Überblick
Wer KI-Systeme nicht nur anwenden, sondern aktiv entwickeln und in Unternehmensarchitekturen integrieren möchte, braucht ein breites technisches Fundament. Dieses dreistufige Entwickler-Bundle kombiniert die Kompetenzen eines Prompt Engineers, eines AI Developers und eines AI Engineers in einer aufeinander aufbauenden Ausbildungsreihe. Von den Grundlagen des Prompt Designs über Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch bis hin zu MLOps-Prozessen für den produktiven Betrieb von KI-Modellen erwerben die Teilnehmenden ein vollständiges Handwerkzeug für moderne KI-Entwicklung. Jedes der drei Module schließt mit einer international anerkannten Zertifizierungsprüfung ab.
Kursinhalte & Lernziele
Modul 1 — AI+ Prompt Engineer Level 2 umfasst die systematische Auseinandersetzung mit Prompt Design und der gezielten Steuerung großer Sprachmodelle. Dieses Modul ist der Einstieg in das Bundle und legt die Grundlage für alle folgenden technischen Schritte.
- Grundprinzipien und Anwendungsbereiche des Prompt Engineering
- Zero-Shot, Few-Shot und Chain-of-Thought Prompting im Vergleich
- Systemrollen und Kontextgestaltung in LLM-Schnittstellen
- Prompt-Optimierung für unterschiedliche Anwendungsdomänen
- Sicherheitsrelevante Aspekte beim Umgang mit Sprachmodellen
- Prüfungsvorbereitung und Abnahme der AI+ Prompt Engineer-Zertifizierung
Modul 2 — AI+ Developer vermittelt die praktischen Programmierfähigkeiten, die für die Entwicklung eigener KI-Anwendungen erforderlich sind. Im Mittelpunkt stehen Python als Kernsprache, NLP-Verfahren und klassisches Machine Learning.
- Python für Entwickler: Datenstrukturen, Funktionen, objektorientiertes Design
- Natural Language Processing: Tokenisierung, Embeddings, Klassifikation
- Mastering Machine Learning: Algorithmen, Evaluationsmetriken, Modellauswahl
- Transfer Learning mit Hugging Face: Modelle finetunen und deployen
- API-Design für KI-Anwendungen und Anbindung externer Dienste
- Prüfungsvorbereitung und Abnahme der AI+ Developer-Zertifizierung
Modul 3 — AI+ Engineer schließt das Bundle mit fortgeschrittenen Engineering-Themen ab. Hier stehen Skalierbarkeit, MLOps und der robuste Betrieb von KI-Systemen in produktiven Umgebungen im Vordergrund.
- Deep Learning mit TensorFlow und PyTorch: Netzarchitekturen und Training
- MLOps: Versionierung, Monitoring und Deployment von ML-Modellen
- Fehlertolerante Systemarchitekturen für KI-Anwendungen
- Optimierung von Ressourcenverbrauch und Latenz in Produktionssystemen
- Datenschutz und Compliance im Umgang mit KI-Anwendungen
- Prüfungsvorbereitung und Abnahme der AI+ Engineer-Zertifizierung
Praxisblock — Projektarbeit und Berufsvorbereitung Begleitend zu den drei Modulen durchlaufen die Teilnehmenden praxisnahe Projekte, in denen sie das Gelernte auf reale Daten und Szenarien anwenden. Am Ende des Bundles ist ein vollständiges KI-Projekt entstanden, das die gesamte Pipeline von der Datenvorbereitung bis zum Deployment abdeckt.
- Entwicklung eines vollständigen NLP-Projekts mit Datenaufbereitung und Modelltraining
- Implementierung eines Machine-Learning-Workflows mit Evaluationsschleife
- Deployment eines trainierten Modells über eine REST-API
- Finetuning eines vortrainierten Hugging Face Modells auf eigene Daten
- Anomalieerkennung in einem simulierten Unternehmensdatensatz
- Aufbau einer einfachen MLOps-Pipeline mit Versionierung und Monitoring
- Präsentation von Projektergebnissen vor einer simulierten Stakeholderrunde
- Überarbeitung und Optimierung von Bewerbungsunterlagen und Portfolio
- Karriereberatung und Jobsuche-Support während der Schulung
- Simulation aller drei Zertifizierungsprüfungen unter Prüfungsbedingungen
- Feedback- und Vertiefungsrunden nach jedem Modulabschluss
- Abnahme aller drei internationalen Herstellerzertifizierungsprüfungen
Das Bundle schließt mit einem vollständigen Entwicklerportfolio ab, das drei anerkannte Zertifikate und mindestens ein eigenständiges KI-Projekt umfasst. Die modulare Struktur macht es außerdem möglich, bereits nach dem ersten oder zweiten Modul mit einer Zertifizierung in den Arbeitsmarkt einzusteigen.
Lernziele:
Nach erfolgreichem Abschluss des Bundles können die Teilnehmerinnen und Teilnehmer folgende Fähigkeiten einsetzen.
- Prompt-Engineering-Techniken gezielt einsetzen, um KI-Modelle effizient und reproduzierbar zu steuern
- Python für KI-Entwicklungsaufgaben professionell nutzen, von Datenverarbeitung bis zum Modell-Deployment
- Natural Language Processing-Pipelines aufbauen und auf eigene Datensätze anpassen
- Maschinelles Lernen mit modernen Frameworks wie TensorFlow und PyTorch umsetzen
- Transfer Learning mit vortrainierten Modellen von Hugging Face anwenden und finetunen
- Anomalieerkennung und prädiktive Analytik in Unternehmenssysteme einbetten
- Risikominimierungsstrategien mithilfe prädiktiver Modelle konzipieren und umsetzen
- MLOps-Prozesse implementieren, um KI-Modelle zuverlässig in Produktion zu bringen
- Kosteneffiziente Automatisierung repetitiver Aufgaben durch KI-Systeme realisieren
- Sicherheitsrelevante und ethische Aspekte beim Einsatz von KI in Unternehmen bewerten
- Alle drei internationalen AI-Zertifizierungsprüfungen (Prompt Engineer, Developer, Engineer) erfolgreich ablegen
- KI-Lösungen für konkrete Geschäftsprozesse konzipieren und deren Wirksamkeit messen
Zielgruppe & Voraussetzungen
Dieses Entwickler-Bundle richtet sich an Personen, die in die aktive KI-Entwicklung einsteigen oder bestehende Programmierfähigkeiten systematisch auf KI-Anwendungen ausrichten möchten.
- Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die ihre Karriere in Richtung KI ausbauen wollen
- Quereinsteigende mit soliden Python-Grundkenntnissen und technischem Verständnis
- IT-Fachleute, die praxisnahe KI-Werkzeuge in bestehende Systeme integrieren möchten
- Data Scientists, die ihre Kenntnisse um Engineering- und Deployment-Kompetenzen ergänzen
- Personen, die alle drei AI-Zertifizierungen (Prompt Engineer, Developer, Engineer) in einem Durchgang erwerben möchten
Grundlegende Python-Kenntnisse und ein Verständnis für logisches Denken und Programmierkonzepte werden empfohlen. Erfahrungen mit Datenbanken oder APIs sind hilfreich, werden aber nicht vorausgesetzt. Vor Kursbeginn findet ein ausführliches Beratungsgespräch statt, in dem der individuelle Lernplan anhand der tatsächlichen Vorkenntnisse und beruflichen Ziele definiert wird. Teilnehmende ohne Python-Vorkenntnisse sollten bereit sein, parallel Selbstlernmaterial zu erarbeiten.
Ablauf & Abschluss
Das Bundle wird als Combined Learning angeboten, bei dem Online-Lernphasen und interaktive Seminareinheiten eng verzahnt werden. Dozentinnen und Dozenten geben regelmäßig direktes Feedback auf Programmieraufgaben und Projektarbeiten. Zwischen den Modulen gibt es strukturierte Selbstlernphasen, in denen die Teilnehmenden an eigenen Projekten weiterarbeiten. Prüfungssimulationen nach jedem Modul stellen sicher, dass die Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfungen kontinuierlich voranschreitet.
Das gesamte Bundle dauert üblicherweise mehr als einen Monat bis zu drei Monaten. Es ist sowohl als Vollzeit- als auch als Teilzeitprogramm verfügbar. Der genaue Zeitplan wird im persönlichen Vorgespräch festgelegt und an die jeweilige Lebenssituation der Teilnehmenden angepasst. Einzelne Module sind in der Regel innerhalb von zwei bis vier Wochen abschließbar.
Der Abschluss dieses Bundles umfasst drei separat abgelegte internationale Herstellerzertifizierungsprüfungen: AI+ Prompt Engineer Level 2, AI+ Developer und AI+ Engineer. Zusätzlich erhalten die Teilnehmerinnen und Teilnehmer ein Lehrgangszertifikat des Bildungsträgers. Die Kombination aus drei anerkannten Zertifikaten macht dieses Bundle zu einem besonders wirkungsvollen Qualifikationsnachweis auf dem Arbeitsmarkt.
Nutzen & Perspektiven
KI-Entwicklerprofile gehören zu den am stärksten nachgefragten Qualifikationsprofilen auf dem deutschen und internationalen IT-Arbeitsmarkt. Wer drei aufeinander aufbauende Zertifikate in einem kontinuierlichen Lernprogramm erwirbt, demonstriert nicht nur technische Breite, sondern auch die Fähigkeit, komplexe Lernprozesse strukturiert zu durchlaufen. Das Bundle bereitet auf reale Entwicklungsaufgaben vor — von der einfachen Prompt-Optimierung bis zum vollständigen MLOps-Prozess. Die Möglichkeit, nach jedem Modul mit einer abgeschlossenen Zertifizierung auf den Arbeitsmarkt zu treffen, gibt Teilnehmenden Flexibilität: Wer eine neue Stelle antritt, bevor das Bundle vollständig abgeschlossen ist, kann auf bereits erworbene Zertifikate verweisen. Diese Stufenstruktur senkt das persönliche Risiko und erhöht gleichzeitig den Gesamtwert des Qualifikationsnachweises. Bei AZAV-zertifizierten Trägern kann die Weiterbildung vollständig über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters finanziert werden. Darüber hinaus sind Förderungen nach dem Qualifizierungschancengesetz, Leistungen der Deutschen Rentenversicherung sowie bei entsprechender Eignung auch Berufsförderungsleistungen der Bundeswehr möglich. Die individuelle Förderberatung klärt die jeweils passende Option vor Kursbeginn.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welche Python-Kenntnisse brauche ich vorab?
Grundlegende Python-Kenntnisse werden empfohlen. Wer noch keine Erfahrung hat, sollte bereit sein, parallel ergänzendes Selbstlernmaterial zu bearbeiten. Im individuellen Vorgespräch wird der Kenntnisstand eingeschätzt und der Lernplan entsprechend angepasst.
Wie viele Zertifikate erhalte ich nach Abschluss des Bundles?
Das Bundle umfasst drei separate internationale Herstellerzertifizierungsprüfungen: AI+ Prompt Engineer Level 2, AI+ Developer und AI+ Engineer. Zusätzlich erhalten Sie ein Lehrgangszertifikat des Bildungsträgers. Insgesamt vier Qualifikationsnachweise in einem Programm.
Kann ich das Bundle auch nur für einzelne Module buchen?
Die Module sind aufeinander aufgebaut und als zusammenhängendes Bundle konzipiert. Allerdings schließt jedes Modul mit einer eigenen Zertifizierungsprüfung ab, sodass Sie nach jedem Schritt bereits einen anerkannten Qualifikationsnachweis besitzen. Sprechen Sie mit der Kursberatung, um die für Sie passende Variante zu finden.
Kann ich die Weiterbildung über einen Bildungsgutschein finanzieren?
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist eine vollständige Förderung über den Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters möglich. Zusätzlich kommen das Qualifizierungschancengesetz, Leistungen der Deutschen Rentenversicherung oder andere Förderprogramme in Betracht. Die Beratung klärt Ihre individuelle Fördersituation.
Wie lange dauert das gesamte Bundle?
Die Regelstudienzeit liegt zwischen einem und drei Monaten, abhängig davon, ob Vollzeit oder Teilzeit gewählt wird. Der genaue Zeitplan wird im persönlichen Vorgespräch festgelegt. Individuelle Start- und Teilzeittermine sind auf Anfrage möglich.
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