Komplexe IT · Weiterbildung

Agentic Machine Learning Engineer

Der komplette Lebenszyklus autonomer KI-Agenten: von Machine Learning und LLMs über RAG und Multi-Agenten-Systeme bis zum abgesicherten Deployment – in 14 Wochen.

100 % über Bildungsgutschein förderfähig Ideal für KMU
Agentic Machine Learning Engineer
100 %gefördertüber den Bildungsgutschein
Dauer14 Wochen in Vollzeit
Format100 % Remote
KursspracheEnglisch
VorkenntnisseSicheres Python, SQL und Mathematik
Finanzierung100 % Bildungsgutschein

Kursbeschreibung

Worum es in diesem Kurs geht

Autonome KI-Agenten sind die nächste Stufe des Machine Learnings – Systeme, die planen, Werkzeuge nutzen und mehrstufige Aufgaben eigenständig ausführen. Diese 14-wöchige Weiterbildung deckt den kompletten Lebenszyklus ab: vom Fundament aus Python, klassischem Machine Learning und Deep Learning über Large Language Models, Prompt Engineering und Retrieval-Augmented Generation bis zu Agenten mit persistentem Wissen und Gedächtnis.

Im zweiten Teil wird es architektonisch: Die Teilnehmenden implementieren den zentralen Agent-Loop von Grund auf, entwickeln zustandsorientierte Workflows mit Human-in-the-Loop-Freigaben, orchestrieren Multi-Agenten-Systeme und lernen, Agenten mit tiefgestaffelter Sicherheit und sauberer Evaluierung produktionsreif zu machen – inklusive der Anforderungen des EU AI Acts. Vorausgesetzt werden gute Python-Kenntnisse, sicherer Umgang mit Datenbanken und SQL sowie fundierte Kenntnisse in Statistik, Analysis und linearer Algebra.

Schwerpunkte

Vom ML zum Agenten — Klassisches Machine Learning, Deep Learning und Transfer Learning als Fundament – dann der Übergang zu Transformern, LLMs und Prompt Engineering.
RAG & Wissenssysteme — Agenten mit persistentem Wissen und Gedächtnis entwickeln – von agentischen RAG-Patterns über adaptives Retrieval-Routing bis zu graphbasiertem Langzeitabruf.
Agenten-Architektur — Den Agent-Loop von Grund auf implementieren, robuste zustandsorientierte Workflows mit Streaming und Human-in-the-Loop bauen und Multi-Agenten-Systeme orchestrieren.
Sicherheit & Compliance — Produktionsreife Agenten mit strenger Evaluierung und Defense-in-Depth-Sicherheit – plus Praxiswissen zu AI Governance und EU AI Act.

Die Weiterbildung arbeitet konsequent auf Produktionsniveau: weg vom Notebook, hin zu strukturierten Repositories, typsicherem, vertragsbasiertem Design, Tool-Protokollen und lückenloser Observability. Auch Kosten und Latenz von Agenten-Architekturen werden bewusst gestaltet – Fähigkeiten, die im produktiven KI-Einsatz den Unterschied machen.

Ergebnis: Im Abschlussprojekt entsteht ein eigener produktionsreifer Agent – von der Architektur über Tool-Integrationen, Wissensabruf und Speicher bis zu Sicherheit, Deployment und Observability-Dashboards, präsentiert in einer Live-Abschlusspräsentation.

Inhaltsplan

Der vollständige Kursplan

Öffnen Sie die Module für die Details – oder rufen Sie den vollständigen Kursplan auf und laden Sie ihn als PDF herunter.

1Phase 1: Python-Grundlagen
  • Die professionelle Data-Science-Umgebung einrichten, Git und Kommandozeile beherrschen.
  • Python-Kenntnisse für Datenmanipulation und -visualisierung auffrischen.
  • Direkt angewendet: eine vollständige explorative Datenanalyse auf einem realen Datensatz.
2Phase 2: Klassisches Machine Learning
  • Klassifikations- und Regressionsverfahren über Standard-Workflows anwenden.
  • Modelle optimieren: Hyperparameter-Tuning, Feature Engineering, Regularisierung, Kreuzvalidierung und Gradientenverfahren – mit wiederverwendbarem Python-Code.
  • Decision-Tree-Ensembles und Boosting, Umgang mit unbalancierten Daten sowie Clustering und Dimensionsreduktion für reale Geschäftsprobleme.
3Phase 3: Deep Learning & Transfer Learning
  • Künstliche und konvolutionale neuronale Netze verstehen – und wie Backpropagation das Gradientenverfahren erweitert.
  • Neuronale Netze mit einem führenden Deep-Learning-Framework bauen und trainieren.
  • Transfer Learning auf Aufgaben der Bildklassifikation anwenden.
4Phase 4: LLMs & Prompt Engineering
  • Die Transformer-Architektur und die grundlegenden Mechanismen hinter Large Language Models verstehen.
  • Praktische Erfahrung mit LLM-APIs und Prompt Engineering sammeln.
  • Ein vollständiges Retrieval-Augmented-Generation-System aufbauen und lernen, wann und wie Fine-Tuning sinnvoll ist.
5Phase 5: RAG & Wissenssysteme
  • Agenten mit persistentem Wissen und Gedächtnis entwickeln.
  • Agentische RAG-Patterns und adaptives Retrieval-Routing meistern.
  • Speicherarchitekturen vom kurzfristigen Kontext bis zum graphbasierten Langzeitabruf gestalten.
6Phase 6: Agenten-Architektur & zustandsorientierte Workflows
  • Von Notebooks zu strukturierten GitHub-Repositories: den zentralen Agent-Loop von Grund auf implementieren.
  • Auf ein führendes Framework refaktorisieren und den ersten End-to-End-Agenten mit Sandboxed-Tools veröffentlichen.
  • Robuste, zustandsorientierte Workflows: Streaming, Human-in-the-Loop-Freigaben mit strikter Idempotenz und produktionsreife Observability.
7Phase 7: Multi-Agenten-Systeme
  • Routine im modernen Agent-Stack: Tool-Protokolle nutzen und erstellen, mit autonomen Frameworks samt Hooks und Subagenten arbeiten.
  • Typsicheres, vertragsbasiertes Design anwenden.
  • Multi-Agenten-Systeme mit dem passenden Pattern orchestrieren – abgestimmt auf Kosten und Latenz.
8Phase 8: Evaluierung, Sicherheit & Compliance
  • Produktionsreife Agenten mit strenger Evaluierung veröffentlichen.
  • Tiefgestaffelte Sicherheit (Defense-in-Depth) umsetzen.
  • Fundiertes Praxiswissen zu AI Governance und den Verpflichtungen des EU AI Acts aufbauen.
9Phase 9: Abschlussprojekt – Entwicklung & Deployment
  • Architektur entwerfen und eine End-to-End-Implementierung mit Tool-Integrationen, Wissensabruf und Speicher aufbauen.
  • Das System iterativ anhand einer Evaluierungssuite optimieren und Feedback einarbeiten.
  • Mit Defense-in-Depth-Sicherheit härten, live bringen und samt Observability-Dashboards in einer Live-Abschlusspräsentation vorstellen.

Ausbildungsform

So läuft die Weiterbildung ab

Diese Weiterbildung findet als Live-Unterricht in Vollzeit statt: montags bis freitags von 09:00 bis 18:30 Uhr, zu 100 % remote und in kleinen Gruppen. Die Inhalte werden in Echtzeit gemeinsam mit den Dozentinnen und Dozenten erarbeitet – mit durchgehender Projektarbeit auf Produktionsniveau.

Die Unterrichtssprache ist Englisch. Vorausgesetzt werden gute Python-Kenntnisse, ein sicherer Umgang mit Datenbanken und SQL sowie fundierte Kenntnisse in Statistik, Analysis und linearer Algebra.

100 % Remote

Ortsunabhängige Teilnahme – ganz ohne Reise- und Ausfallzeiten.

Vollzeit

In Vollzeit mit festen Kurszeiten – kompakt und fokussiert zum Abschluss.

Zertifikat

Abschließend erhält man ein zertifiziertes Zertifikat.

100 %

Finanziert über den Bildungsgutschein

  • Keine Kosten bei erfüllten Fördervoraussetzungen
  • Wir übernehmen die komplette Beantragung
  • Unverbindliche Prüfung Ihrer Förderfähigkeit
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Für den Mittelstand gemacht

Passt perfekt zu kleinen & mittleren Unternehmen

Diese Weiterbildung entwickelt Ihre Mitarbeitenden – und damit Ihr Unternehmen: als Hebel für neue Marktchancen und nachhaltiges Wachstum.

Mitarbeiter entwickeln

Zukunftskompetenzen aufbauen, Fachkräfte binden und motivieren.

Unternehmen stärken

Effizientere Prozesse und mehr Wettbewerbsfähigkeit im Markt.

Neue Märkte erschließen

Mit neuen Kompetenzen Angebote, Kanäle und Zielgruppen erschließen.

Wachstum sichern

Nachhaltiges Wachstumspotenzial durch moderne Arbeitsweisen.

Stimmen unserer Kunden

Was unsere Kunden sagen

Die Zusammenarbeit mit IBF war jederzeit sehr professionell und zuverlässig. Besonders hervorzuheben sind die schnelle Kommunikation, die kompetente Unterstützung sowie die lösungsorientierte Arbeitsweise. Anliegen wurden stets zeitnah bearbeitet und man hat sich jederzeit gut betreut gefühlt. Vielen Dank für die angenehme Zusammenarbeit – absolut empfehlenswert!

Ozan AladagDinlok Group GmbH

Wir haben mit dem IBF Institut rund um Nic Moradi und Steven Ulbricht sehr gute Erfahrungen gemacht. Die Zusammenarbeit war von Anfang an professionell, strukturiert und gleichzeitig sehr persönlich. Die beiden haben wirklich einen starken Job gemacht und uns aktiv dabei unterstützt, die passenden Lösungen für unsere Situation zu finden. Man merkt einfach, dass hier nicht nur verkauft wird, sondern dass echtes Interesse an nachhaltigen Ergebnissen besteht.

Bruno von SperlingFinanzen mit Konzept UG

Wir arbeiten mit dem IBF – Institut für Bildungs- & Fördermanagement bereits seit einiger Zeit zusammen und sind rundum zufrieden. Die Kommunikation ist schnell, unkompliziert und vor allem lösungsorientiert. Besonders positiv sind die Zuverlässigkeit und die Flexibilität bei individuellen Anforderungen. Wir können das Institut definitiv weiterempfehlen.

Boldizsár TóthTBR GmbH & Co. KG

Kompetente Betreuung der Planungsphase für unsere Weiterbildungsmaßnahme. Sehr sympathisch und lösungsorientiert, gute Erreichbarkeit – gerne wieder.

Andre HollexTemplex Personal & Service GmbH

Hervorragende Expertise und maximale Unterstützung! Besonders beeindruckt hat uns die komplette Übernahme der Bürokratie: Die Förderprozesse wurden schnell, reibungslos und für uns völlig stressfrei abgewickelt. Die Kommunikation war jederzeit – auch am Feiertag oder am Wochenende – transparent, schnell und sehr herzlich. Wir können das IBF von ganzem Herzen empfehlen.

Henriette FogorasiHefo GmbH & Co. KG

Wir können nur Danke sagen für die professionelle Betreuung und Unterstützung. Von uns 5 Sterne und Daumen hoch.

Andreas TanjsekSÜSS SECURITY GmbH

Sehr kompetente und schnelle Abwicklung!

Julian GatscherGatscher Media

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