AI Project Manager

GRUNDLAGEN: KI-KARRIERE STARTEN & TOOLS AUFSETZEN

Orientiere dich im KI-Bereich und entwickle Lernstrategien. Du lernst verantwortungsvolle KI, Git und Python Basics. Am Ende hast du eine solide Basis für AI Engineering.

DATEN VERSTEHEN: SQL & DATA WRANGLING

Arbeite mit SQL, bereite Daten auf und visualisiere sie. Du verstehst Data Wrangling für KI-Projekte. Am Ende bereitest du Daten professionell für ML vor.

EDA & ML-INTRO: PROJEKTE PLANEN & STARTEN

Führe EDA-Projekte mit echten Datasets durch. Du lernst ML-Grundlagen und planst Projekte mit Projektmanagement-Tools. Am Ende startest du dein erstes ML-Projekt.

SUPERVISED ML: REGRESSION BIS ENSEMBLE METHODS

Lerne Regression, Klassifikation, Decision Trees und Ensemble Methods. Du optimierst Modelle durch Hyperparameter-Tuning. Am Ende trainierst du fortgeschrittene ML-Modelle.

AGILE AI-PM: JIRA, CONFLUENCE & PRDS NUTZEN

Wende agile Methoden für KI-Projekte an. Du arbeitest mit Jira und Confluence, schreibst User Stories und PRDs. Am Ende managst du KI-Projekte agil.

DEEP LEARNING: CNNS, NLP & AI-AGENTS ENTWICKELN

Baue Neural Networks, CNNs und nutze Transfer Learning. Du arbeitest mit NLP, entwickelst AI-Agents und verstehst Data Protection. Am Ende entwickelst du Deep-Learning-Anwendungen.

DEPLOYMENT: DOCKER, APIS & CLOUD NUTZEN

Deploye ML-Modelle mit Docker und APIs. Du nutzt GCP für Cloud-Deployment und skalierst Anwendungen. Am Ende bringst du KI-Modelle in Produktion.

BUSINESS VALUE: AI ACT & STAKEHOLDER-MANAGEMENT

Plane Projekte mit Green IT und AI-Act-Compliance. Du führst Risikoanalysen durch und engagierst Stakeholder. Am Ende entwickelst du Business-orientierte KI-Lösungen.

CAPSTONE: END-TO-END-KI-LÖSUNG UMSETZEN

Entwickle eine KI-Lösung von der Idee bis zum Deployment. Du nutzt Design Thinking und beachtest Compliance. Am Ende hast du ein komplettes AI-Engineering-Projekt.