KI-Anwendungsentwicklung mit Python

Dieser Kurs führt in die Programmierung von KI-Modellen mit Python ein. Die Teilnehmer lernen grundlegende Algorithmen wie Klassifikation, Regression und Clustering. Praktische Übungen mit Bibliotheken wie TensorFlow und Scikit-Learn ermöglichen direkte Anwendung. Der Kurs deckt außerdem Datenaufbereitung und Evaluierung von Modellen ab. Ziel ist es, KI-Prototypen selbstständig entwickeln und testen zu können.

Praxisorientierte Entwicklung intelligenter Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz

Der Kurs „KI-Anwendungsentwicklung mit Python“ vermittelt einen fundierten und praxisnahen Einstieg in die Entwicklung moderner KI-basierter Anwendungen. Python hat sich als führende Programmiersprache im Bereich der Künstlichen Intelligenz etabliert und bildet die Grundlage für zahlreiche Anwendungen in Wirtschaft, Industrie, Forschung und Bildung. Dieser Kurs verbindet Programmierung, Datenanalyse und KI-Methoden zu einem ganzheitlichen Kompetenzaufbau.

Teilnehmende lernen, wie Künstliche Intelligenz praktisch umgesetzt wird – von der Datenaufbereitung über das Training von Modellen bis hin zur Integration von KI-Funktionen in reale Anwendungen. Der Fokus liegt nicht auf abstrakter Theorie, sondern auf konkreten Use Cases, die direkt auf berufliche Anforderungen übertragbar sind.

Zu Beginn werden die notwendigen Python-Grundlagen für KI-Anwendungen vermittelt oder aufgefrischt. Anschließend führt der Kurs systematisch in zentrale Konzepte des Machine Learnings ein, darunter überwachte und unüberwachte Lernverfahren, Modelltraining, Evaluation und Optimierung. Dabei kommen etablierte Bibliotheken wie NumPy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch (einsteigerfreundlich) zum Einsatz.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung funktionsfähiger KI-Anwendungen, z. B.:

• intelligente Klassifikations- und Prognosemodelle
• einfache Empfehlungssysteme
• automatisierte Entscheidungslogiken
• KI-gestützte Text- oder Datenanalysen

Die Teilnehmenden arbeiten mit realitätsnahen Datensätzen, lernen typische Herausforderungen wie Datenqualität, Overfitting oder Bias kennen und erfahren, wie KI-Modelle verantwortungsvoll eingesetzt werden. Auch ethische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte von KI-Anwendungen werden reflektiert.

Am Ende des Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage, eigene KI-basierte Python-Anwendungen zu konzipieren, umzusetzen und kritisch zu bewerten – eine zentrale Kompetenz für die digitale Arbeitswelt.