KI-Kurs mit Praxisprojekten: Modelle entwickeln

Dieser Kurs vermittelt, wie Modelle der künstlichen Intelligenz systematisch entwickelt, bewertet und in reale Anwendungen überführt werden, von der ersten Datenpipeline bis zum trainierten neuronalen Netzwerk. Statt bei der Theorie stehenzubleiben, arbeiten Teilnehmende an konkreten Praxisprojekten und lernen, wie Datenmanagement, Modellentwicklung und Ergebnisvisualisierung zusammenspielen, damit aus einem trainierten Modell eine tatsächlich nutzbare Anwendung wird.

Der Kurs gliedert sich in zwei große inhaltliche Schwerpunkte, die aufeinander aufbauen: zunächst Datenmanagement und Analysewerkzeuge, dann Modellentwicklung und Training. Datenmanagement und Analysewerkzeuge Ein zentrales Thema zu Beginn ist der Aufbau automatisierter Datenpipelines für skalierbare, robuste Prozesse.

• Strukturierte Workflows zur Harmonisierung großer Datenmengen konzipieren
• Transformationsschritte für unterschiedliche Datenquellen planen und umsetzen
• SQL gezielt zur Aufbereitung von Trainingsdaten einsetzen
• Abfragen, Joins und Aggregationen zur Extraktion relevanter Informationen nutzen
• Strukturierte Eingabedaten für neuronale Netzwerke und maschinelle Lernmodelle vorbereiten
• Power BI zur Visualisierung von Analyseergebnissen und Modellmetriken einsetzen
• Interaktive Dashboards mit DAX-Funktionen für verständliche Darstellungen aufbauen
• Vorhersagewerte und bewertungsrelevante Kennzahlen nachvollziehbar visualisieren

Modellentwicklung und Training Der zweite Block widmet sich der eigentlichen Modellarbeit, von der explorativen Analyse bis zum trainierten Netzwerk.

• Explorative Datenanalyse zur Identifikation wichtiger Erkenntnisse durchführen
• Statistische Methoden zur gezielten Modellanpassung einsetzen
• Feature-Engineering-Techniken zur Identifikation bedeutender Merkmale anwenden
• Trainingsdaten auf Basis der Analyseergebnisse optimieren
• Convolutional Neural Networks für strukturierte und bildbasierte Aufgabenstellungen trainieren
• Recurrent Neural Networks für sequenzielle Daten und zeitliche Zusammenhänge einsetzen
• Transfer Learning nutzen, um auf bestehenden Modellen effizient aufzubauen
• Hyperparameter-Tuning systematisch zur Leistungsverbesserung anwenden

Von der Modellbewertung zur realen Anwendung

• Trainierte Modelle anhand geeigneter Metriken wie Genauigkeit, Präzision oder Fehlerraten bewerten
• Modellergebnisse mit den ursprünglichen Analysezielen abgleichen
• Schwachstellen in trainierten Modellen erkennen und gezielt nachjustieren
• Overfitting und Underfitting anhand von Trainings- und Testdaten einordnen
• Modelle so aufbereiten, dass sie in reale Anwendungsszenarien überführt werden können
• Den Übergang von der Testumgebung zur praktischen Anwendung nachvollziehen
• Modellmetriken über Power-BI-Dashboards für Fachbereiche verständlich aufbereiten
• Entscheidungen über Weiterentwicklung oder Verwerfen eines Modells anhand der Bewertung treffen

Praktische Projektarbeit

• Ein eigenes Praxisprojekt von der Datenpipeline bis zum trainierten Modell umsetzen
• Eine automatisierte Datenpipeline für einen eigenen Beispieldatensatz aufbauen
• SQL-Abfragen zur Aufbereitung eigener Trainingsdaten formulieren
• Explorative Datenanalyse am eigenen Projektdatensatz durchführen
• Feature Engineering am eigenen Datensatz praktisch anwenden
• Ein neuronales Netzwerk für die eigene Projektfragestellung trainieren
• Transfer Learning am eigenen Projekt ausprobieren, sofern fachlich sinnvoll
• Hyperparameter systematisch anpassen und die Auswirkungen beobachten
• Modellmetriken im eigenen Projekt über ein Power-BI-Dashboard visualisieren
• Das eigene Projektergebnis kritisch bewerten und Verbesserungspotenzial identifizieren
• Den eigenen Projektweg von der Datenpipeline bis zur Anwendung dokumentieren
• Das fertige Praxisprojekt als Grundlage für die eigene weitere Vertiefung nutzen

Der Kurs verzichtet bewusst auf reine Theorie und stellt stattdessen den vollständigen Weg von der Datenpipeline über die Modellentwicklung bis zur realen Anwendung in den Mittelpunkt jedes Projekts. Diese durchgängige Projektlogik unterscheidet den Kurs von Einzelworkshops zu SQL, Power BI oder neuronalen Netzwerken, da alle Werkzeuge im Zusammenspiel an einem eigenen Projekt erprobt werden.

Der Kurs eignet sich für Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die praktische Kompetenzen in der Entwicklung datengetriebener Modelle aufbauen möchten, ohne vorher tiefes technisches Spezialwissen mitbringen zu müssen. Besonders profitieren Personen, die Datenpipelines, Modelltraining und deren praktische Anwendung im Zusammenhang verstehen wollen.

• Einsteiger:innen mit Interesse an Datenpipelines und Modellentwicklung
• Quereinsteiger:innen, die praktische Projekterfahrung statt reiner Theorie suchen
• Fachkräfte, die SQL- und Power-BI-Kenntnisse um Modelltraining erweitern möchten
• Personen, die ein eigenes Praxisprojekt als Nachweis praktischer Fähigkeiten aufbauen wollen
• Mitarbeitende, die verstehen möchten, wie Modelle von der Datenpipeline bis zur Anwendung entstehen

Der Kurs ist konsequent projektbasiert aufgebaut: Nach der Einführung in Datenpipelines, SQL-Aufbereitung und Visualisierung mit Power BI folgt die Modellentwicklung stets im Zusammenhang mit einem eigenen Praxisprojekt. Theorieeinheiten zu neuronalen Netzwerken, Transfer Learning und Hyperparameter-Tuning werden direkt im Anschluss am eigenen Datensatz angewendet, sodass Teilnehmende jeden Schritt unmittelbar selbst nachvollziehen.

Der Kurs gliedert sich in die beiden Hauptblöcke Datenmanagement und Analysewerkzeuge sowie Modellentwicklung und Training, ergänzt um eine umfangreiche praktische Projektphase. Der zeitliche Schwerpunkt liegt auf der eigenständigen Projektarbeit, in der die zuvor vermittelten Werkzeuge und Methoden an einem eigenen Datensatz zusammengeführt werden.

Je nach Anbieter schließt der Kurs mit einem Trägerzertifikat ab, teils ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters, kein staatlich anerkanntes Examen und kein Herstellerzertifikat eines Softwareanbieters.

Wer diesen Kurs abschließt, versteht nicht nur einzelne Werkzeuge wie SQL, Power BI oder neuronale Netzwerke isoliert, sondern das gesamte Zusammenspiel von der Datenpipeline über das trainierte Modell bis zur realen Anwendung. Genau dieses Verständnis für den vollständigen Entwicklungsweg wird in vielen Unternehmen gesucht, die datengetriebene Projekte nicht nur planen, sondern auch umsetzen wollen. Das im Kurs entstehende Praxisprojekt macht die erworbenen Fähigkeiten konkret sichtbar: Statt einer abstrakten Zertifikatsaussage steht ein selbst entwickeltes, dokumentiertes Projekt zur Verfügung, das den eigenen Lernweg von der Datenaufbereitung bis zum trainierten Modell nachvollziehbar macht. Durch die Kombination aus Datenmanagement, Modelltraining und Visualisierung eröffnet der Kurs Perspektiven in verschiedene Richtungen, etwa in Richtung Modellentwicklung, datengetriebene Analyse oder die Aufbereitung von Ergebnissen für Fachbereiche, je nachdem, welche Schwerpunkte die Teilnehmenden im eigenen Praxisprojekt vertiefen.