Weiterbildung KI-Projektmanager:in

Einführung in Machine Learning (ca. 5 Tage)

Warum Machine Learning?

Anwendungsbeispiele

Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Teilüberwachtes Lernen, Reinforcement Lernen

Beispiele für Datenbestände

Daten kennenlernen

Trainings-, Validierungs- und Testdaten

Daten sichten

Vorhersagen treffen

Überwachtes Lernen (ca. 5 Tage)

Klassifikation und Regression

Verallgemeinerung, Overfitting und Underfitting

Größe des Datensatzes

Algorithmen zum überwachten Lernen

Lineare Modelle

Bayes-Klassifikatoren

Entscheidungsbäume

Random Forest

Gradient Boosting

k-nächste-Nachbarn

Support Vector Machines

Conditional Random Field

Neuronale Netze und Deep Learning

Wahrscheinlichkeiten

Unüberwachtes Lernen (ca. 5 Tage)

Arten unüberwachten Lernens

Vorverarbeiten und Skalieren

Datentransformationen

Trainings- und Testdaten skalieren

Dimensionsreduktion

Feature Engineering

Manifold Learning

Hauptkomponentenzerlegung (PCA)

Nicht-negative-Matrix-Faktorisierung (NMF)

Manifold Learning mit t-SNE

Clusteranalyse

k-Means-Clustering

Agglomeratives Clustering

Hierarchische Clusteranalyse

DBSCAN

Clusteralgorithmen

Evaluierung und Verbesserung (ca. 2 Tage)

Modellauswahl und Modellevaluation

Abstimmung der Hyperparameter eines Schätzers

Kreuzvalidierung

Gittersuche

Evaluationsmetriken

Klassifikation

Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Einführung Deep Learning (ca. 1 Tag)

Deep Learning als eine Art von Machine Learning

Grundlagen in neuronalen Netzen (ca. 4 Tage)

Perceptron

Berechnung neuronaler Netze

Optimierung der Modellparameter, Backpropagation

Deep‐Learning‐Bibliotheken

Regression vs. Klassifikation

Lernkurven, Überanpassung und Regularisierung

Hyperparameteroptimierung

Stochastischer Gradientenabstieg (SGD)

Momentum, Adam Optimizer

Lernrate

Convolutional Neural Network (CNN) (ca. 2 Tage)

Bildklassifizierung

Convolutional‐Schichten, Pooling‐Schichten

Reshaping‐Schichten, Flatten, Global‐Average‐Pooling

CNN‐Architekturen ImageNet‐Competition

Tiefe neuronale Netze, Vanishing Gradients, Skip‐Verbindungen, Batch‐Normalization

Transfer Learning (ca. 1 Tag)

Anpassen von Modellen

Unüberwachtes Vortrainieren

Image‐Data‐Augmentation, Explainable AI

Regional CNN (ca. 1 Tag)

Objektlokalisierung

Regressionsprobleme

Verzweigte neuronale Netze

Methoden der kreativen Bilderzeugung (ca. 1 Tag)

Generative Adversarial Networks (GAN)

Deepfakes

Diffusionsmodelle

Recurrente neurale Netze (ca. 2 Tage)

Sequenzanalyse

Rekurrente Schichten

Backpropagation through time (BPTT)

Analyse von Zeitreihen

Exploding und Vanishing Gradient Probleme

LSTM (Long Short‐Term Memory)

GRU (Gated Recurrent Unit)

Deep RNN

Deep LSTM

Textverarbeitung durch neuronale Netze (ca. 2 Tage)

Text‐Preprocessing

Embedding‐Schichten

Text‐Klassifizierung

Sentimentanalyse

Transfer‐Learning in NLP

Übersetzungen

Seqence‐to‐Sequence‐Verfahren, Encoder‐Decoder‐Architektur

Sprachmodelle (ca. 1 Tag)

BERT, GPT

Attention‐Schichten, Transformers

Textgeneration‐Pipelines

Summarization

Chatbots

Deep Reinforcement Learning (ca. 1 Tag)

Steuerung dynamischer Systeme

Agentensysteme

Training durch Belohnungen

Policy Gradients

Deep‐Q‐Learning

Bayes’sche neuronale Netze (ca. 1 Tag)

Unsicherheiten in neuronalen Netzen

Statistische Bewertung von Prognosen

Konfidenz, Standardabweichung

Unbalancierte Daten

Sampling‐Methoden

Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Im Rahmen der Weiterbildung werden fundierte Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens vermittelt. Zu Beginn steht eine Einführung in die Grundlagen des Machine Learning im Fokus. Dabei wird aufgezeigt, warum Machine Learning relevant ist, und welche praktischen Anwendungsfelder es gibt. Die Teilnehmenden lernen unterschiedliche Lernarten kennen – darunter überwachtes, unüberwachtes, teilüberwachtes und bestärkendes (Reinforcement) Lernen. Zudem wird der Umgang mit verschiedenen Datenbeständen eingeübt: von der Sichtung und dem Kennenlernen der Daten über die Aufteilung in Trainings-, Validierungs- und Testdaten bis hin zur Erstellung erster Vorhersagemodelle.

Im Modul zum überwachten Lernen werden zentrale Konzepte wie Klassifikation und Regression behandelt. Die Lernenden setzen sich mit Herausforderungen wie Overfitting, Underfitting und der Auswahl geeigneter Datensatzgrößen auseinander. Zudem werden verschiedene Algorithmen eingeführt – darunter lineare Modelle, Bayes-Klassifikatoren, Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting, k-nächste-Nachbarn, Support Vector Machines, Conditional Random Fields sowie neuronale Netze. Auch probabilistische Konzepte fließen in diesen Teil ein.

Das unüberwachte Lernen bildet einen weiteren Schwerpunkt. Hier lernen die Teilnehmenden verschiedene Verfahren zur Analyse unstrukturierter Daten kennen. Dazu gehören Methoden zur Datenvorverarbeitung und Skalierung, Dimensionsreduktion (z. B. PCA, NMF, t-SNE), Feature Engineering sowie Clustering-Methoden wie k-Means, agglomeratives Clustering, hierarchische Verfahren und DBSCAN.

Im Abschnitt zur Modellbewertung werden Verfahren zur Auswahl und Evaluierung von Modellen behandelt. Dazu zählen die Abstimmung von Hyperparametern, Kreuzvalidierung, Gittersuche sowie die Anwendung geeigneter Evaluationsmetriken, insbesondere für Klassifikationsaufgaben.

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte wird eine projektbasierte Arbeit durchgeführt, in der ein eigenes Machine-Learning-Projekt umgesetzt und präsentiert wird.

Ein weiterer wichtiger Baustein ist Deep Learning, das als spezialisierte Form des Machine Learning eingeführt wird. Zunächst werden die Grundlagen neuronaler Netze vermittelt – inklusive der Funktionsweise von Perzeptrons, Backpropagation, Optimierungsverfahren wie SGD oder Adam, sowie der Einfluss von Lernraten und Regularisierung. Die Anwendung von Deep-Learning-Bibliotheken wird ebenso thematisiert.

Im Bereich der Convolutional Neural Networks (CNN) stehen insbesondere die Bildklassifizierung, architekturelle Elemente wie Convolutional- und Pooling-Schichten sowie moderne Netzstrukturen im Fokus. Auch Techniken wie Transfer Learning, Explainable AI und Image-Data-Augmentation werden behandelt.

Einblicke in fortgeschrittene Deep-Learning-Methoden wie Regionale CNNs (zur Objektlokalisierung), Generative Adversarial Networks (für kreative Bildsynthese), rekurrente Netze (für Sequenzverarbeitung), sowie Sprachmodelle (z. B. BERT und GPT) erweitern das Spektrum. Besonderes Augenmerk gilt dabei Anwendungen wie Sentimentanalyse, Übersetzung und Textgenerierung mit Transformers.

Weitere Themen sind Deep Reinforcement Learning, Bayes’sche neuronale Netze zur Modellierung von Unsicherheiten sowie Methoden zur Analyse unbalancierter Datenbestände.

Ein ergänzender Bestandteil der Weiterbildung ist agiles Projektmanagement mit Scrum. Die Teilnehmenden erarbeiten ein agiles Mindset, lernen das Scrum-Rahmenwerk kennen und setzen sich mit den Rollen, Meetings und Artefakten in Scrum auseinander. Voraussetzungen und Rahmenbedingungen für erfolgreiche agile Projekte – auch außerhalb der IT – werden betrachtet. Aspekte der Projektsteuerung, der Teamdynamik und der Kommunikation in agilen Teams ergänzen den praktischen Teil.

Den Abschluss bildet eine praxisnahe Projektarbeit mit Vorbereitung auf die Zertifizierung als Professional Scrum Master (PSM I).

Dieser Lehrgang ist ideal für alle, die technisches Denken mit strategischem Handeln verbinden wollen.
Ob Du aus der Informatik, Mathematik, Elektrotechnik oder den (Wirtschafts-)Ingenieurwissenschaften kommst – oder als Fach- oder Führungskraft im Projektmanagement tätig bist: Wenn Du in Zukunft stärker an digitalen, datengetriebenen und international vernetzten Projekten mitwirken möchtest, bist Du hier genau richtig.
Du bringst methodisches Know-how mit – wir zeigen Dir, wie Du es in der Praxis des Machine Learnings, der Künstlichen Intelligenz und agiler Teamarbeit zukunftsfähig einsetzt.

Als KI-Projektmanager (auch: AI Project Manager) übernimmst Du die zentrale Rolle bei der Planung, Steuerung und Umsetzung von Projekten rund um Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Du fungierst als Schnittstelle zwischen Data Scientists, Softwareentwicklern, Fachabteilungen und dem Management – und sorgst dafür, dass technologische Innovation und wirtschaftlicher Nutzen erfolgreich zusammenfinden.

Dein Berufsalltag ist geprägt von folgenden Aufgaben:

• Projektplanung und Koordination: Du definierst Projektziele, erstellst Zeit- und Ressourcenpläne und steuerst agile Projektteams entlang moderner Methoden wie Scrum oder Kanban.

• Anforderungsmanagement: Du analysierst, welche KI-Lösungen oder Machine-Learning-Modelle für das jeweilige Business-Ziel sinnvoll sind – sei es für Prozessautomatisierung, Predictive Analytics, Sprachverarbeitung oder Bildanalyse.

• Kommunikation zwischen Technik und Business: Du übersetzt komplexe Daten- und Technologiefragen in verständliche Strategien für Stakeholder und Entscheidungsträger.

• Qualitätssicherung und Evaluierung: Du begleitest die Validierung von Modellen, überwachst die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und bewertest den Projekterfolg anhand von KPIs.

• Change- und Innovationsmanagement: Du unterstützt Unternehmen dabei, KI-Anwendungen nachhaltig in bestehende Prozesse zu integrieren – ein zentraler Baustein der Digitalisierung.

Ein Fernstudium zum KI-Projektmanager eröffnet Dir exzellente Perspektiven in einem der wachstumsstärksten und zukunftsweisendsten Berufsfelder überhaupt. In Zeiten von Digitalisierung, Automatisierung und datengetriebenen Entscheidungen sind Fachkräfte gefragt, die sowohl technisches Verständnis im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning mitbringen als auch komplexe Projekte effizient steuern können. Genau diese Kombination vermittelt Dir ein spezialisiertes KI-Fernstudium – flexibel, praxisnah und auf aktuelle Anforderungen des Arbeitsmarkts zugeschnitten.

Du lernst, wie KI-Systeme entwickelt, trainiert und in Unternehmen integriert werden, wie man mit Data Scientists, Entwicklern und Stakeholdern zusammenarbeitet, und wie Du durch agiles Projektmanagement mit Scrum KI-Projekte von der Idee bis zur Umsetzung führst. Neben den technischen Grundlagen erwirbst Du fundierte Kenntnisse in Modellbewertung, Datenanalyse, Transfer Learning, Deep Learning und der erfolgreichen Kommunikation komplexer Technologien im Business-Kontext.

Ein solcher Abschluss stärkt nicht nur Deine Position im aktuellen Job, sondern macht Dich auch attraktiv für neue berufliche Rollen – etwa als AI Project Manager, Digital Innovation Manager, Scrum Master mit KI-Schwerpunkt oder als technische Führungskraft im Bereich Data-Driven Business. Mit einem KI-Fernstudium sicherst Du Dir einen echten Wettbewerbsvorteil und positionierst Dich gezielt für die Berufe der Zukunft, in denen Künstliche Intelligenz und agile Methoden Hand in Hand gehen.

Das Gehalt als KI-Projektmanager hängt von mehreren Faktoren ab – etwa Deiner Berufserfahrung, dem Verantwortungsbereich, der Branche und der Unternehmensgröße. Grundsätzlich zählt der Bereich Künstliche Intelligenz zu den bestbezahlten Feldern in der IT- und Digitalbranche, und das schlägt sich auch im Einkommen von Projektverantwortlichen nieder.

In Deutschland liegt das durchschnittliche Einstiegsgehalt für KI-Projektmanager:innen bei rund 55.000 bis 70.000 Euro brutto pro Jahr. Mit einigen Jahren Berufserfahrung, insbesondere in Verbindung mit Kenntnissen in Machine Learning, Deep Learning, Datenanalyse und agilem Projektmanagement (z. B. Scrum), kannst Du mit 80.000 bis über 100.000 Euro jährlich rechnen. In leitenden Positionen oder bei großen Tech-Unternehmen und internationalen Projekten sind auch Gehälter von 120.000 Euro und mehr möglich.

Ein weiterer Pluspunkt: KI-Projektmanagement ist ein zukunftssicheres Berufsfeld mit stark wachsender Nachfrage – was sich positiv auf Karrierechancen und Verdienstmöglichkeiten auswirkt.