. Behandelt werden Kenntnisse und Verständnis der KI-Terminologie und Grundprinzipien — von einfachen regelbasierten Systemen bis zu modernen Deep-Learning-Architekturen, die hinter aktuellen KI-Anwendungen stehen.

• Definitionen und Disziplinen der KI: Machine Learning, Deep Learning, NLP, Computer Vision
• Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning: Unterschiede, Algorithmen, Anwendungsfälle
• Künstliche neuronale Netze: Schichten, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation konzeptionell erklärt
• Bias und Fairness in KI-Systemen: Ursachen, Auswirkungen und Gegenmaßnahmen
• Gesellschaftliche Auswirkungen des KI-Einsatzes und aktuelle Regulierungsansätze (EU AI Act)

Azure AI-Dienste aus Entwicklerperspektive Das Azure-Modul schlägt die Brücke zwischen KI-Konzepten und Cloud-Infrastruktur. Teilnehmende lernen, wie Microsoft Azure KI-Dienste bereitstellt und wie diese programmatisch in eigene Softwareanwendungen integriert werden.

• Azure Cognitive Services: Text Analytics, Speech-to-Text, Computer Vision, Form Recognizer im Überblick
• Azure Machine Learning Studio: Pipeline-Konzepte, Datensätze anlegen, Experimente ausführen
• Azure OpenAI Service: API-Nutzung, Modellauswahl, Deployment-Szenarien für eigene Anwendungen
• Responsible AI: Microsoft-Grundsätze für Fairness, Zuverlässigkeit, Datenschutz und Erklärbarkeit
• Datenhaltungsoptionen in Azure: Regionen, Datenresidenzanforderungen und DSGVO-Konformität

Generative KI praktisch einsetzen Das dritte Modul fokussiert auf den produktiven Umgang mit generativer KI aus Entwicklerperspektive — von der Nutzung als Anwender bis zur Integration in eigene Projekte über APIs.

• Grundlagen und Architektur generativer KI-Modelle: Large Language Models und Diffusion Models
• Text-, Code-, Bild- und Audiogenerierung mit KI-Werkzeugen verstehen und bewerten
• Prompt Engineering: Techniken für präzise Ergebnisse, Strategien für Prompt-Iteration, bekannte Grenzen
• Herausforderungen: Halluzinationen, Overfitting, Datenschutz beim Einsatz externer Modelle
• Integration der OpenAI API in eigene Python-Skripte für automatisierte Textverarbeitung

Python — Von den Grundlagen zur KI-Entwicklung Die Python-Lernreihe führt systematisch vom Einsteigerniveau bis zur produktiven Nutzung für Data Science und Machine Learning. Programmiervorkenntnisse werden nicht vorausgesetzt — der Einstieg beginnt bei Variablen und Datentypen.

• Python-Grundlagen: Variablen, Datentypen, Listen, Dictionaries, Kontrollstrukturen, Funktionen
• Module, Pakete und objektorientierte Programmierung in Python anwenden
• Dateizugriff, reguläre Ausdrücke und strukturierte Fehlerbehandlung
• Datenanalyse mit NumPy: Arrays, Vektoroperationen, mathematische Grundfunktionen
• Datenverarbeitung mit Pandas: DataFrames, Indizierung, Aggregation, Visualisierung mit Matplotlib

Praxismodul — KI-Projekte mit Python umsetzen

• Aufsetzen einer Python-Entwicklungsumgebung mit Jupyter Notebook und VS Code
• Exploratory Data Analysis (EDA) an einem echten, öffentlich verfügbaren Datensatz
• Datenvorbereitung und Feature Engineering für ein Klassifikationsproblem
• Training und Evaluation eines Entscheidungsbaums und eines Random-Forest-Modells mit Scikit-learn
• Einführung in TensorFlow und PyTorch: erstes neuronales Netz für Bildklassifikation implementieren
• API-Integration: Azure OpenAI Service in ein Python-Skript einbinden und Antworten verarbeiten
• Aufbau einer automatisierten Datenpipeline mit Python und Pandas
• Visualisierung von ML-Modellergebnissen mit Matplotlib und Seaborn
• Umgang mit Overfitting: Regularisierungsmethoden, Cross-Validation, Hyperparameter-Tuning
• Prompt-Engineering-Experimente mit der OpenAI API direkt in Python durchführen
• Debugging-Techniken und Code-Review-Methoden für Python-Projekte
• Abschlussprojekt: eigenständige KI-Anwendung in Python mit Präsentation der Ergebnisse vor der Gruppe

Das Abschlussprojekt integriert alle Kurskomponenten: Python-Entwicklung, Data Science, Azure AI und generative KI kommen in einem kohärenten Vorhaben zusammen. Es dient gleichzeitig als Portfolio-Stück für den Einstieg in KI-nahe Tätigkeiten.

Der Kurs richtet sich an Personen mit technischem Interesse und analytischer Denkweise, die KI nicht nur verstehen, sondern praktisch programmieren wollen. Er ist explizit kein Managementkurs — die Zielgruppe will Code schreiben.

• Programmiereinsteigerinnen und -einsteiger, die direkt in KI- und Data-Science-Themen einsteigen wollen
• Technikerinnen, Analytiker oder IT-Fachleute, die Python und Machine Learning erlernen wollen
• Data-Science-Interessierte ohne formale Informatikausbildung
• Berufsumsteiger, die in KI-nahe Rollen wie Data Analyst oder Machine Learning Engineer wechseln wollen
• IT-Fachleute mit erstem Azure-Hintergrund, die ihre Kompetenzen um KI-Entwicklung erweitern wollen

Python-Grundlagen und KI-Konzepte werden über interaktive E-Learning-Module vermittelt, ergänzt durch Live-Coding-Sessions, in denen Skripte gemeinsam entwickelt, analysiert und diskutiert werden. Im Praxismodul arbeiten Teilnehmende eigenständig an einem Projekt, das alle vier Kursbereiche zusammenführt. Das Vollzeitformat über ein bis drei Monate ermöglicht konzentriertes, progressives Lernen — ohne monatelange Unterbrechungen, die den Lernfluss zerstören würden.

Die Weiterbildung dauert mehr als einen und bis zu drei Monate in Vollzeit. Angesichts der vier Kursbereiche — KI-Konzepte, Azure-Dienste, generative KI und Python-Lernreihe — ist der Umfang dicht, aber so strukturiert, dass die Bausteine aufeinander aufbauen und sich gegenseitig verstärken. Wer am Ende des Kurses steht, hat alle wesentlichen Werkzeuge des technischen KI-Einstiegs in der Hand.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende eine trägerinterne Teilnahmebescheinigung. Der Kurs legt inhaltlich die Grundlage für externe Zertifizierungsprüfungen wie die EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation und die Microsoft AI-900, die bei akkreditierten Testcentern separat abgelegt werden können.

Python ist die Sprache der Datenwissenschaft und des Machine Learnings — kein anderes Werkzeug ist in diesem Bereich so universell einsetzbar. Wer Python beherrscht, kann Daten analysieren, Modelle trainieren, APIs anbinden und Automatisierungen bauen. Dieser Kurs vermittelt Python-Kenntnisse nicht im Abstrakten, sondern in direkter Verbindung mit KI-Anwendungsfällen, die gegenwärtig auf dem Arbeitsmarkt gesucht werden. Das Azure-Modul ist besonders wertvoll für Personen, die in Unternehmen mit Microsoft-Infrastruktur tätig sind oder werden wollen. Azure AI-Dienste gehören dort längst zur produktiven Umgebung, und wer sie programmatorisch ansprechen kann, öffnet sich Türen in vielen Enterprise-Projekten. Die Kombination aus Python-Fähigkeiten und Azure-Grundwissen ist in Stellenanzeigen für Junior-Data-Analysts und ML-Engineers häufig als Basisanforderung gelistet. Das Abschlussprojekt ist ein konkretes Portfolio-Stück: eine funktionierende KI-Anwendung, die Teilnehmende selbst gebaut haben und im Vorstellungsgespräch zeigen können. In einer Branche, in der praktische Kompetenz wichtiger ist als formale Zertifikate, macht dieser Nachweis den Unterschied zwischen dem, der KI erklärt, und dem, der KI einsetzt.