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Diese Qualifizierung bereitet auf die Zertifizierung AWS Certified Machine Learning – Specialty vor. Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse über den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Anwendungen in der Cloud – von der Datenaufbereitung und Programmierung bis zur Implementierung, Überwachung und Absicherung komplexer KI-Systeme. * Daten für Machine-Learning-Entscheidungen analysieren und visualisieren * Programmieraufgaben in Python unter Berücksichtigung von Datenstrukturen und Objektorientierung umsetzen * ETL-Prozesse und Datenqualitätsmanagement für Cloud-Projekte steuern * Cloud-Architekturen und verteilte Systeme für KI-Anwendungen entwerfen * KI-Modelle über APIs integrieren sowie Monitoring- und Skalierungsprozesse einrichten * Governance-Richtlinien, Compliance-Vorgaben und Security-Anforderungen anwenden * Infrastruktur mit Automatisierungstools und Container-Technologien bereitstellen Datenverarbeitung und Programmierung Im Fokus stehen die Analyse von Daten sowie der Einsatz von Python als zentrale Programmiersprache. Behandelt werden Kontrollstrukturen, Funktionen und weiterführende Konzepte der Softwareentwicklung, die für die Erstellung wartbarer Machine-Learning-Skripte relevant sind. Cloud-Infrastruktur und Datenmanagement Dieser Bereich umfasst den Aufbau von Cloud-Architekturen und die Integration von Datenquellen. Vermittelt werden Methoden der Datenaufbereitung sowie Verfahren zur Sicherstellung der Datenqualität, um eine belastbare Grundlage für Machine-Learning-Workflows in AWS zu schaffen. KI-Strategie und Systemintegration Die Teilnehmenden befassen sich mit der Bewertung von Use Cases und der technischen Integration von KI-Lösungen über APIs und Middleware. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf MLOps-Konzepten zur Skalierung, Überwachung und Kostensteuerung von Modellen im produktiven Betrieb. Governance, Sicherheit und Deployment Das Modul behandelt Themen aus den Bereichen Trustworthy AI, Datenschutz und Kryptographie. Darüber hinaus werden Konzepte wie Infrastructure as Code und Containerisierung zur automatisierten Bereitstellung von Machine-Learning-Pipelines eingeordnet. Information zu Unterricht und Prüfung Der Unterricht findet in deutscher Sprache statt. Die Qualifizierung beinhaltet die Vorbereitung auf die Prüfung AWS Certified Machine Learning – Specialty. Nach Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat über die vermittelten Inhalte. Zusätzliche Bestandteile * Praxisbezogene Übungen an Cloud-Systemen * Unterstützung bei der Erstellung technischer Portfolios * Bewerbungs- und Karrierecoaching Zielgruppe Diese Qualifizierung richtet sich an Fachkräfte aus den Bereichen IT, Datenanalyse und Softwareentwicklung, die ihre Kompetenzen im Bereich Machine Learning im AWS-Umfeld nachweisen möchten. Sie eignet sich zudem für Personen mit technischem Hintergrund, die eine Spezialisierung in der cloudbasierten KI-Entwicklung anstreben.

Dauer:

12

Wochen

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Der Kurs „Projektmanagement mit KI“ vermittelt fachliche Kompetenzen, um Projekte unter Einbeziehung künstlicher Intelligenz zu planen, zu steuern und umzusetzen. Die Inhalte verbinden klassische Projektmanagement-Standards mit Ansätzen zur KI-Strategie, technischen Integration und relevanten rechtlichen Rahmenbedingungen. Teilnehmende erwerben Wissen, um technologische Entwicklungen in organisatorische Prozesse einzuordnen und Teams in dynamischen Projektumfeldern strukturiert zu koordinieren. * Das lernen Sie im Kurs * KI-Anwendungsfälle identifizieren und hinsichtlich Nutzen, Aufwand und Risiken bewerten * Technische Architekturen und Daten-Governance für KI-Projekte planen * Rechtliche Vorgaben wie DSGVO und AI Act im Projektkontext berücksichtigen * Projektmanagement-Methoden von der Initiierung bis zum Abschluss anwenden * Zeit-, Budget- und Ressourcenplanungen erstellen * Agile und hybride Vorgehensweisen in Projekten einsetzen * Kommunikations- und Führungstechniken für die Projektarbeit nutzen Strategie und technische Integration von KI Dieser Abschnitt behandelt Grundlagen für den Einsatz künstlicher Intelligenz im Unternehmen. Dazu gehören die Analyse von Use Cases, die Entwicklung von Business Cases sowie die Einbindung in bestehende Systemlandschaften. Ein Schwerpunkt liegt auf Datenqualität, Governance, ethischen Aspekten und der Berücksichtigung aktueller regulatorischer Anforderungen. Klassische Projektsteuerung und Planung Vermittelt werden zentrale Methoden des Projektmanagements. Behandelt werden Projektphasen, Rollen, Verantwortlichkeiten und die Strukturierung von Vorhaben nach etablierten Standards. Ergänzend stehen die Planung von Ressourcen und Budgets, das Risikomanagement sowie die Qualitätssicherung im Fokus. Agilität, Führung und Kommunikation Moderne Projektumfelder erfordern anpassungsfähige Vorgehensweisen. In diesem Themenbereich geht es um agile Methoden und hybride Konzepte. Darüber hinaus werden Teamführung, Stakeholder-Management und strukturierte Kommunikation behandelt. Ergänzt wird dies durch Techniken der Selbstorganisation und des Zeitmanagements in digital geprägten Arbeitsabläufen. Information zu Unterricht und Abschluss Der Unterricht erfolgt in deutscher Sprache. Theoretische Inhalte werden durch praxisbezogene Anwendungen ergänzt. Nach Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat, das die vermittelten Fachkenntnisse im IT-Projektmanagement mit KI-Schwerpunkt dokumentiert. Zusätzliche Inhalte * Fallbeispiele aus dem IT-Umfeld * Methoden für agile Veränderungsprozesse * Ansätze zur Erarbeitung individueller Lösungen Zielgruppe Der Kurs richtet sich an Projektleitungen, IT-Fachkräfte und Führungskräfte, die den Einsatz von KI-Technologien im Projektkontext einordnen und anwenden möchten. Er eignet sich ebenfalls für Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger mit technischem Grundverständnis, die eine strukturierte Qualifizierung im Bereich IT-Projektmanagement anstreben.

Dauer:

14

Wochen

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Der Kurs „Teamleiter Personalbeschaffung 4.0“ vermittelt Kompetenzen, um Rekrutierungsprozesse in einem digitalisierten Marktumfeld strategisch zu steuern. Die Teilnehmenden befassen sich mit modernen Technologien, datenbasierter Steuerung und agilen Führungsmethoden, um die Personalgewinnung systematisch weiterzuentwickeln und die Zusammenarbeit mit den Fachbereichen strukturiert zu gestalten. * Das lernen Sie im Kurs * Recruiting-Strategien mit Blick auf Unternehmensziele entwickeln und Kennzahlen zur Steuerung einsetzen * Zielrollen definieren und Anforderungsprofile systematisch ableiten * Die Candidate Journey analysieren und Sourcing-Kanäle gezielt steuern * Active Sourcing, KI-gestützte Workflows und Auswahlverfahren in Prozesse integrieren * Den Recruiting-Tech-Stack sowie People Analytics für datenbasierte Entscheidungen nutzen * Recruiting-Prozesse nach Lean-Prinzipien und agilen Methoden strukturieren * Veränderungsprozesse im Team begleiten und Führungskompetenzen im Change Management ausbauen * Den Einsatz von Künstlicher Intelligenz unter Berücksichtigung von Governance und Ethik einordnen Strategisches Recruiting und Sourcing In diesem Bereich steht die Rolle der Personalbeschaffung im Unternehmen im Mittelpunkt. Vermittelt werden Methoden zur Marktanalyse, zum Zielgruppen-Targeting und zum proaktiven Sourcing. Die Teilnehmenden lernen, Anforderungsprofile zu schärfen, Stellenanzeigen zu überarbeiten und die Direktansprache über verschiedene Plattformen planvoll zu gestalten. Prozessdesign, Technologie und Daten Dieser Abschnitt behandelt die technische und prozessuale Infrastruktur moderner Recruiting-Arbeit. Von der Einführung eines Applicant Tracking Systems (ATS) über die Automatisierung von Workflows bis zur Analyse von Recruiting-KPIs werden die wesentlichen Schritte eines zeitgemäßen Funnels betrachtet. Zudem werden der Einsatz von KI und Anforderungen an Datenqualität und Datenkonsistenz thematisiert. Führung, Stakeholder und Change Management Die Leitung eines Recruiting-Teams erfordert abgestimmte Kommunikation mit Hiring Managern sowie den Umgang mit Veränderungsprozessen. Der Kurs umfasst Methoden zur Konfliktklärung, zur Moderation von Entscheidungen sowie zur Anwendung von Change-Modellen wie ADKAR im Kontext digitaler Veränderungen. Praxisprojekt und Transfer Ein praxisbezogenes Projekt unterstützt die Anwendung der Inhalte auf berufliche Fragestellungen. Durch Reflexion und Peer-Reviews wird der Transfer der erarbeiteten Strategien, Methoden und Werkzeuge in den Arbeitsalltag begleitet. Information zu Unterricht und Zertifikat Der Unterricht findet in deutscher Sprache statt. Nach erfolgreicher Teilnahme und dem Abschluss des Praxisprojekts erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat, das die erworbenen Kompetenzen im Bereich Teamleitung Personalbeschaffung 4.0 dokumentiert. Zusätzliche Inhalte * Begleitung bei der Konzeption eines digitalen Recruiting-Projekts * Vermittlung agiler Methoden und Lean-Prinzipien * Unterstützung bei der Erarbeitung von KI-Leitlinien für die HR-Arbeit Zielgruppe Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte aus dem Personalwesen, erfahrene Recruiter sowie angehende oder bereits tätige Teamleitungen in der Personalbeschaffung. Er eignet sich außerdem für Personalverantwortliche, die Prozesse digital strukturieren und eine datengestützte Steuerung in der Personalgewinnung einführen oder weiterentwickeln möchten.

Dauer:

16

Wochen

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Der Kurs "UX Design Advanced CPUX-F mit KI / AI Tools" vermittelt Kenntnisse zur systematischen Integration von User Experience und Usability in die digitale Produktentwicklung. Im Mittelpunkt steht die Verbindung aktueller UX-Methoden mit den Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz, um nutzerzentrierte und wirtschaftlich tragfähige digitale Lösungen zu entwickeln. * Das lernen Sie im Kurs * UX- und Usability-Prinzipien in Entwicklungsprozesse einbinden * Analyse- und Designverfahren wie Prototyping und Design Thinking anwenden * E-Commerce-Strukturen und Conversion-orientierte Nutzerführungen analysieren * KI-gestützte Tools für SEO, Content-Strategien und Qualitätsmanagement nutzen * AI-Frameworks für Produktmanagement und Unternehmenskontexte strukturieren * Technische Integrationen von KI-Systemen unter Berücksichtigung von Governance und DSGVO planen * KI-Projekte methodisch steuern und Veränderungsprozesse im Unternehmen begleiten UX-Methodik und Interaktionsdesign Ein Schwerpunkt des Kurses ist die Verbindung von Softwareentwurf, Interaktionsdesign und tatsächlicher Benutzererfahrung. Die Teilnehmenden arbeiten mit strukturierten Verfahren wie Use-Cases, User Flows und Prototypen, um Anforderungen und Nutzerbedürfnisse methodisch zu erfassen. Ergänzend werden adaptive Designansätze sowie Sicherheitsaspekte bei der Entwicklung digitaler Anwendungen behandelt. KI-Einsatz in Content und E-Commerce Ein weiterer Themenbereich ist die Analyse und Weiterentwicklung digitaler Verkaufs- und Informationswege. Dabei stehen Navigationsstrukturen, Landingpages und Inhalte im Fokus. Zudem wird vermittelt, wie KI-Systeme bei der Strukturierung von Content, der Erstellung von Produkttexten und der Unterstützung im Kundenservice eingesetzt werden können. Ebenso werden Review- und Freigabeprozesse berücksichtigt. AI-Strategie, Governance und Management Der Kurs behandelt auch die strategische Einbindung von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen. Dazu gehören die Priorisierung von Use-Cases, technische Anbindungen über APIs sowie datenschutzbezogene Anforderungen. Darüber hinaus wird dargestellt, wie Product Owner KI für Analysen und Forecasting einsetzen können und welche Rolle Change-Management für die Einführung neuer Technologien in Teams spielt. Information zu Unterricht und Zertifikat Die Inhalte werden in deutscher Sprache vermittelt und durch praxisbezogene Übungen ergänzt. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat, das die erworbenen Kenntnisse im Bereich UX Design und KI-Integration dokumentiert. Zusätzliche Inhalte * Fallstudien zur Anwendung von KI-Tools in unterschiedlichen Einsatzfeldern * Übungen zur Orientierung an gängigen Branchenstandards * Arbeit an individuellen Fragestellungen und Lösungsansätzen Zielgruppe Der Kurs richtet sich an Fachkräfte aus den Bereichen Design, Produktmanagement, Marketing und IT-Projektleitung. Er eignet sich auch für Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger mit Grundkenntnissen in digitalen Medien, die ihre Kenntnisse um fortgeschrittene UX-Methoden und KI-bezogene Kompetenzen erweitern möchten.

Dauer:

10

Wochen

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