KI-Machine-Learning-Spezialist für KI-Anwendungen

Kursüberblick

KI-Machine-Learning-Spezialisten verstehen, wie lernende Verfahren funktionieren, und begleiten deren Auswahl, Bewertung und Einsatz im Unternehmen. Die Weiterbildung vermittelt anwendungsorientiertes Machine-Learning-Wissen: Verfahren einordnen, Ergebnisse beurteilen und Einsatzentscheidungen fundiert vorbereiten - ohne eigenes Modelltraining auf Entwicklungsniveau. Grundlagen lernender Verfahren Wer ML-Ergebnisse beurteilen will, muss die Prinzipien dahinter kennen. - Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen unterscheiden - Klassifikation, Regression und Clustering an Praxisbeispielen - Neuronale Netze und der Weg zu großen Sprachmodellen - Generative KI als Sonderfall: Möglichkeiten und Eigenheiten Daten als Grundlage jedes Modells - Anforderungen an Trainings- und Testdaten verstehen - Verzerrungen in Daten erkennen und ihre Folgen einschätzen - Datenaufbereitung und Merkmalsauswahl im Grundprinzip Modelle bewerten statt glauben Kennzahlen machen Modellgüte diskutierbar. - Gütemaße wie Trefferquote, Präzision und Fehlerarten interpretieren - Überanpassung erkennen: wenn Modelle auswendig lernen statt verallgemeinern - Testaufbau: saubere Trennung von Training und Bewertung - Ergebnisse gegenüber Fachbereichen verständlich einordnen Einsatz im Unternehmen begleiten - Anwendungsfälle auf ML-Eignung prüfen: Datenlage, Nutzen, Risiko - Fertige ML-Dienste und Modelle vergleichen und auswählen - Zusammenarbeit mit Entwicklern und Datenfachleuten strukturieren - Betrieb im Blick: Modellalterung und regelmäßige Nachprüfung Verantwortung und Grenzen - Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit von Modellentscheidungen - Fairness, Bias und Diskriminierungsrisiken bewerten - Rechtlicher Rahmen aus DSGVO und EU AI Act im ML-Einsatz Vom Verfahren zum Anwendungsfall Die Brücke zwischen Methode und Nutzen ist die Kernkompetenz der Rolle. - Typische ML-Anwendungsfälle: Prognose, Einstufung, Anomalie-Erkennung - Anforderungsgespräche mit Fachbereichen strukturieren - Machbarkeitseinschätzungen schriftlich und nachvollziehbar begründen - Pilotphasen definieren: Umfang, Erfolgskriterien, Ausstiegspunkte - Ergebnisberichte für Entscheider ohne Fachjargon formulieren - Zweitmeinung einholen: externe Bewertung kritischer Modelle organisieren - Dokumentationsstandards für Modelle: Zweck, Daten, Grenzen, Verantwortliche Diese Fortbildung zeigt, wie Machine-Learning-Verfahren fundiert bewertet und ihr Einsatz im Unternehmen kompetent begleitet wird.

Nächste Termine

• 2026-10-20T22:00:00.000Z · 2026-12-22T23:00:00.000Z · Virtuelles Klassenzimmer
• 2026-10-20T22:00:00.000Z · 2026-12-22T23:00:00.000Z · Frankfurt am Main · Hybrid Learning
• 2026-10-20T22:00:00.000Z · 2026-12-22T23:00:00.000Z · Herzogenrath · Hybrid Learning
• 2026-10-20T22:00:00.000Z · 2026-12-22T23:00:00.000Z · Leinfelden-Echterdingen · Hybrid Learning
• 2026-11-03T23:00:00.000Z · 2027-07-03T22:00:00.000Z · Virtuelles Klassenzimmer