Weiterbildungsinhalte
Die Weiterbildung "Artificial Intelligence Engineer" vermittelt praxisrelevantes Know-how zur Planung, Entwicklung und Automatisierung von KI-Systemen im Unternehmensumfeld. Du erwirbst ein solides Fundament in Programmierung, Netzwerktechnik, Cloud-Infrastrukturen und Prozessautomatisierung - inklusive der ethischen und sicherheitsrelevanten Rahmenbedingungen.

  • Programmiergrundlagen und objektorientierte Konzepte verstehen
  • Automatisierungstechniken und ethische Aspekte der KI anwenden
  • Netzwerkarchitekturen, IP-Adressierung und Troubleshooting beherrschen
  • Frontend- und Backend-Entwicklung mit JavaScript umsetzen
  • Cloud-Services in Microsoft Azure sicher einsetzen
  • Skalierbare, automatisierte KI-Infrastrukturen planen

Die Programmiermodule führen Schritt für Schritt in Struktur, Syntax und Design von Software ein. Darauf aufbauend erlernst du den Einsatz von Automatisierungs-Frameworks, um wiederkehrende Abläufe effizient zu gestalten und gesellschaftliche Auswirkungen zu berücksichtigen. Die Netzwerkabschnitte schaffen Verständnis für verteilte KI-Umgebungen: von physikalischen Komponenten über Protokolle bis hin zu Performance-Analysen und Software Defined Networking. JavaScript-Einheiten ermöglichen die Gestaltung interaktiver Benutzeroberflächen sowie die Anbindung von KI-Services im Backend. Abgerundet wird das Programm durch einen intensiven Einstieg in Microsoft Azure, sodass du KI-Workloads sicher, datenschutzkonform und kostenbewusst in die Cloud bringst.

Grundlagen der Programmierung
  • Struktur und Design von Programmen
  • Kontrollstrukturen und Funktionen
  • Datenstrukturen
  • Objektorientierte Programmierung

Automatisierung und Ethik
  • Automatisierungskonzepte und Tools
  • Scripting für Prozessautomatisierung
  • Gesellschaftliche und rechtliche Implikationen
  • verantwortungsvoller KI-Einsatz

Netzwerktechnologien
  • Netzwerkknoten und Topologien
  • Aktive und passive Komponenten
  • Grundlegende Protokolle
  • Sicherheit in Netzwerken

IP-Adressierung und Netzwerkidentifikation
  • IPv4 und IPv6
  • DNS und Namensauflösung
  • IP-Parameter konfigurieren
  • Netzwerkkommunikation analysieren

JavaScript Basics
  • Syntax und Sprachkonzepte
  • DOM-Manipulation
  • Ereignisbehandlung
  • AJAX und Datenkommunikation

Fortgeschrittenes JavaScript
  • Objektorientierte Muster
  • Asynchrone Programmierung
  • Bibliotheken und Frameworks
  • Modulorganisation

Backend-Entwicklung
  • Serverseitige Skriptsprachen
  • Datenbanken und RESTful APIs
  • Authentifizierung und Sicherheit
  • Deployment von KI-Services

Netzwerkleistung und Troubleshooting
  • Performance-Metriken
  • Netzwerküberwachung
  • Fehlersuche in komplexen Netzen
  • Integration heterogener Systeme

Netzwerkautomatisierung und SDN
  • Automatisierungstools
  • Scripting im Netzwerkbetrieb
  • Software Defined Networking
  • Skalierbare Infrastruktur für KI

Microsoft Azure Grundlagen
  • Cloud-Einführung und Architekturmodelle
  • Sicherheits- und Datenschutzanforderungen
  • Kostenmanagement
  • KI-Dienste in Azure

Information zu Unterricht und Prüfung

Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du ein Zertifikat, das dein erworbenes Fachwissen bestätigt.

Zusätzliche Extras
  • Praxisprojekte mit realen Datensätzen
  • Methodenkompetenz in agilen Vorgehensweisen
  • Bewerbercoaching und Karriereberatung

Künstliche Intelligenz durchdringt nahezu alle Branchen und eröffnet neue Formen der Prozessautomatisierung. Unternehmen benötigen Fachkräfte, die Programmierung, Netzwerktechnik, Cloud-Plattformen und Automatisierung ganzheitlich verbinden können, um KI-gestützte Lösungen sicher und effizient umzusetzen. Dieser Kurs richtet sich an Personen, die ihre Kenntnisse in diesen Bereichen systematisch ausbauen möchten, um als AI Engineer verantwortungsvolle Aufgaben in Entwicklungs- und Betriebsumgebungen zu übernehmen.