KI-Modelle für Unternehmen und Forschung – Weiterbildung

In Unternehmen und Forschungseinrichtungen entscheidet zunehmend die Qualität der eingesetzten KI-Modelle über den Erfolg datengetriebener Vorhaben — sei es bei der Absatzprognose, der Produktoptimierung oder der Auswertung wissenschaftlicher Messreihen. Dieser Kurs stellt die Modellentwicklung selbst in den Mittelpunkt: von der statistischen Bewertung der Modellgüte über die strukturierte Datenaufbereitung mit SQL bis zur verständlichen Darstellung der Ergebnisse in Power BI. Ergänzt wird dies durch den Einsatz neuronaler Netzwerke, die je nach Anwendungsfall in Unternehmens- oder Forschungskontexten trainiert und angepasst werden. Wer diesen Kurs abschließt, versteht KI-Modelle nicht als Blackbox, sondern kann deren Güte systematisch prüfen, verbessern und dokumentieren.

Modul 1 — Statistische Modellgüte und explorative Datenanalyse: Bevor ein KI-Modell in den produktiven Einsatz geht, muss seine Güte belastbar eingeschätzt werden. Dieses Modul vermittelt die statistischen Grundlagen, um Modelle fundiert zu bewerten und gezielt zu verbessern.

• Explorative Datenanalyse: Verteilungen, Ausreißer und Zusammenhänge erkennen
• Kennzahlen zur Bewertung von Modellgüte (Genauigkeit, Präzision, Sensitivität)
• Overfitting und Underfitting erkennen und durch statistische Verfahren gegensteuern
• Kreuzvalidierung zur robusten Einschätzung der Modellleistung
• Feinabstimmung von Modellen anhand statistischer Auswertungen
• Interpretation von Modellergebnissen für Fachabteilungen und Forschungsteams

Modul 2 — Datenmanagement mit SQL und Visualisierung mit Power BI: Verlässliche KI-Modelle brauchen strukturierte, saubere Trainingsdaten. Dieses Modul zeigt, wie SQL und Power BI zusammenwirken, um Unternehmens- und Forschungsdaten aufzubereiten und die Ergebnisse verständlich darzustellen.

• SQL-Abfragen zur effizienten Verarbeitung umfangreicher Datensätze
• Joins und Aggregationen zur Bereitstellung strukturierter Trainingsdaten
• Datenqualitätsprüfung vor dem Modelltraining
• Power-BI-Dashboards für Modellmetriken und Vorhersagewerte aufbauen
• DAX-Funktionen für individuelle Bewertungskennzahlen entwickeln
• Fundierte Entscheidungsvorlagen aus datenbasierten KI-Anwendungen ableiten

Modul 3 — Automatisierung und Skalierbarkeit von KI-Prozessen: Einzelne Modelle lassen sich manuell pflegen — sobald mehrere Modelle oder große Datenmengen im Spiel sind, braucht es Automatisierung. Dieses Modul behandelt, wie Datenpipelines KI-Prozesse skalierbar machen.

• Aufbau automatisierter Datenpipelines für wiederkehrende Modellläufe
• Strukturierte Workflows zur Harmonisierung heterogener Datenquellen
• Transformationsschritte für konsistente Trainingsgrundlagen
• Stabilitätsprüfung von Pipelines bei wachsenden Datenmengen
• Monitoring von Datenqualität im laufenden Betrieb
• Dokumentation von Pipeline-Schritten für Nachvollziehbarkeit in Forschungskontexten

Modul 4 — Neuronale Netzwerke für Unternehmen und Forschung: Den Abschluss bildet der gezielte Einsatz neuronaler Netzwerke. Lernende trainieren unterschiedliche Netzwerktypen und passen sie an konkrete unternehmens- oder forschungsspezifische Fragestellungen an.

• Aufbau und Funktionsweise von Convolutional Neural Networks (CNN)
• Einsatz von Recurrent Neural Networks (RNN) für sequenzielle Daten
• Transfer Learning: bestehende Modelle für neue Aufgaben nachtrainieren
• Hyperparameter-Tuning zur systematischen Leistungsoptimierung
• Auswahl des passenden Netzwerktyps je nach Datenlage und Fragestellung
• Anpassung neuronaler Netzwerke an branchenspezifische Anforderungen

Praxis-Block — Modellentwicklung von der Datenaufbereitung bis zur Auswertung

• Explorative Datenanalyse für einen Unternehmensdatensatz mit Ausreißererkennung durchführen
• SQL-Abfrage zur Bereitstellung von Trainingsdaten aus mehreren verknüpften Tabellen schreiben
• Power-BI-Dashboard mit DAX-Kennzahlen für Modellmetriken aufbauen
• Kreuzvalidierung für ein Klassifikationsmodell durchführen und Ergebnisse interpretieren
• Automatisierte Datenpipeline für einen wiederkehrenden Analyseprozess konzipieren
• Convolutional Neural Network für eine Bilderkennungsaufgabe trainieren
• Recurrent Neural Network für eine Zeitreihenprognose einsetzen
• Transfer Learning auf ein vortrainiertes Modell für eine neue Aufgabenstellung anwenden
• Hyperparameter-Tuning zur Verbesserung eines bestehenden Modells durchführen
• Modellgüte vor und nach der Optimierung anhand statistischer Kennzahlen vergleichen
• Ergebnisse eines KI-Modells für ein Forschungsteam nachvollziehbar aufbereiten
• Entscheidungsvorlage für ein Unternehmensmodell auf Basis der Dashboard-Ergebnisse erstellen

Der Kurs verbindet damit zwei Perspektiven, die in der Praxis oft getrennt behandelt werden: die statistisch-methodische Bewertung von Modellgüte und die technische Umsetzung mit SQL, Power BI und neuronalen Netzwerken. Wer beides beherrscht, kann KI-Projekte eigenständig von der Datenbasis bis zur validierten Ergebnisdarstellung begleiten.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Marketing, Projektarbeit, Produktentwicklung, Analyse, Administration oder anderen digitalen Berufsfeldern ausbauen möchten. Geeignet für Personen, die lernen möchten, KI-Modelle für Unternehmens- oder Forschungsfragestellungen verantwortungsvoll zu entwickeln und zu bewerten.

• Fachkräfte aus Analyse, Controlling oder Marktforschung mit Interesse an KI-Modellbewertung
• Quereinsteiger:innen, die den Einstieg in Data Science und Modellentwicklung suchen
• Mitarbeitende in Forschungsteams, die statistische und KI-basierte Auswertungen kombinieren möchten
• Projekt- und Produktverantwortliche, die datenbasierte Entscheidungsgrundlagen selbst erstellen wollen
• Personen mit erster Erfahrung im Umgang mit Daten, die sich Richtung KI-Modellentwicklung spezialisieren möchten

Der Kurs wird überwiegend im Hybrid-Learning-Format durchgeführt, ergänzt durch Phasen im virtuellen Klassenzimmer, und findet meist in Vollzeit statt. Theoretische Grundlagen zu Statistik und Modellbewertung werden unmittelbar durch praktische Übungen mit SQL, Power BI und neuronalen Netzwerken vertieft. Die Kombination aus Präsenzeinheiten und begleitetem eigenständiges Lernen ermöglicht es, komplexe Modellierungsaufgaben schrittweise und mit direkter Rückmeldung zu erarbeiten.

Die Weiterbildung wird überwiegend in Vollzeit angeboten, mit Teilzeitoptionen für einzelne Kurstermine. Der modulare Aufbau von der Datenaufbereitung über die statistische Bewertung bis zu neuronalen Netzwerken erlaubt es, den Lernfortschritt kontinuierlich zu überprüfen. Die genaue Dauer richtet sich nach dem gewählten Termin und Format.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat zum Kurs Künstliche Intelligenz: KI-Modelle für Unternehmen und Forschung, das im Rahmen einer Abschlussprüfung erworben wird. Das Zertifikat dokumentiert die erlernte Fähigkeit, KI-Modelle statistisch zu bewerten und mit SQL, Power BI und neuronalen Netzwerken praktisch umzusetzen.

Unternehmen und Forschungseinrichtungen investieren zunehmend in KI-gestützte Analysen, scheitern aber häufig an der Frage, ob ein Modell tatsächlich verlässlich ist. Wer statistische Bewertungsverfahren beherrscht und gleichzeitig weiß, wie Trainingsdaten mit SQL sauber aufbereitet und Ergebnisse in Power BI nachvollziehbar dargestellt werden, schließt genau diese Lücke zwischen technischer Umsetzung und fachlicher Verlässlichkeit. Besonders gefragt ist diese Kombination in Organisationen, die KI-Modelle nicht nur einmalig entwickeln, sondern dauerhaft pflegen und verbessern wollen. Die im Kurs vermittelte Fähigkeit, Modellgüte systematisch zu prüfen und durch Hyperparameter-Tuning sowie Transfer Learning gezielt zu optimieren, macht Absolvent:innen zu wertvollen Ansprechpartnern sowohl für Unternehmens-Teams als auch für wissenschaftliche Projekte. Da der Kurs sowohl auf wirtschaftliche als auch auf wissenschaftliche Anwendungsfälle eingeht, eröffnet er zwei mögliche berufliche Richtungen: die datengetriebene Optimierung in Unternehmen oder die methodisch fundierte Auswertung in Forschungsprojekten. Diese Breite ist ein klarer Vorteil bei der beruflichen Orientierung nach Kursabschluss.