Python-Kurs mit KI-Entwicklung & TensorFlow

Diese Weiterbildung führt von den Grundlagen der Python-Programmierung bis zur Entwicklung eigener KI-Anwendungen mit TensorFlow und Keras. Im Zentrum steht Python als Werkzeug für zwei unterschiedliche Einsatzfelder: die klassische Programmierung eigenständiger Skripte und Anwendungen sowie der Aufbau von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen für KI-Projekte, einschließlich der praktischen Entwicklung von Chatbots.

Der erste Block vermittelt die Grundlagen der Programmierung in Python und bildet damit die Basis für alle weiterführenden Inhalte des Kurses.

• Einführung in Algorithmen und grundlegende Python-Syntax
• Semantik von Variablen, Zuweisungen und Datentypen wie Ganzzahlen und Gleitkommazahlen
• Kontrollstrukturen: if, else und elif für verzweigte Programmlogik
• Schleifen mit for und while für wiederkehrende Abläufe
• Definition und Aufruf eigener Funktionen für strukturierten Code
• Fehlerbehandlung mit try und except zur Absicherung von Skripten

Der zweite Block widmet sich der KI-Entwicklung für Chatbots und zeigt, wie sich Python-Grundlagen auf ein konkretes, praxisnahes Anwendungsfeld übertragen lassen.

• Einführung in Python für AI-Development als eigenständiges Themenfeld
• Aufbau eines einfachen Chatbots von der Struktur bis zur ersten Funktion
• Training von Chatbot-Modellen mit Fokus auf Python-Implementierung
• Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für Chatbot-Anwendungen
• Fortgeschrittene Chatbot-Techniken für komplexere Dialogszenarien
• Ethische Fragestellungen und Datenschutz beim Einsatz von KI in Chatbots

Der dritte Block führt in TensorFlow und Keras ein und legt damit das technische Fundament für Deep-Learning-Modelle.

• Installation und Einrichtung der Python-Umgebung für TensorFlow
• Grundlegende Konzepte und Funktionsweise von TensorFlow
• Erste Anwendungen mit Keras auf Basis von Python
• Aufbau eigener Machine-Learning-Modelle mit Keras
• Entwicklung von FCN- und CNN-Modellen für unterschiedliche Anwendungsfälle
• Erstellung von RNN-Modellen für sequenzielle Daten

Der vierte Block vertieft fortgeschrittene Machine-Learning-Techniken und rundet die technische Ausbildung mit praxisnahen Anwendungen ab.

• Analyse von Machine-Learning-Modellen in Python unter Verwendung von TensorFlow
• Aufbau von Multi-Channel-Chatbots für unterschiedliche Kommunikationskanäle
• Praxisnahe Tipps und Techniken im Umgang mit TensorFlow

Im Praxisteil wenden die Teilnehmenden das erworbene Wissen an konkreten Aufgabenstellungen an, die Programmierung und KI-Entwicklung miteinander verknüpfen.

• Schreiben eigenständiger Python-Skripte zur Datenverarbeitung
• Aufbereitung eines Beispieldatensatzes mit Pandas und NumPy
• Implementierung eines einfachen Chatbots mit grundlegender NLP-Logik
• Training eines ersten neuronalen Netzes mit Keras auf einem Übungsdatensatz
• Aufbau eines CNN-Modells für eine Bilderkennungsaufgabe
• Aufbau eines RNN-Modells für eine Aufgabe mit sequenziellen Daten
• Fehleranalyse und Optimierung eines trainierten Modells
• Erweiterung eines Chatbots um zusätzliche Dialogfunktionen
• Bewertung der Modellgüte anhand gängiger Kennzahlen
• Dokumentation eines eigenen KI-Projekts von der Datenaufbereitung bis zum Ergebnis
• Diskussion ethischer Aspekte anhand eines eigenen Chatbot-Projekts
• Präsentation eines abschließenden KI-Projekts vor der Gruppe

Der rote Faden des Kurses ist der schrittweise Übergang von klassischer Skriptprogrammierung zu KI-Entwicklung: Wer zunächst lernt, saubere, eigenständige Python-Skripte zu schreiben, verfügt über das notwendige Handwerkszeug, um komplexere TensorFlow- und Keras-Anwendungen zu verstehen und selbst zu entwickeln. Die Fallstudien und Projekte im Kurs sind bewusst so gewählt, dass sie beide Seiten verbinden – von der reinen Datenverarbeitung bis zum trainierten neuronalen Netz –, sodass am Ende ein durchgängiges Verständnis für den gesamten Weg von Python-Code zu einsatzfähigen KI-Modellen entsteht.

Der Kurs eignet sich für Personen, die eine Tätigkeit in der Programmierung, der Entwicklung eigenständiger Skripte, der Datenanalyse, der Softwareentwicklung oder der KI-Implementierung anstreben oder ihre bestehenden Fachkenntnisse in diesen Bereichen erweitern möchten.

• Personen mit Interesse an Python-Programmierung ohne oder mit geringer Vorerfahrung
• Fachkräfte, die von klassischer Softwareentwicklung in Richtung KI-Entwicklung wechseln möchten
• Personen, die eigenständige Datenanalyse- und Automatisierungsskripte entwickeln wollen
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Machine Learning und Deep Learning
• Berufstätige, die TensorFlow und Keras für konkrete KI-Projekte einsetzen möchten

Der Kurs kombiniert theoretische Inhalte mit praktischen Übungen direkt in der Programmierumgebung. Anhand von Fallstudien und eigenen Projekten wird das erworbene Wissen unmittelbar auf reale Anwendungsszenarien übertragen – von der ersten Python-Zeile bis zum trainierten TensorFlow-Modell. Diese enge Verzahnung von Theorie und Praxis zieht sich durch alle Themenblöcke des Kurses.

Die Weiterbildung deckt den vollständigen Weg von den Python-Grundlagen über die Chatbot-Entwicklung bis zu fortgeschrittenen TensorFlow- und Keras-Anwendungen ab. Der Umfang ist so bemessen, dass sowohl klassische Programmierkonzepte als auch mathematisch anspruchsvollere Deep-Learning-Inhalte in ausreichender Tiefe behandelt werden können.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Teilnahmebescheinigung ab, die die Zusatzqualifikationen in TensorFlow und AI-Development neben den Python-Grundlagen dokumentiert. Es handelt sich nicht um ein staatlich reglementiertes Examen, sondern um einen qualifizierten Nachweis der erworbenen Programmier- und KI-Kompetenzen.

Der wesentliche Mehrwert dieser Weiterbildung liegt darin, dass Python nicht isoliert als Programmiersprache, sondern als durchgängiges Werkzeug für zwei stark nachgefragte Einsatzfelder vermittelt wird: klassische Skriptentwicklung und moderne KI-Anwendungen. Wer beide Seiten beherrscht, kann flexibler auf unterschiedliche Projektanforderungen reagieren, statt sich von Beginn an auf eine enge Nische festzulegen. Die praktische Arbeit mit TensorFlow und Keras vermittelt zudem Kompetenzen, die in vielen Branchen zunehmend gefragt sind – von der klassischen Softwareentwicklung über die Datenanalyse bis zu spezialisierten KI-Rollen. Da die Inhalte anhand realer Fallstudien und eigener Projekte erarbeitet werden, entsteht ein Portfolio an praktischer Erfahrung, das über reines Theoriewissen hinausgeht. Für den Arbeitsmarkt bedeutet das ein Profil, das sowohl in klassischen Entwicklerrollen als auch in aufstrebenden KI-Positionen einsetzbar ist – eine Flexibilität, die angesichts der wachsenden Bedeutung von Machine Learning in nahezu allen Branchen einen klaren Vorteil darstellt.