KI-Einführung: Methoden und Anwendungen lernen – Kurs

Künstliche Intelligenz ist längst kein Spezialthema mehr, das nur Programmierenden vorbehalten ist – wer heute in Marketing, Projektarbeit, Produktentwicklung, Analyse oder Verwaltung tätig ist, trifft zunehmend auf KI-gestützte Werkzeuge und Entscheidungsprozesse. Dieser Kurs führt systematisch in die Methoden und Anwendungsfelder der Künstlichen Intelligenz ein, ohne dabei Programmierkenntnisse oder mathematische Vorbildung vorauszusetzen. Im Mittelpunkt steht der gesamte Weg von den Rohdaten bis zum einsatzfähigen KI-Modell: Teilnehmende lernen, Daten zu bereinigen und aufzubereiten, sie mit SQL gezielt abzufragen, Ergebnisse in Power BI verständlich zu visualisieren und schließlich die Funktionsweise neuronaler Netze für Bild- und Sprachverarbeitung nachzuvollziehen. So entsteht ein Überblick, der sowohl die technischen Grundlagen als auch den verantwortungsvollen Einsatz von KI-Tools im beruflichen Alltag abdeckt.

Der erste Themenblock widmet sich der explorativen Datenanalyse als Fundament jeder KI-Anwendung. Bevor ein Modell überhaupt trainiert werden kann, müssen Daten in eine verwertbare Form gebracht werden – dieser Prozess nimmt in der Praxis oft mehr Zeit in Anspruch als das eigentliche Training.

• Daten bereinigen, normalisieren und für maschinelle Lernprozesse vorbereiten
• Muster und Korrelationen in großen Datensätzen identifizieren
• Feature Engineering zur Optimierung der Modell-Performance anwenden
• fehlende Werte und Ausreißer erkennen und behandeln
• Datenqualität systematisch bewerten
• erste Zusammenhänge zwischen Merkmalen visuell erfassen

Der zweite Block behandelt SQL als Werkzeug für leistungsstarke Datenverarbeitung. Strukturierte Abfragen bilden die Brücke zwischen Rohdaten in Datenbanken und den sauber aufbereiteten Trainingsdatensätzen, die KI-Modelle benötigen.

• Joins und Aggregationen zur Aufbereitung strukturierter Datensätze nutzen
• optimierte Abfragen für höhere Modellgenauigkeit schreiben
• Datenbanken gezielt für KI-Anwendungen vorbereiten
• Abfragelogik zur Vermeidung redundanter oder verzerrter Daten einsetzen
• Performance von Datenbankabfragen im KI-Kontext einschätzen
• Grundprinzipien relationaler Datenmodelle auf Trainingsdaten anwenden

Der dritte Block zeigt, wie sich KI-Prozesse und Modellergebnisse interaktiv mit Power BI visualisieren lassen. Ohne verständliche Aufbereitung bleiben selbst gute Modellergebnisse für Fachabteilungen oft schwer nutzbar.

• dynamische Dashboards zur Darstellung von KI-Ergebnissen und Modellmetriken erstellen
• DAX-Funktionen für datengetriebene Berechnungen zur Modellbewertung nutzen
• aussagekräftige Berichte für datenbasierte Entscheidungen entwickeln
• Kennzahlen zur Modellgüte verständlich aufbereiten
• Visualisierungen zielgruppengerecht gestalten
• Berichte für wiederkehrende Auswertungen strukturieren

Der vierte Block führt in die Grundlagen und Anwendung neuronaler Netzwerke ein. Hier verbinden sich die zuvor aufbereiteten Daten mit den Modellarchitekturen, die heute viele KI-Anwendungen prägen.

• Convolutional Neural Networks für die Bildverarbeitung trainieren
• Recurrent Neural Networks für die Sprachverarbeitung einsetzen
• Hyperparameter-Tuning zur Steigerung von Präzision und Effizienz nutzen
• Transfer Learning als Ansatz zur Wiederverwendung trainierter Modelle verstehen
• neuronale Netzwerke für praxisnahe KI-Anwendungen einsetzen und optimieren
• typische Fehlerquellen beim Training neuronaler Netze erkennen

Im begleitenden Praxisteil wenden die Teilnehmenden die erlernten Konzepte an konkreten Beispielen an und verknüpfen die vier Themenblöcke zu einem durchgängigen Arbeitsablauf von der Rohdatenaufbereitung bis zur Modellinterpretation.

• Bereinigung eines Beispieldatensatzes mit fehlenden Werten
• Formulierung von SQL-Abfragen zur Erstellung eines Trainingsdatensatzes
• Aufbau eines einfachen Dashboards zur Darstellung von Modellkennzahlen
• Berechnung abgeleiteter Kennzahlen mit DAX-Funktionen
• Einordnung eines Bildklassifikations-Anwendungsfalls mit Convolutional Neural Networks
• Einordnung eines Textverarbeitungs-Anwendungsfalls mit Recurrent Neural Networks
• Diskussion von Hyperparametern und deren Einfluss auf die Modellgüte
• Bewertung von Datenqualität anhand praktischer Kriterien
• Erstellung eines einfachen Berichts zu Modellergebnissen
• Einordnung von Transfer-Learning-Szenarien anhand von Praxisbeispielen
• Rückschau typischer Fallstricke bei der Modellinterpretation
• Zusammenführung der Werkzeuge SQL, Power BI und neuronale Netze in einem Gesamtbeispiel

Insgesamt vermittelt der Kurs damit nicht nur isoliertes Werkzeugwissen, sondern einen zusammenhängenden Blick auf den KI-Entwicklungsprozess – von der ersten Datenzeile bis zum interpretierbaren Modellergebnis. Diese Verbindung aus Datenaufbereitung, Abfragetechnik, Visualisierung und Modellverständnis macht den Kurs auch für Personen zugänglich, die bislang keinen technischen Hintergrund mitbringen. Wer den Kurs abschließt, kann KI-Projekte im eigenen Arbeitsumfeld besser einschätzen, mit technischen Teams auf Augenhöhe kommunizieren und erste eigene Auswertungen mit SQL und Power BI selbst umsetzen.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und beruflich Interessierte, die ihre Kompetenzen in Marketing, Projektarbeit, Produktentwicklung, Analyse, Administration oder anderen digitalen Berufsfeldern ausbauen möchten. Er eignet sich besonders für Personen, die lernen möchten, KI-Tools und KI-Methoden verantwortungsvoll im beruflichen Alltag einzusetzen, ohne bereits über Vorkenntnisse in Data Science oder Programmierung zu verfügen.

• Berufstätige, die KI-gestützte Werkzeuge in ihrem Arbeitsalltag einordnen möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an datengetriebenen Berufsfeldern
• Fachkräfte aus Analyse, Reporting oder Projektmanagement
• Personen ohne Programmiererfahrung, die einen strukturierten KI-Einstieg suchen
• Interessierte, die perspektivisch in Richtung Datenanalyse oder KI-Ingenieurwesen wechseln möchten

Der Kurs wird im Hybrid-Format organisiert und verbindet Präsenz- oder Live-Online-Einheiten mit eigenständigen Übungsphasen, sodass Theorie und praktische Übungen an SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und Beispieldatensätzen eng ineinandergreifen. Die Vollzeit-Taktung ermöglicht ein durchgängiges Lerntempo, in dem die vier Themenblöcke aufeinander aufbauen. Praktische Übungen an realitätsnahen Datensätzen stehen im Vordergrund, damit Teilnehmende die Werkzeuge nicht nur theoretisch kennenlernen, sondern selbst anwenden.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und deckt in dieser Zeit die vier Themenblöcke von der Datenaufbereitung bis zu neuronalen Netzen ab. Die genaue Dauer richtet sich nach dem jeweiligen Kurstermin; durch die Vollzeit-Organisation ist ein kompakter, zusammenhängender Lernverlauf möglich, der Theorie und Praxisübungen eng verzahnt.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die vermittelten Kompetenzen in KI-Methoden und -Anwendungen dokumentiert. Je nach Anbieter kann der Abschluss eine begleitende Prüfung umfassen. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung, kein staatlich anerkanntes Examen.

Wer diesen Kurs abschließt, gewinnt ein solides Verständnis dafür, wie KI-Projekte in der Praxis ablaufen – von der ersten Datenbereinigung bis zum fertigen, visualisierten Ergebnis. Dieses Verständnis ist gerade für Berufstätige wertvoll, die nicht selbst Modelle programmieren, aber mit KI-gestützten Tools arbeiten oder Entscheidungen auf Basis von KI-Ergebnissen treffen müssen. Die Kombination aus SQL, Power BI und neuronalen Netzen deckt einen ungewöhnlich breiten Werkzeugkasten ab: Teilnehmende lernen nicht nur, Daten abzufragen, sondern auch, sie überzeugend zu visualisieren und die zugrunde liegenden Modellprinzipien einzuordnen. Das macht den Kurs zu einer soliden Grundlage für alle, die in Richtung Datenanalyse, KI-Management oder technische Fachberatung weiterwachsen möchten. Durch den fehlenden Fokus auf reine Programmierung eignet sich der Kurs besonders für Quereinsteiger:innen, die einen niedrigschwelligen, aber inhaltlich fundierten Zugang zur Künstlichen Intelligenz suchen und ihre neu erworbenen Kenntnisse direkt im eigenen Arbeitsumfeld anwenden wollen.