KI-Entwicklung & Machine Learning - Zertifikatsprogramm / Weiterbildung
Ihr neues Berufsbild
Machine Learning und KI-Entwicklung sind die technische Grundlage der digitalen Transformation. Die Nachfrage übersteigt das Angebot — strukturell und dauerhaft. Wer Modelle trainiert und Systeme der Künstlichen Intelligenz in produktive Umgebungen bringt, schafft die Anwendungen, auf die Unternehmen aller Branchen zunehmend angewiesen sind.
Als zertifizierte:r KI-Entwickler:in (Machine Learning & GenAI) sind Sie genau diese Person.
Was Sie beruflich tun
Sie entwickeln und bringen KI-Systeme in produktive Umgebungen — in Softwareunternehmen, Forschungsumfeldern, Datenabteilungen oder als selbstständige KI-Entwickler:in. Ihre Tätigkeiten umfassen:
Warum sich diese Weiterbildung lohnt
Die Nachfrage nach KI-Entwickler:innen übersteigt das Angebot in nahezu allen Branchen. Wer den vollständigen ML-Lifecycle — von Daten über Training bis Deployment — beherrscht, ist in jedem technischen Team unentbehrlich. Die Fähigkeit, Modelle nicht nur zu trainieren, sondern produktionsreif bereitzustellen, ist der entscheidende Qualifikationssprung.
Was Sie lernen
Die Weiterbildung besteht aus einem Modul. Das Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen.
Themenblock 1 — ML-Grundlagen & klassische Verfahren Sie richten Ihre Entwicklungsumgebung ein, erarbeiten die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens und entwickeln Regressions-, Klassifikations- und Clustering-Modelle. Sie beherrschen Feature Engineering, Modellbewertung und das scikit-learn-Ökosystem.
Themenblock 2 — Deep Learning & NLP Sie entwickeln neuronale Netze, trainieren Bildmodelle und bearbeiten Sequenzaufgaben. Sie arbeiten mit Transformer-Architekturen und führen aufgabenorientiertes Fine-Tuning durch.
Themenblock 3 — LLMs, Deployment & MLOps-Grundlagen Sie integrieren Large Language Models für produktive Anwendungen, containerisieren Anwendungen mit Docker und implementieren Monitoring sowie die Grundprinzipien von MLOps für wartbare KI-Systeme.
Projektarbeit — End-to-End ML-Anwendung: Training, API & Deployment Im Abschlussprojekt entwickeln Sie eine vollständige End-to-End ML-Anwendung — von der Datenaufbereitung über Modelltraining und Evaluation bis zum deployment-fähigen API-Service mit Dokumentation und technischer Präsentation.
Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil
KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil.
ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.
Bezeichnung der Weiterbildung:
KI-Entwicklung & Machine Learning (WB-05-MLEARNING (T1))
Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar
Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)
Dauer
44 Unterrichtstage │ ca. 2 Monate │ 1 Modul(e)
Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr
Zertifikat
KHMI-Zertifikat │ Zertifizierte:r KI-Entwickler:in (Machine Learning & GenAI)
ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt
Machine Learning und KI-Entwicklung sind die technische Grundlage der digitalen Transformation. Die Nachfrage übersteigt das Angebot — strukturell und dauerhaft. Wer Modelle trainiert und Systeme der Künstlichen Intelligenz in produktive Umgebungen bringt, schafft die Anwendungen, auf die Unternehmen aller Branchen zunehmend angewiesen sind.
Als zertifizierte:r KI-Entwickler:in (Machine Learning & GenAI) sind Sie genau diese Person.
Was Sie beruflich tun
Sie entwickeln und bringen KI-Systeme in produktive Umgebungen — in Softwareunternehmen, Forschungsumfeldern, Datenabteilungen oder als selbstständige KI-Entwickler:in. Ihre Tätigkeiten umfassen:
- Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen
- Datenaufbereitung, Feature Engineering und explorative Datenanalyse
- Entwicklung von Deep-Learning-Architekturen für Computer Vision und Natural Language Processing
- Fine-Tuning von Transformer-Modellen und LLM-Integration
- Bereitstellung von ML-Modellen und Containerisierung mit Docker
- Monitoring von Modellperformance und Implementierung von MLOps-Grundprinzipien
Warum sich diese Weiterbildung lohnt
Die Nachfrage nach KI-Entwickler:innen übersteigt das Angebot in nahezu allen Branchen. Wer den vollständigen ML-Lifecycle — von Daten über Training bis Deployment — beherrscht, ist in jedem technischen Team unentbehrlich. Die Fähigkeit, Modelle nicht nur zu trainieren, sondern produktionsreif bereitzustellen, ist der entscheidende Qualifikationssprung.
Was Sie lernen
Die Weiterbildung besteht aus einem Modul. Das Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen.
Themenblock 1 — ML-Grundlagen & klassische Verfahren Sie richten Ihre Entwicklungsumgebung ein, erarbeiten die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens und entwickeln Regressions-, Klassifikations- und Clustering-Modelle. Sie beherrschen Feature Engineering, Modellbewertung und das scikit-learn-Ökosystem.
Themenblock 2 — Deep Learning & NLP Sie entwickeln neuronale Netze, trainieren Bildmodelle und bearbeiten Sequenzaufgaben. Sie arbeiten mit Transformer-Architekturen und führen aufgabenorientiertes Fine-Tuning durch.
Themenblock 3 — LLMs, Deployment & MLOps-Grundlagen Sie integrieren Large Language Models für produktive Anwendungen, containerisieren Anwendungen mit Docker und implementieren Monitoring sowie die Grundprinzipien von MLOps für wartbare KI-Systeme.
Projektarbeit — End-to-End ML-Anwendung: Training, API & Deployment Im Abschlussprojekt entwickeln Sie eine vollständige End-to-End ML-Anwendung — von der Datenaufbereitung über Modelltraining und Evaluation bis zum deployment-fähigen API-Service mit Dokumentation und technischer Präsentation.
Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil
KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil.
ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.
Bezeichnung der Weiterbildung:
KI-Entwicklung & Machine Learning (WB-05-MLEARNING (T1))
Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar
Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)
Dauer
44 Unterrichtstage │ ca. 2 Monate │ 1 Modul(e)
Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr
Zertifikat
KHMI-Zertifikat │ Zertifizierte:r KI-Entwickler:in (Machine Learning & GenAI)
ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt
