Komplexe IT · Weiterbildung

AI Engineering – Data Science und Machine Learning Engineering

Das große Programm für KI-Profis: 32 Wochen von Python und Datenanalyse über Deep Learning und generative KI bis zu MLOps – mit vollständigem ML-System als Abschlussprojekt.

100 % über Bildungsgutschein förderfähig Ideal für KMU
AI Engineering – Data Science und Machine Learning Engineering
100 %gefördertüber den Bildungsgutschein
Dauer32 Wochen in Vollzeit
Format100 % Remote
KursspracheEnglisch & Deutsch
VorkenntnisseProgrammier-Grundlagen und Mathematik
Finanzierung100 % Bildungsgutschein

Kursbeschreibung

Worum es in diesem Kurs geht

Diese 32-wöchige Weiterbildung ist das umfassendste Programm im Bereich Künstliche Intelligenz: Sie verbindet Data Science, Machine Learning und modernes AI Engineering in einem durchgehenden Lehrplan. Die Teilnehmenden starten mit Python, Unix-Shell und kollaborativen Arbeitsabläufen über Git und GitHub, lernen Datenbeschaffung und -verwaltung mit SQL und arbeiten sich über die explorative Datenanalyse in das klassische maschinelle Lernen vor.

Der zweite Teil führt in die fortgeschrittenen Disziplinen: Deep Learning und Computer Vision, generative KI mit Large Language Models, sequentielle Daten – und schließlich Machine Learning Engineering mit modernem MLOps: Modelle als APIs verpacken, mit Docker containerisieren, in der Cloud bereitstellen und automatisiert überwachen. Vorausgesetzt werden grundlegende Programmierkenntnisse sowie Sicherheit in Zahlen, Algebra und Statistik.

Schwerpunkte

Von den Grundlagen zur Produktion — Ein durchgehender Lehrplan von Python-Basiswissen bis zum bereitgestellten Machine-Learning-System – in acht aufeinander aufbauenden Phasen plus Abschlussprojekt.
Deep Learning & Computer Vision — Die mathematischen Grundlagen neuronaler Netze verstehen und Modelle mit TensorFlow und Keras entwickeln, die Bilddaten verarbeiten und klassifizieren.
Generative KI & LLMs — Mit Large Language Models arbeiten, Anwendungen für generative KI entwickeln und Werkzeuge wie Hugging Face produktiv nutzen.
MLOps & Engineering — Code in APIs verpacken, mit Docker containerisieren, in der Cloud bereitstellen und MLOps-Pipelines für Überwachung und Automatisierung aufbauen.

Zwei große Praxisprojekte verankern das Gelernte: ein fortgeschrittenes Datenprojekt in der Kursmitte, das den gesamten Projektlebenszyklus von den Rohdaten bis zu konkreten Erkenntnissen durchläuft – und ein umfassendes Abschlussprojekt, in dem die Teilnehmenden im Team wie ein professionelles ML-Engineering-Team arbeiten: Sie entwerfen, implementieren, deployen und überwachen ein vollständiges Machine-Learning-System für ein reales Problem, inklusive Live-Demonstration.

Ergebnis: Nach 32 Wochen beherrschen die Teilnehmenden die gesamte Kette von der Datenbeschaffung bis zum produktiven KI-System – das Rüstzeug für anspruchsvolle Rollen zwischen Data Science und Machine Learning Engineering.

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: Kursorientierung, Grundlagen & Python-Basiswissen
  • Lernstrategien und Karriereplanung – mit Schwerpunkt auf dem verantwortungsvollen Einsatz von KI-Werkzeugen.
  • Die Unix-Shell und die Grundlagen der Programmiersprache Python beherrschen.
  • Kollaborative Arbeitsabläufe mit Git und GitHub: Branching, Pull Requests und Versionskontrolle.
2Phase 2: Datenbeschaffung und -verwaltung
  • Techniken zur Datenerfassung, zum Scraping und zur Datenspeicherung.
  • Daten mit SQL effizient abfragen und strukturieren.
  • Datenverarbeitung in verschiedenen Speicherarchitekturen verstehen.
3Phase 3: Explorative Datenanalyse & fortgeschrittenes Python
  • Intensive Arbeit mit den zentralen Analyse-Bibliotheken Pandas und NumPy sowie Datenvisualisierung.
  • Technische Datenaufbereitung, statistische Analysen und Bereinigung von Datensätzen.
  • Aus Daten erste belastbare Erkenntnisse gewinnen.
4Phase 4: Klassisches maschinelles Lernen & wissenschaftliches Rechnen
  • Die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens verstehen.
  • Modelle für überwachtes und unüberwachtes Lernen entwickeln und evaluieren – Regression, Klassifikation, Clustering.
  • Mathematische und statistische Methoden auf wissenschaftliche Datenprobleme anwenden.
5Phase 5: Datenprojekt für Fortgeschrittene
  • Ein praxisorientierter Meilenstein in Teamarbeit: Data Science und Machine Learning in einem realen Szenario anwenden.
  • Den gesamten Projektlebenszyklus durchlaufen – von den Rohdaten bis zu konkreten Erkenntnissen.
6Phase 6: Fortgeschrittenes Deep Learning & Computer Vision
  • Der Wechsel vom klassischen maschinellen Lernen zu fortgeschrittenen Deep-Learning-Architekturen.
  • Die mathematischen Grundlagen künstlicher neuronaler Netze erlernen.
  • Computer-Vision-Modelle mit modernen Frameworks wie TensorFlow und Keras entwickeln, um Bilddaten zu verarbeiten, zu klassifizieren und zu analysieren.
7Phase 7: Generative KI, große Sprachmodelle & sequentielle Daten
  • Natural Language Processing und die Modellierung sequenzieller Daten wie Zeitreihen.
  • Mit Large Language Models arbeiten und Anwendungen für generative KI entwickeln.
  • Fortschrittliche Werkzeuge wie Hugging Face produktiv einsetzen.
8Phase 8: Machine Learning Engineering & modernes MLOps
  • Modelle produktionsreif machen: Code in APIs verpacken und Anwendungen mit Docker containerisieren.
  • Cloud-Deployments implementieren.
  • MLOps-Pipelines für Modellüberwachung und Automatisierung einrichten – die Brücke zwischen Data Science und Software Engineering.
9Phase 9: Abschlussprojekt
  • Im Team ein vollständiges Machine-Learning-System für ein reales Problem entwerfen, implementieren, bereitstellen und überwachen.
  • Bewährte Verfahren aus Software Engineering, Data Engineering, Machine Learning Engineering und LLM-Entwicklung anwenden.
  • Abschlusspräsentation mit Live-Demonstration der eigenen Lösung.

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. Über 32 Wochen erarbeiten die Teilnehmenden die Inhalte in Echtzeit gemeinsam mit den Dozentinnen und Dozenten – mit durchgehender Projektarbeit und direktem Feedback.

Die Weiterbildung wird mit separaten Startterminen auf Englisch und auf Deutsch angeboten. Vorausgesetzt werden grundlegende Programmierkenntnisse – idealerweise in Python – sowie Sicherheit im Umgang mit Zahlen, Algebra und Statistik.

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

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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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