Weiterbildung, Schulung und Fortbildung im Bereich Künstliche Intelligenz (KI): Innovatives Fachwissen für Ihre Zukunft

KI-Technologien steigern Effizienz und Innovationskraft. Unternehmen setzen KI ein, um Arbeitsprozesse zu optimieren, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und neue Geschäftspotenziale zu erschließen. Beruflich profitieren Fachkräfte durch:

• Effizientere Arbeitsabläufe und fundierte Analysen,

• Erweiterung technischer und methodischer Kompetenzen,

• Vorbereitung auf die Anforderungen einer digitalen Arbeitswelt.

Es gibt keinen einzigen, für alle passenden Ausbildungsweg. Die passende Weiterbildung hängt davon ab, wo Sie heute stehen – und welche Rolle Sie in Zukunft übernehmen wollen. Die TÜV Rheinland Akademie bietet dafür ein stufen­weises, frei kombinierbares Programm, das vom Einstiegs­kurs bis zum spezialisierten Zertifikats­lehrgang reicht.

KI-Kompetenz wird modular aufgebaut. Starten Sie mit einem kompakten Überblick, vertiefen Sie anschließend technische, wirtschaftliche oder rechtliche Schwerpunkte und wählen Sie das Format, das zu Ihrer Rolle passt – Präsenz, virtuelles Klassenzimmer oder blended learning. So stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Ausbildung genau zu Ihren Zielen und zum Reifegrad Ihres Unternehmens passt.

Um KI-Entwickler zu werden, gibt es mehrere Bildungswege und Voraussetzungen. Der klassische Weg führt über ein Studium der Informatik, Mathematik, Physik oder Ingenieurswissenschaften, wobei viele Universitäten mittlerweile spezialisierte Studiengänge wie Artificial Intelligence, Data Science oder Machine Learning anbieten. Ein Bachelor-Abschluss bildet dabei das Fundament, während ein Master-Studium mit KI-Schwerpunkt tiefere Spezialisierung ermöglicht.

Alternativ ist auch der Quereinstieg möglich, besonders für Personen mit mathematisch-technischem Hintergrund. Hierfür eignen sich intensive Weiterbildungen (Schulungen, Fortbildungen, Seminare etc.) sowie das Selbststudium mit entsprechender Literatur und praktischen Projekten.

Wichtige Programmiersprachen sind Python, R, Java und C++, wobei Python aufgrund seiner umfangreichen KI-Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn besonders relevant ist.

Mathematische Grundlagen in Statistik, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Analysis sind unverzichtbar. Praktische Erfahrung sammelt man durch eigene Projekte, Open-Source-Beiträge und Praktika in Technologieunternehmen. Der Bereich entwickelt sich rasant, weshalb kontinuierliche Weiterbildung und das Verfolgen aktueller Forschung essentiell sind.

Das Themengebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) ist breit gefächert und umfasst zahlreiche Konzepte, Methoden und Anwendungen. Technologische Ansätze sind hier z.B.:

• Machine Learning (ML)
  Definition: Teilgebiet der KI, bei dem Maschinen aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu sein.
  Beispiel: Ein Spamfilter erkennt unerwünschte E-Mails anhand von gelernten Mustern.
• Deep Learning (DL)
  Definition: Teilbereich des Machine Learning mit künstlichen neuronalen Netzen, insbesondere tiefen Netzen (Deep Neural Networks), die z.B. bei der Bilderkennung, Spracherkennung oder der Steuerung von autonomen Fahrzeugen eingesetzt werden.
  Beispiel: Ein Convolutional Neural Network (CNN) erkennt Hunde in Bildern.
• Generative Künstliche Intelligenz (Generative AI)
  Definition: KI, häufig Deep-Learning-Technologien und speziell Transformer-Architekturen, die neue Inhalte generieren können (Texte, Bilder, Code, Musik, Videos).
  Beispiel: GPT-Modelle können einen Newsletter oder einen Gedichtentwurf erstellen.

Generative KI-Modelle wie GPT, Suno oder Midjourney erstellen neue Inhalte, die den Trainingsdaten ähnlich sind oder sich gezielt davon unterscheiden. Sie werden in der Content-Erstellung, im Prototyping oder zur Automatisierung kreativer Prozesse eingesetzt. Dabei gilt es, rechtliche und ethische Rahmenbedingungen zu beachten.

Eine fundierte KI-Weiterbildung stärkt Fachkompetenzen, indem praxisrelevantes Wissen vermittelt wird. Sie profitieren von:

• Aktuellem Know-how zu KI-Methoden und -Anwendungen,

• Praxisnahen Trainings zur Implementierung von KI-Projekten,

• Erweiterten beruflichen Perspektiven in einer technologiegetriebenen Arbeitswelt.

Die Dauer von Weiterbildungskursen zum Thema Künstliche Intelligenz kann stark variieren. Kurze Seminare oder Workshops können an einem Tag absolviert werden, während umfangreichere Kurse mehrere Tage in Anspruch nehmen können. Dies hängt von der Intensität des Kurses und den zu vermittelnden Inhalten ab. Es ist ratsam, die Kursdauer bei der Auswahl des Kurses zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass sie in Ihren Zeitplan passt.

Ja, die TÜV Rheinland Akademie bietet Lehrgänge mit abschließender Prüfung an. Nach erfolgreichem Bestehen erhalten Teilnehmer ein digitales Zertifikat von PersCert-TÜV, das fälschungssicher und international anerkannt ist.

Die Kosten für KI-Schulungen variieren erheblich je nach Format und Umfang der Inhalte.

Online-Kurse für Einsteiger wie z.B. Prompting-Workshop: Grundtechniken für intuitive KI-Befehle oder Der AI-Act und dessen rechtliche und organisatorische Anwendung in KI-Projekten können in einem Tag absolviert werden und kosten weniger als 800 € netto (zzgl. MwSt.).

Ausbildungen mit abschließendem Zertifikat (Personenzertifikat PersCert TÜV) wie z.B. ISO 42001 - Bedeutung und Anwendung der KI-Norm (TÜV), KI-Koordinator (TÜV), KI-Beauftragter (TÜV) oder KI-Compliance-Beauftragter (TÜV) liegen im Bereich zwischen 1.960 € und 2.600 € netto (zzgl. MwSt.).

Unternehmensinterne Schulungen, sogenannte Inhouse Schulungen, werden individuell an den Bedarf des Teilnehmerkreises angepasst und variieren preislich daher stärker. Verwenden Sie unser Anfrageformular um ein unverbindliches Angebot zu erhalten. 

Akademische Programme sind am kostenintensivsten: Weiterbildungszertifikate an Hochschulen kosten zwischen 3.000 und 15.000 Euro, während vollständige Master-Studiengänge mit KI-Schwerpunkt zwischen 10.000 und 40.000 Euro liegen können. Ausführliche Informationen erhalten Sie direkt bei den anbietenden Hochschulen. 

Grundsätlzich hängen die Preise stark von Faktoren wie der Zielgruppe, dem Verhältnis von Theorie zu Praxis, verfügbaren Zertifizierungen und der Betreuungsintensität ab. Für den Einstieg reichen oft günstigere Online-Kurse, während Unternehmen oder Personen mit spezifischen Anforderungen höhere Investitionen in Betracht ziehen sollten, um bei diesem zukunftsträchtigen Thema keine Chancen zu verpassen.

Ja, gemäß Artikel 4 EU-Verordnung über künstliche Intelligenz (englisch 'AI Act') müssen Anbieter und Betreiber von KI-Systemen Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass ihr Personal und andere involvierte Personen über eine angemessene KI-Kompetenz verfügen. Diese Anforderung ist jedoch kontextabhängig und richtet sich nach den technischen Kenntnissen, der Erfahrung, der Ausbildung sowie dem Einsatzbereich der KI-Systeme. Eine explizite Weiterbildungspflicht für alle Unternehmen besteht nicht, wohl aber eine Verantwortung für Anbieter und Betreiber von KI-Systemen, geeignete Schulungsmaßnahmen zu ergreifen.

Einen guten ersten Überblick zur Bedeutung und den Auswirkungen der EU-KI-Verordnung können Sie sich mit unserem E-Learning EU AI-Act verschaffen. 

Um die Vorteile von KI zu nutzen und mögliche Herausforderungen zu meistern, ist es wichtig, die Grundlagen von KI-Anwendungen zu verstehen und sich kontinuierlich weiterzubilden. Die TÜV Rheinland Akademie bietet diverse Fortbildungen im Bereich Künstliche Intelligenz an, damit Sie Ihre KI-Fähigkeiten aufbauen oder erweitern können. Egal, ob Sie Mitarbeiter, Führungskraft oder Prozessverantwortlicher sind und aus der IT, dem Kundenservice, dem Marketing, dem Vertrieb, dem Personalwesen, dem Datenschutz, der Medizintechnik oder einem anderen Bereich kommen, bei uns finden Sie das passende Kursangebot für Ihre Lernvorhaben und Ihr Zeitbudget.

Entdecken Sie unsere Schulungsangebote zum Thema Künstliche Intelligenz und melden Sie sich direkt an! Wir bieten Ihnen praxisorientierte Kurse und Workshops, um Ihr Wissen zu erweitern. 

Potenziale sind z.B.:

• Automatisierung zeitintensiver Prozesse,

• Datenbasierte Entscheidungsfindung,

• Erschließung neuer Geschäftsfelder.

Herausforderungen sind z.B.:

• Sicherstellung von Datenschutz und IT-Sicherheit,

• Berücksichtigung ethischer Standards,

• Kontinuierliche Qualifikation der Mitarbeitenden.

Die Begriffe Weiterbildung, Schulung und Fortbildung werden oft synonym verwendet, haben jedoch spezifische Bedeutungen, insbesondere im Kontext von beruflicher Qualifizierung und Kompetenzentwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI).

• KI-Weiterbildung ist ein übergreifender Begriff, der sowohl Grundlagen- als auch Spezialisierungsangebote umfasst.
• KI-Fortbildung richtet sich an Fachkräfte, die ihr bestehendes Wissen aktualisieren oder vertiefen möchten.
• KI-Schulung konzentriert sich auf die praktische Anwendung spezifischer KI-Technologien und Tools.

KI- und ML-Kurse sind spezialisierte Bildungsangebote, die Kenntnisse in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen vermitteln. Diese Kurse decken ein breites Spektrum ab, von grundlegenden Einführungen für Anfänger (wie z.B. Data Literacy - die Schlüsselqualifikation für künstliche Intelligenz) bis hin zu hochspezialisierten Programmen für Experten (wie z.B. MLOps für Data Scientists: Workflow-Optimierung und Modellmanagement). 

KI-Kurse behandeln oft allgemeine Konzepte der künstlichen Intelligenz, wie z.B. natürlicher Sprachverarbeitung, Computer Vision und robotischen Anwendungen, während ML-Kurse sich spezifisch auf Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens konzentrieren.

Unsere Schulungen und Kurse richten sich an verschiedene Zielgruppen: Softwareentwickler, die ihre Fähigkeiten erweitern möchten, Datenanalysten, die in ML einsteigen wollen, oder Fachkräfte aus anderen Bereichen, die spezifische KI-Kenntnisse für ihre Branche benötigen.