KI in IT, Data & Engineering
Inhaltsverzeichnis
Die Digitalisierung erzeugt täglich enorme Datenmengen. Um aus Daten Wert zu schaffen, braucht es Fachkräfte, die KI‑Anwendungen entwickeln, betreiben und überwachen.
Unsere Seminare vermitteln sowohl Grundlagen als auch tieferes technisches Know‑how. Studien zeigen, dass gezielter KI‑Einsatz die Leistung von Wissensarbeiterinnen und -arbeitern deutlich steigern kann – sofern die Technologie innerhalb ihrer Grenzen eingesetzt wird (Quelle: mitsloan.mit.edu).
In unseren Kursen lernen Sie, moderne KI‑Plattformen zu nutzen, Daten souverän zu managen und Projekte regelkonform umzusetzen.
Von der Datenkompetenz zum KI‑Projekt – was Sie erwartet:
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Grundlagen Data Literacy: Wer mit Daten arbeitet, muss deren Qualität einschätzen können. In „Data Literacy – die Schlüsselqualifikation für Künstliche Intelligenz“ lernen Sie, Daten zu interpretieren und zentrale Begriffe zu verstehen.
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Cloud‑Plattformen nutzen: In unseren AWS‑ und Azure‑Kursen bauen Sie Kenntnisse in cloudbasierten KI‑Services auf – vom Einsteigerkurs „Generative AI Essentials on AWS“ bis zum Enabler‑Seminar „Designing and Implementing an Azure AI Solution (AI‑102)“.
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Machine‑Learning‑Prozesse operationalisieren: Das Seminar „MLOps für Data Scientists“ vermittelt Best Practices für den produktiven Einsatz von ML‑Modellen, von der Versionierung über das Monitoring bis zur Governance.
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Normen und Standards verstehen: Mit der neuen Norm ISO 42001 (Managementsysteme für Künstliche Intelligenz) entstehen klare Vorgaben. In unseren ISO‑42001‑Kursen (Starter, Auditor) lernen Sie, Systeme normkonform zu planen und zu auditieren.
Unsere KI-Seminare im Bereich IT, Data & Engineering.
Starter
Explorer
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Interner KI‑Auditor (TÜV) (Schnittstelle zu Compliance, AI Act & Datenschutz)
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Enterprise Data Management (EDM) – Modul 2. (Modul 1 & 2 sind auch als Gesamtlehrgang verfügbar)
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KI-Technologien in der Informationssicherheit. (auch relevant für Compliance, AI Act & Datenschutz)
Enabler
Unser vollständiges KI-Weiterbildungsportfolio haben wir hier für Sie zusammengefasst.
Zielgruppen
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Data Analysts und Data Scientists, die ihre Kenntnisse in Machine Learning und MLOps ausbauen möchten.
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Software‑ und DevOps‑Ingenieure, die KI‑Services entwickeln und betreiben.
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IT‑Architekten, die KI‑Lösungen in bestehende Systeme integrieren.
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Informationssicherheits‑ und Compliance‑Fachleute, die technische und regulatorische Anforderungen verstehen müssen.
- Tech-Interessierte und Fachkräfte aus anderen Branchen, die sich gezielt im Bereich Künstliche Intelligenz weiterbilden möchten.
Alle KI-Seminare, KI-Schulungen und KI-Lehrgänge – geordnet nach Fokusthemen.
KI in Arbeitsschutz, Technik & Qualitätsmanagement
KI-Weiterbildungen im technischen und handwerklichen Umfeld.
KI in Compliance, AI Act & Datenschutz
KI-Weiterbildungen im rechtlichen und regulatorischen Umfeld.
KI in Strategie, Management & Kommunikation
KI-Weiterbildungen im strategischen und kommunikativen Umfeld.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welche Vorkenntnisse sind für IT‑Kurse erforderlich?
Die erforderlichen Vorkenntnisse für unsere KI-Kurse im Bereich IT, Data & Engineering variieren je nach Kurs und angestrebtem Niveau (Starter, Explorer, Enabler). Für unsere "Starter"-Kurse sind in der Regel keine spezifischen IT-Vorkenntnisse erforderlich; hier liegt der Fokus auf dem grundlegenden Verständnis von Daten und KI-Konzepten (Data Literacy). Für fortgeschrittene Kurse, insbesondere im Bereich Machine Learning, Data Science oder MLOps, sind jedoch technische Vorkenntnisse von Vorteil oder sogar notwendig. Dazu gehören:
- Programmierkenntnisse: Grundlegende Kenntnisse in Python sind oft eine Voraussetzung, da diese Sprache in der Datenwissenschaft und KI-Entwicklung weit verbreitet ist.
- Mathematische und statistische Grundlagen: Verständnis von Linearer Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik ist für das Verständnis von ML-Algorithmen hilfreich.
- Datenbankkenntnisse: Erfahrung mit SQL oder NoSQL-Datenbanken kann nützlich sein, um mit großen Datensätzen zu arbeiten.
- Grundlagen der Informatik: Verständnis von Datenstrukturen, Algorithmen und Softwareentwicklungsprozessen.
Die genauen Voraussetzungen finden Sie in der jeweiligen Kursbeschreibung. Unser Ziel ist es, Ihnen eine optimale Lernumgebung zu bieten, die auf Ihren Vorkenntnissen aufbaut und Sie gezielt weiterentwickelt.
Warum ist ISO 42001 wichtig?
Die ISO 42001 ist eine entscheidende neue Norm für Managementsysteme für Künstliche Intelligenz (AI Management Systems - AIMS). Sie ist wichtig, weil sie Unternehmen einen strukturierten Rahmen bietet, um KI-Systeme verantwortungsvoll, ethisch und gesetzeskonform zu entwickeln, zu implementieren und zu betreiben. Ihre Bedeutung liegt in mehreren Aspekten:
- Compliance: Die Norm hilft Unternehmen, die Anforderungen des EU AI Act und anderer relevanter Vorschriften zu erfüllen, indem sie Prozesse für Risikomanagement, Datenqualität, Transparenz und menschliche Aufsicht definiert.
- Vertrauen und Reputation: Eine Zertifizierung nach ISO 42001 signalisiert Kunden, Partnern und Aufsichtsbehörden, dass ein Unternehmen KI-Systeme nach höchsten Standards verwaltet, was das Vertrauen stärkt und die Reputation verbessert.
- Risikominderung: Durch die Implementierung eines AIMS können Unternehmen potenzielle Risiken wie Bias, Diskriminierung, Sicherheitslücken oder Fehlfunktionen von KI-Systemen proaktiv identifizieren und mindern.
- Effizienz und Governance: Die Norm fördert eine systematische Herangehensweise an das KI-Management, was zu effizienteren Prozessen und einer besseren Governance von KI-Projekten führt.
- Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die sich frühzeitig mit der ISO 42001 auseinandersetzen und diese implementieren, können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und als Vorreiter im verantwortungsvollen KI-Einsatz positionieren.
Unsere Kurse zur ISO 42001 bereiten Sie darauf vor, diese Norm in Ihrem Unternehmen erfolgreich zu implementieren und zu auditieren.
Gibt es Zertifikate?
Ja. Viele Kurse schließen mit anerkannten Zertifikaten ab, z. B. CertNexus CAIP oder TÜV‑Zertifikat. Diese Zertifikate sind ein Nachweis Ihrer erworbenen Kompetenzen und können Ihre Karrierechancen erheblich verbessern. Je nach Kurs können Sie verschiedene Arten von Zertifikaten erhalten:
- TÜV-Zertifikate: Diese sind branchenweit anerkannt und belegen Ihre Expertise im Umgang mit KI-Technologien und -Methoden, oft mit einem Fokus auf Sicherheit, Qualität und Compliance.
- Herstellerzertifikate: Für Kurse, die sich auf spezifische Cloud-Plattformen oder Tools konzentrieren (z.B. AWS, Azure), können Sie Zertifikate erwerben, die von den jeweiligen Technologieanbietern anerkannt sind.
- Teilnahmebescheinigungen: Für kürzere Seminare oder Workshops erhalten Sie eine Teilnahmebescheinigung, die Ihre Teilnahme und die erworbenen Kenntnisse dokumentiert.
Die genauen Zertifizierungsmöglichkeiten finden Sie in der Beschreibung des jeweiligen Kurses. Ein Personenzertifikat von PersCert TÜV signalisiert potenziellen Arbeitgebern, dass Sie über fundiertes und praxisrelevantes Wissen im Bereich KI verfügen.
Wie unterscheidet sich „Explorer“ von „Enabler“?
Das Reifegradmodell der TÜV Rheinland Akademie hilft Ihnen, den passenden KI-Kurs für Ihr individuelles Kenntnisniveau zu finden. Die Stufen "Explorer" und "Enabler" bauen auf dem "Starter"-Niveau auf und unterscheiden sich wie folgt:
- Explorer: Auf dieser Stufe befinden sich Personen, die bereits grundlegende Kenntnisse in KI haben und diese vertiefen möchten. Sie sind daran interessiert, KI-Konzepte und -Tools in ihrem spezifischen Arbeitsumfeld zu erkunden und erste praktische Erfahrungen zu sammeln. Explorer möchten verstehen, wie KI-Anwendungen funktionieren, wie sie eingesetzt werden können und welche Potenziale sie für ihre Abteilung oder ihr Unternehmen bieten. Die Kurse für Explorer gehen über die reinen Grundlagen hinaus und vermitteln fortgeschrittenere Konzepte und Anwendungsbeispiele.
- Enabler: Die "Enabler"-Stufe richtet sich an Personen, die nicht nur KI-Konzepte verstehen und anwenden können, sondern auch in der Lage sind, KI-Projekte zu initiieren, zu leiten und die Implementierung von KI-Lösungen im Unternehmen voranzutreiben. Enabler sind oft Führungskräfte, Projektmanager oder Architekten, die strategische Entscheidungen treffen und die Rahmenbedingungen für den erfolgreichen Einsatz von KI schaffen. Die Kurse für Enabler vermitteln tiefgreifendes Wissen in den Bereichen Governance, Risikomanagement, Skalierung von KI-Lösungen und die Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Explorer das "Wie" und "Was" von KI vertiefen, während Enabler das "Warum" und "Wie man es strategisch umsetzt" in den Fokus rücken. Beide Stufen sind entscheidend für eine erfolgreiche KI-Transformation in Unternehmen.