Umfassende Ausbildung zum KI-Entwickler — Python, Machine Learning, Deep Learning mit TensorFlow/PyTorch, NLP, Computer Vision und MLOps-Deployment.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 25. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Diese Bundle-Ausbildung qualifiziert zum eigenständigen KI-Entwickler und kombiniert Theorie, Programmierung und produktionsreifes Deployment. Python für KI (2 Wochen): Sprache vertieft (List Comprehensions, Generators, Decorators, Type Hints), NumPy (Arrays, Broadcasting), Pandas (DataFrames, Joins, GroupBy), Matplotlib/Seaborn/Plotly (Visualisierung). Machine Learning (3 Wochen): Supervised Learning (Regression, Klassifikation) mit Scikit-learn, Algorithmen (Linear/Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting mit XGBoost/LightGBM, SVM). Unsupervised (k-Means, DBSCAN, PCA, t-SNE). Model Evaluation (Cross-Validation, Hyperparameter-Tuning mit GridSearchCV/Optuna, Bias-Variance, Overfitting), Pipelines und ColumnTransformer. Deep Learning (4 Wochen): Neuronale Netze von Grund auf, Backpropagation, Aktivierungsfunktionen, Optimizer (SGD, Adam, AdamW). TensorFlow/Keras und PyTorch parallel — Fully Connected Networks, Regularisierung (Dropout, BatchNorm, L1/L2), Lernkurven. Convolutional Neural Networks (CNN) für Bildverarbeitung — Klassifikation mit ResNet, EfficientNet, Vision Transformer (ViT). Recurrent Networks (LSTM, GRU) und Transformer (Attention, BERT, GPT-Architektur). Transfer Learning, Fine-Tuning, Few-Shot Learning. NLP (2 Wochen): Tokenization, Embeddings (Word2Vec, GloVe, BERT-Embeddings), Sentiment Analysis, Named Entity Recognition, Question Answering, Sprachgenerierung mit GPT-Modellen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Vector-Datenbanken (Chroma, FAISS). Computer Vision (2 Wochen): Object Detection (YOLO, Faster R-CNN), Segmentation (U-Net, Mask R-CNN), OCR mit Tesseract/PaddleOCR. MLOps (2 Wochen): MLflow für Experiment-Tracking, DVC für Data Versioning, Modelle als REST-API mit FastAPI/Flask, Docker-Containerisierung, Deployment auf Kubernetes oder Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI), Monitoring (Drift Detection, A/B-Testing), CI/CD-Pipelines für ML. Sie schließen mit einem Capstone-Projekt ab — eigene End-to-End-Lösung von Datenanalyse bis Produktiv-API.
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
Beide werden parallel gelehrt. PyTorch dominiert Forschung, TensorFlow ist in vielen Konzern-Stacks etabliert. Sie können beides.
Konzepte werden intuitiv erklärt, Mathematik (Lineare Algebra, Calculus, Statistik) nur soweit nötig für das Verständnis.
Trainings auf Google Colab Pro oder Hetzner-GPUs (RTX 4090). Kein lokales GPU-Setup nötig.
Frei wählbar — eigene Ideen oder vorgegebene (z.B. Bilderklassifikation, Chatbot mit RAG, Predictive Maintenance).
Praxisorientierter Einstieg ins Reinforcement Learning mit AWS DeepRacer: SageMaker, Lambda, EC2 Deep Learning AMI. Hands-on KI-Kompetenz mit Cloud-Infrastruktur.
Praxis-Kurs für KI-gestützte Kreativ-Workflows: Adobe Photoshop mit Generative Fill, Canva AI, ChatGPT für Werbetexte, KI-Bildgenerierung. Für Mediengestalter und Marketing-Profis.
Einstieg KI und Data Science: CRISP-DM, Big Data, RPA, KI-Algorithmen. Für Quereinsteiger:innen in Tech-Berufe.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.
KI-Management strategisch + AWS-ML technisch: SageMaker, DeepRacer, Reinforcement Learning, Lambda, EC2.