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Abschlussart: Zertifikat Künstliche Intelligenz: „KI-Experte"
Zertifikat „SEM Manager:in“ -
Zusatzqualifikationen: Zertifikat „KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation“
Zertifikat „KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation“
Zertifikat „Künstliche Intelligenz: KI-Auditor:in"
Zertifikat „Basiswissen Webdesign und CMS“
Zertifikat „Certified SEM Manager:in“
Zertifikat „Google Ads“ -
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
Certified SEM Manager -
Unterrichtszeiten: VollzeitMontag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
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Dauer: 22 Wochen
Künstliche Intelligenz: KI-Beauftragte:r
Einführung in die professionelle Kommunikation mit KI (ca. 3 Tage)
Strategien und Arten des Prompting
Schlüsselkomponenten für effektives Prompting
Prompting in der Textgenerierung vs. Prompting in der Bild- und Videogenerierung
Prompting in der Recherche, der Textgenerierung und mit KI-Agenten
Aufbau einer internen Prompt-Bibliothek
Rechtliche Grundlagen und Compliance für KI im Unternehmen (ca. 4 Tage)
Einführung in die Rolle der/des KI-Beauftragten
(Aufgaben, Abgrenzung zu anderen Rollen)
Überblick über relevante Gesetze und Vorschriften
(DSGVO, AI Act, Produkthaftung, Urheberrecht)
Nationale und EU-Regelungen (inkl. AI Act)
Compliance-Strategien
Governance-Frameworks
Dokumentations- und Transparenzpflichten
Risikomanagement und Datenschutz in KI-Projekten (ca. 3 Tage)
Risikoarten (Bias, Fehler, ethische Risiken)
Risikobewertung
Risikomatrix
Maßnahmeplanung
Datenschutz und Datensicherheit
Datenethik
Transparenz
Projektmanagement und Qualitätssicherung für KI-Projekte (ca. 3 Tage)
Projektmanagement-Methoden für KI
Qualitätssicherung und Abnahmeprozesse Testverfahren
Stakeholder-Analyse
Kommunikationsstrategien
Schulungskonzepte für Mitarbeitende
Datenmanagement und -governance in KI-Projekten (ca. 2 Tage)
Datenqualität, Datenintegrität
Verantwortlichkeiten im Datenmanagement
Aufbau eines Governance-Frameworks
Changemanagement und Schulung für die KI-Einführung (ca. 1 Tag)
Umgang mit Widerständen
Schulungskonzepte für Mitarbeitende
Entwicklung eines Change-Management Plans
Erstellung einer Roadmap zur Skalierung von KI-Projekten (ca. 1 Tag)
Langfristige Strategien
Skalierbare Infrastruktur
Kriterien zur Toolauswahl
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation"(ca. 3 Tage)
Künstliche Intelligenz: KI-Manager:in
Grundlagen operativer KI-Projekte (ca. 5 Tage)
Einführung in KI, ML, DL, NLP und Computer Vision (operativer Fokus)
Rollen und Aufgaben: Aufbau, Betrieb und Überprüfung der Wirksamkeit des Managementsystems nach ISO 42001
Rollenabgrenzung und Zusammenarbeit: KI-Beauftragte:r, KI-Manager:in und KI-Auditor:in
Identifikation und Bewertung operativer Anwendungsfälle im Unternehmen
Projektinitiierung: Zieldefinition, Scope, Machbarkeitsanalyse
Stakeholder-Management
Wertschöpfung und ROI durch KI
Erfolgreiche KI-Initiativen im Management
Datenmanagement und Tool-Einsatz (ca. 3 Tage)
Datenaufbereitung, Datenqualität und -integration
Auswahl und Implementierung von KI-Tools und Plattformen
Praktisches Prompting für Text-, Bild- und Videoanwendungen
Aufbau einfacher Datenpipelines
Einführung in MLOps-Konzepte
KI-Automatisierungsmöglichkeiten im Betrieb
Modelltraining, Validierung und Einsatz (ca. 2 Tage)
Training und Validierung von Modellen
Testverfahren: Black-Box, White-Box, Unit-Tests
Einsatz von Modellen
Monitoring und iterative Optimierung
Integration von KI-Agenten in Projekte
Risikomanagement und Qualitätssicherung (ca. 2 Tage)
Operative Risiken: Bias, Fehler, ethische Risiken, Datenschutz
Qualitätssicherung: KPIs, Monitoring, Abnahmeprozesse
Managementsystem gemäß ISO 42001 und rechtlicher Rahmen
Security und Erklärbarkeit von KI-Systemen
Operative Projektsteuerung und Agile Methoden (ca. 2 Tage)
Agile Methoden: Scrum, Kanban, iterative Deployment-Zyklen
Ressourcen- und Budgetplanung
Team- und Stakeholder-Kommunikation
Laufende Optimierung und Problemlösungsstrategien (KVP)
Zusammenarbeit mit externen Partnern
Organisationsentwicklung, Governance und Change-Management (ca. 3 Tage)
Analyse von Unternehmensprozessen
Reifegradanalyse, GAP-Analyse
KI-Governance und Strategieentwicklung
Aufbau einer tragfähigen Organisationsstruktur
Verantwortlichkeiten und Rollenverteilung
Kommunikationsstrategien
Schulung von Mitarbeiter:innen
Umgang mit Widerständen
Nachhaltigkeit und Corporate Digital Responsibility (CDR)
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation" (ca. 3 Tage)
Künstliche Intelligenz: KI-Auditor:in
Grundlagen und Rahmenbedingungen (ca. 4 Tage)
Rollen, Aufgaben und Verantwortlichkeiten innerhalb von KI-Audits
Abgrenzung zu anderen Rollen (z. B. KI-Manager:in)
Auditprinzipien nach ISO 19011 (Objektivität, Unabhängigkeit, Transparenz)
Normative Grundlagen: ISO/IEC 42001 – Struktur, Anforderungen, Nachweise
EU AI Act – relevante Bestimmungen für Auditorinnen und Auditoren
Nationale Richtlinien und branchenspezifische Standards
PDCA-Zyklus im Auditkontext
Auditarten: System-, Prozess-, Produkt- und Compliance-Audit
Stage 1 und Stage 2 im Überblick
Dokumentationspflichten und Nachweisführung
KI-spezifische Risiken als Prüfobjekte (Bias, Erklärbarkeit, Robustheit, Sicherheit, Datenqualität)
Prompting im Auditkontext
Regulatorische und technische Prüfkriterien (ca. 4 Tage)
KI-spezifische Compliance-Anforderungen
Datenschutz (DSGVO und branchenspezifische Vorgaben)
Sicherheit von KI-Systemen (Cybersecurity, Zugriffskontrolle)
Qualitätsanforderungen an Trainings- und Testdaten
Modellvalidierung und -verifizierung
Erklärbarkeit und Transparenz von KI-Entscheidungen
Performance-Messgrößen (Accuracy, Precision, Recall, Robustness)
Ethische Grundsätze und Fairness
Branchenspezifische Zusatznormen (z. B. ISO 13485, ISO 26262, BaFin-Richtlinien)
Auditplanung und Methodik (ca. 4 Tage)
Festlegung von Auditobjekten und -zielen
Erstellung eines Auditplans (Ressourcen, Zeitplan, Rollen, Kommunikation)
Erstellung von Fragenkatalogen und Checklisten
Risiko- und Relevanzbewertung von Prüfpunkten
Auswahl geeigneter Auditmethoden (Befragung, Dokumentenprüfung, technische Tests)
Festlegung von Belegen und Nachweisarten
Auditdurchführung (ca. 3 Tage)
Dokumentenprüfung (Stage 1) – Anforderungen an KI-Dokumentation
Interviewtechniken und Gesprächsführung im Audit
Vor-Ort-Prüfung (Stage 2) – Einsatz von Audit-Werkzeugen
Durchführung technischer Tests (Black-Box, White-Box, Stresstests)
Nutzung technischer Tools (Auditsoftware, Log-Analyse, Code-Review)
Sammlung, Validierung und Strukturierung von Auditbelegen
Auswertung und Bericht (ca. 2 Tage)
Aufbau eines Auditreports mittels Prompting
Risikogerechte Darstellung von Schwachstellen
Maßnahmenvorschläge und Follow-up-Strategien
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Basiswissen Webdesign und CMS
Grundlagen Webdesign HTML5 und CSS3 mit Adobe Dreamweaver und Notepad++ (ca. 12 Tage)
Einführung in das Thema
Einführung in Entwicklungsumgebungen (Notepad++ und Dreamweaver)
Bestandteile einer Internetseite
Suchmaschinenfreundliche Grundstruktur von HTML5
Code-Guideline und Namenskonventionen
Aufbau HTML-Tags und Attribute
Hyperlinks (relativer, absoluter Dateipfad, interne, externe Links)
Listen, Images, Tabellen, Formulare
Formatierung mit CSS3 (Cascading Style Sheets)
Feste und responsive (flexible) Webseiten
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Planung und Strukturierung von Websites (ca. 2 Tage)
Konzeptablauf, Ressourcenplanung, Monetarisierung
Konzeption, Seiten- und Strukturaufbau einer Website/eines Webprojektes
Bildmaterial vorbereiten (Größen, Zuschnitt, weboptimiert speichern)
Rechtliche Fragen (Impressum, Datenschutz, Haftungsausschluss)
Grundlagen CMS mit Wordpress (ca. 3 Tage)
Dashboard (Benutzeroberfläche) von WordPress
Benutzerverwaltung und Profil (passwortgeschützte Bereiche und Rechtemanagement)
Medienverwaltung
Kommentare
Seiten und Beiträge anlegen und bearbeiten
Visueller- und Text-Editor
Veröffentlichung
Designbereich: Menüs, Widgets, CSS-Editor, Theme-Beispiel
Downloads bereitstellen
Theoretisches zu Updates
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Reflexion und Festigung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Fachwissen SEM Marketing
Suchmaschinenoptimierung Grundbegriffe (ca. 3 Tage)
Webbasierte Suchmaschinen
Google Universal Search
Vertikale Suchmaschinen
Suchergebnisseiten und Treffer
Rich Snippets
Google Knowledge Graph
PageRank
Domain Authority
Google Suchergebnisse/Sucheinstellungen
RankBrain
Suchanfragen mit lokalem Bezug/Local SEO
Social SEO
Sprachsuche
SEO-Prozesse (ca. 2 Tage)
Schritte des SEO-Prozesses
SEO-Ziele definieren
Zielgruppe/Persona
Keyword-Kandidaten
SEO KPIs
Conversions
Content-Qualität
Google Ranking Signale
Suchintention
Within Document Frequency (WDF)
Inverse Document Frequency (IDF)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Webseitenoptimierung (ca. 3 Tage)
Optimierung für Mobilgeräte (AMP)
Meta-Tags/Meta-Description/Meta-Title
Duplicate Content
Semantisches Web/Suche
Strukturierte Daten und deren Bedeutung/Einsatzmöglichkeiten
Ladezeiten einer Webseite überprüfen
Domains auf IP-Adresse überprüfen
Sicherheitsfunktionen des https-Protokolls
Robots.txt
Ankertexte
Google Penalty
Suchanfragen mit lokalem Bezug/Local SEO
Entwicklungen Barrierefreiheit
SEO-Erfolgskontrolle (ca. 3 Tage)
Erfolgskontrolle ohne kommerzielle Tools durchführen
Tools für die Ranking-Überwachung
Google-Index/Google Qualitätsrichtlinien
Backlinks und Linkbuilding-Maßnahmen
Sichtbarkeitsindex
OnPage-Analyse
Google Ads (ca. 2 Tage)
Google Ads
Absicht von Suchanfragen analysieren
Erstellung von Keyword-Listen
Kampagnenarten/Ziele/Aufbau Google Suchanzeigen
Google Keyword Planer
Kampagnen aufsetzen und verwalten
Google Ads Auktion
Webanalyse (ca. 3 Tage)
Web Analytics
Ziele und Funktionen
Datenschutz
Reichweitenmessung
Möglichkeiten und Grenzen der erfassbaren Daten
Google Analytics 4 einrichten/Demo-Account
Echtzeit-Berichte
Zielgruppenanalyse
Herkunft der Webseitenbesucher:innen
Event- und Goal-Tracking
Ereignistracking
Google Search Console
Besucherverhalten
Google Tag Manager
Cookies
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 4 Tage)
Google Ads
Grundlagen Digital Marketing (ca. 1 Tag)
Einführung in Digital Marketing und aktuelle Trends
Rolle von Google Ads im Performance-Marketing
Customer Journey, Funnel-Modelle
Synergien mit SEO und Social Media
Kontoaufbau und Oberfläche (ca. 0,5 Tage)
Funktionsweise von Google Ads
Werbenetzwerke
Konto-Hierarchie, Kontoeinrichtung
Benutzeroberfläche verstehen
Kampagnen und Anzeigenstruktur (ca. 2 Tage)
Kampagnenarten, Demand Gen-Kampagnen
Performance Max
Kampagnen und Anzeigen entwickeln
Gestaltung von Landing Pages
Conversion-Ziele
Setup via Google Tag Manager
Analyse von Conversion Paths
Keyword-Strategien und Anzeigentexte mit KI (ca. 2 Tage)
Keyword-Recherche und Tools
Suchintention und Keyword-Optionen
Gestaltung von Anzeigen (AIDA, CTA)
Budgetierung und Google Ads Manager (ca. 1,5 Tage)
Kosten und Budget von Ads-Kampagnen
Smart Bidding
Auswertung von Berichten und Statistiken
Erfolgskontrolle und Optimierung
Einführung in den Google Ads Manager
Performance-Messung und Controlling (ca. 1 Tag)
Dashboard-Nutzung
KPIs (CTR, Conversion Rate)
KI im Marketing und AI-Assets (ca. 1 Tag)
Einführung in KI-gestützte Kampagnen
Einsatz von ChatGPT zur Textoptimierung
AI-generierte Bilder und Videos
Projektarbeit (ca. 1 Tag)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Nach dem Lehrgang kannst du Verantwortung für den sicheren, ethischen und effektiven Einsatz von Künstlicher Intelligenz übernehmen. Du bist in der Lage, Businesspotenziale von KI zu identifizieren, Changemanagement-Prozesse erfolgreich umzusetzen sowie geeignete Tools auszuwählen, um KI-Projekte strategisch zu planen, operativ zu steuern und nachhaltig im Unternehmen zu verankern sowie die digitale Transformation voranzutreiben. Darüber hinaus verfügst du über die Kompetenz, KI-Audits normgerecht zu planen, fachbereichsübergreifend zu koordinieren und erfolgreich in bestehende Management- und Prüfprozesse zu integrieren.
Nach dem Lehrgang beherrschst du fundierte Grundlagenkenntnisse im Bereich Webdesign und Contentmanagement. Du bist in der Lage, Online-Kampagnen zu erstellen und die Auffindbarkeit Ihrer Webseite in den Suchergebnissen von Suchmaschinen wie z. B. Google, Bing oder Yahoo zu erhöhen.
Zudem weißt du nach Abschluss des Kurses, wie du ein Google Ads-Konto einrichtest, Kampagnen strukturierst, geeignete Keywords auswählst und Anzeigenformate zielgerichtet gestaltest. Außerdem kannst du Budgetierungsstrategien anwenden und deinen Erfolg durch Tracking und Berichte optimieren.
SEM Manager:innen erstellen Online-Kampagnen und erhöhen die Auffindbarkeit von Webseiten in den Suchergebnissen von Suchmaschinen wie z.B. Google, Bing oder Yahoo.
Zusätzliche Kenntnisse im strategischen Einsatz von KI-Projekten und deine TÜV Rheinland geprüfte Qualifikation ermöglichen dir weitere Karrierechancen im aktuellen Arbeitsmarkt.
Didaktisches Konzept
Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).
Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.
Virtueller Klassenraum alfaview®
Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.
Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.