KI-Spezialist:in mit ITIL® Foundation (Version 5) und PRINCE2® Project Management Foundation (Version 7)
Der Lehrgang behandelt zunächst detailliert den Fachbereich Machine Learning – hier wird künstliches Wissen aus Erfahrung generiert. Zu Beginn werden dir die Grundlagen, sodann die beiden Kategorien überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie das Thema Evaluierung und Verbesserung nähergebracht. Im Anschluss erläutert dir der Kurs die Methoden des Deep Learnings auf Basis von neuronalen Netzen. Deep Learning, als Teilbereich des Machine Learnings, nutzt Algorithmen für intelligente Lernprozesse. Ergänzend lernst du die Prozessoptimierungsmethode ITIL® und die Projektmanagementmethode PRINCE2® kennen.
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Abschlussart: Zertifikat „Machine und Deep Learning“
Zertifikat „ITIL® Foundation (Version 5)“
Zertifikat „PRINCE2® Project Management Foundation (Version 7)“ -
Zusatzqualifikationen: Zertifikat „Machine Learning“
Zertifikat „Deep Learning“ -
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
ITIL® Foundation (Version 5) (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten)
PRINCE2® Project Management Foundation (Version 7) (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten) -
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: 12 Wochen
Machine Learning
Einführung in Machine Learning (ca. 5 Tage)
Warum Machine Learning?
Anwendungsbeispiele
Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Teilüberwachtes Lernen, Reinforcement Lernen
Beispiele für Datenbestände
Daten kennenlernen
Trainings-, Validierungs- und Testdaten
Daten sichten
Vorhersagen treffen
Überwachtes Lernen (ca. 5 Tage)
Klassifikation und Regression
Verallgemeinerung, Overfitting und Underfitting
Größe des Datensatzes
Algorithmen zum überwachten Lernen
Lineare Modelle
Bayes-Klassifikatoren
Entscheidungsbäume
Random Forest
Gradient Boosting
k-nächste-Nachbarn
Support Vector Machines
Conditional Random Field
Neuronale Netze und Deep Learning
Wahrscheinlichkeiten
Unüberwachtes Lernen (ca. 5 Tage)
Arten unüberwachten Lernens
Vorverarbeiten und Skalieren
Datentransformationen
Trainings- und Testdaten skalieren
Dimensionsreduktion
Feature Engineering
Manifold Learning
Hauptkomponentenzerlegung (PCA)
Nicht-negative-Matrix-Faktorisierung (NMF)
Manifold Learning mit t-SNE
Clusteranalyse
k-Means-Clustering
Agglomeratives Clustering
Hierarchische Clusteranalyse
DBSCAN
Clusteralgorithmen
Evaluierung und Verbesserung (ca. 2 Tage)
Modellauswahl und Modellevaluation
Abstimmung der Hyperparameter eines Schätzers
Kreuzvalidierung
Gittersuche
Evaluationsmetriken
Klassifikation
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Deep Learning
Einführung Deep Learning (ca. 1 Tag)
Deep Learning als eine Art von Machine Learning
Grundlagen in neuronalen Netzen (ca. 4 Tage)
Multilayer-Perzeptronen
Berechnung neuronaler Netze
Optimierung der Modellparameter, Backpropagation
Deep-Learning-Bibliotheken
Regression vs. Klassifikation
Typische Loss- und Aktivierungsfunktionen
Mit Metriken die Modellprognose bewerten
Regressions- und Klassifikationsmetriken
Lernkurven, Überanpassung und Regularisierung
Hyperparameteroptimierung
L1/12-Regularisierung
Dropout
Early-Stopping
Stochastischer Gradientenabstieg (SGD)
Momentum, Adam Optimizer
Optimierung der Lernrate
Dynamische Lernraten-Anpassung
Reduce Learningrate on Plateau
Lernraten-Optimierung mit dem TensorBoard
Mit Callbacks den Fitprozess steuern
Modelle speichern und laden
Convolutional Neural Network (CNN) (ca. 2 Tage)
Bildklassifizierung
Convolutional‐Schichten, Pooling‐Schichten
Reshaping‐Schichten, Flatten, Global‐Average‐Pooling
CNN‐Architekturen ImageNet‐Competition
Tiefe neuronale Netze, Vanishing Gradients, Skip‐Verbindungen, Batch‐Normalization
Transfer Learning (ca. 1 Tag)
Anpassen und Kombinieren von Modellen
Unüberwachtes Vortrainieren
Image‐Data‐Augmentation, Explainable AI
Dataloader
Regional CNN (ca. 1 Tag)
Objektlokalisierung
Semantische Segmentierung
Regressionsprobleme
Verzweigte neuronale Netze
YOLO-Architektur
U-Net-Modelle
Methoden der kreativen Bilderzeugung (ca. 1 Tag)
Generative Adversarial Networks (GAN)
Deepfakes
Diffusionsmodelle
Superresolution
Bildbereiche ergänzen
Foundations Models von Hugging Face anwenden
Multimodale Modelle
LoRA-Fine-Tuning
Anwendungsgebiete generativer Modelle
Rechtliche Einschränkungen
Recurrente neurale Netze (ca. 2 Tage)
Sequenzanalyse
Rekurrente Schichten
Backpropagation through time (BPTT)
Analyse von Zeitreihen
Exploding und Vanishing Gradient Probleme
LSTM (Long Short‐Term Memory)
GRU (Gated Recurrent Unit)
Deep RNN
Deep LSTM
Textverarbeitung durch neuronale Netze (ca. 2 Tage)
Text-Preprocessing
Embedding-Schichten
Text-Klassifizierung
Sentimentanalyse
Natural Language Processing (NLP)
Übersetzungen
Textgeneration
Seqence-to-Sequence-Verfahren, Encoder-Decoder-Architektur
Encoder-Only- und Decoder-Only-Modelle
Lokale Anwendung von Large Language Models
Sprachmodelle (ca. 1 Tag)
Transfomer Architektur
Attention und Multihead-Attention
Positional Encodings
Fine-Tuning großer Sprachmodelle
Prompting
Textgeneration-Pipelines
Summarization
Chatbots
Retrieval Augmented Generation
KI-Agenten
Deep Reinforcement Learning (ca. 1 Tag)
Steuerung dynamischer Systeme
Agentensysteme
Training durch Belohnungen
Policy Gradients
Deep‐Q‐Learning
Bayes'sche neuronale Netze (ca. 1 Tag)
Unsicherheiten in neuronalen Netzen
Statistische Bewertung von Prognosen
Konfidenz, Standardabweichung
Unbalancierte Daten
Sampling‐Methoden
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
ITIL® Foundation (Version 5)
Wichtige ITIL Begriffe und Definitionen (ca. 2 Tage)
Management digitaler Produkte und Services
Produkte, Services und Serviceangebote
Wertschöpfung und Servicebeziehungen
Servicekonsumenten, Service Provider, Sponsor, Kundschaft und Anwender:innen
Servicequalität und Service Level Agreements (SLA)
Utility, Warranty, User Experience und Nachhaltigkeit
ITIL Produkt- und Servicelebenszyklus
Continual Improvement
Die vier Dimensionen des Produkt- und Servicemanagements von ITIL (ca. 1 Tag)
Organisationen und Menschen
Partner und Lieferanten
Informationen und Technologie
Wertströme und Prozesse
Ganzheitlicher Ansatz und externe Einflussfaktoren
Der ITIL Produkt- und Servicelebenszyklus (ca. 1 Tag)
Discover, Design, Acquire und Build
Transition, Operate, Deliver und Support
Wertschöpfung im Produkt- und Servicelebenszyklus
Iterative und nicht-lineare Nutzung des Lebenszyklus
Das ITIL Value System (ca. 2 Tage)
Komponenten des ITIL Value Systems und ITIL Grundprinzipien
Governance, Wertschöpfungskette und Betriebsmodell
Management-Practices, Practice-Leitfäden und Continual Improvement
Wertorientierung, Zusammenarbeit und Optimierung
Servicebetrieb, Releases und Problemmanagement
Continuous Integration, Continuous Delivery und Continuous Deployment
Site Reliability Engineering (SRE) und Observability
Messgrößen und Critical Success Factors (CSF)
Wertstromidentifizierung, -abbildung und -management (ca. 1 Tag)
Wertströme und Wertstrommanagement
Hauptwertströme und unterstützende Wertströme
Komplexitätsdenken und Workflowoptimierung
Wertstromdarstellung
ITIL und KI (ca. 0,5 Tage)
Künstliche Intelligenz (KI) und KI-Reife
Generative KI (GenAI) und Agentic KI
KI im Produkt- und Servicelebenszyklus
KI-Governance
ITIL und andere Rahmenwerke (ca. 0,5 Tage)
ITIL und DevOps
ITIL und PRINCE2
Projektmanagement im Produkt- und Servicelebenszyklus
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 3 Tage)
PRINCE2® Project Management Foundation (Version 7)
Einführung in das Projektmanagement basierend auf PRINCE2® (ca. 1 Tag)
Definition und Charakteristiken eines Projekts
Projektsteuerungskreislauf des Projektmanagements und die sechs Projektdimensionen
Herausforderungen im Projektmanagement – warum scheitern Projekte?
Vorteile der PRINCE2® Projektmanagement-Methode
Kunden-Lieferanten-Umgebungen
Projekte in einem kommerziellen Umfeld
Struktur der PRINCE2®-Methode und ihre fünf integrierten Bausteine
Die Managementprodukte von PRINCE2®
Digitale Werkzeuge und KI gestützte Analyse im modernen Projektmanagement
Die PRINCE2® Grundprinzipien (ca. 1 Tag)
Die sieben Grundprinzipien von PRINCE2®
Aussagen und Inhalte der Grundprinzipien
Beziehung zwischen den Grundprinzipien und den Themen von PRINCE2®
Anpassung von PRINCE2® an die Projektumgebung unter Berücksichtigung digitaler Arbeitsweisen
Die Bedeutung von Menschen für PRINCE2® Projekte (ca. 1 Tag)
Änderungsmanagement
Führung und Management
Kommunikation im Projekt
Auswirkungen digitaler und KI gestützter Systeme auf Zusammenarbeit und Veränderungsprozesse
Die sieben Themen von PRINCE2® (ca. 3 Tage)
Business Case (Nutzenmanagement-Ansatz und Nachhaltigkeitsmanagement-Ansatz)
Organisation (Projektstruktur, Rollen und Verantwortlichkeiten)
Erstellung von Plänen
Qualitätsplanung und Qualitätskontrolle
Risikomanagement unter Einsatz moderner Analyseverfahren und datenbasierter Auswertungen
Issue-Management
Steuerung des Projektfortschritts
Die sieben Prozesse von PRINCE2® (ca. 2 Tage)
Zusammenspiel der sieben PRINCE2® Prozesse im Projektablauf
Aktivitäten in den jeweiligen PRINCE2® Prozessen
Vorbereiten, Lenken und Initiieren eines Projekts
Steuern einer Phase
Managen der Produktlieferung
Managen der Phasenübergänge
Abschließen eines Projekts
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 2 Tage)
Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Nach dem Lehrgang besitzt du relevante Kenntnisse zu den Themen Machine Learning und Deep Learning. Du kennst die wichtigsten Gründe für die Verwendung des Machine Learning, Anwendungsgebiete sowie die verschiedenen Kategorien und Konzepte des Maschinellen Lernens. Zudem verstehst du die Einsatzbereiche von Deep Learning und die Funktionsweisen neuronaler Netzwerke. Du bist in der Lage, maschinelles Lernen bereitzustellen und Prozesse zu dokumentieren.
Zusätzlich verstehst du die zentralen Konzepte des Managements digitaler Produkte und Services nach ITIL® Foundation (Version 5). Du kennst den ITIL Produkt- und Servicelebenszyklus, das ITIL Value System, Wertströme, Wertschöpfung und Servicebeziehungen sowie moderne Konzepte wie KI, Automatisierung und Continual Improvement und kannst diese im organisatorischen Kontext einordnen. Des Weiteren kannst du in PRINCE2®-Projekten mitarbeiten, kennst deren Ablauf und die Begrifflichkeiten. Du bist auch in der Lage, IT-Projekte zu planen, durchzuführen und Erfolge zu messen.
Informatiker:innen, Mathematiker:innen, Elektrotechniker:innen sowie Personen mit Studium der (Wirtschafts-)Ingenieurwissenschaften
Du bist in den Fachbereichen Machine Learning und Deep Learning hochqualifiziert, kannst branchenübergreifend eingesetzt werden und bist am Arbeitsmarkt entsprechend vielfach nachgefragt. Du kannst große Datenmengen nach Mustern und Modellen untersuchen. Deep Learning kommt dabei häufig im Rahmen Künstlicher Intelligenz für die Gesichts-, Objekt- oder Spracherkennung zum Einsatz.
Mit Kenntnissen im IT-Service und Projektmanagement mit ITIL® und PRINCE2® weist du deine zusätzliche Qualifikation auf, die vor allem in der IT-Branche vielfach nachgefragt ist.
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.