ICO Artificial Intelligence Professional

Generative KI ist schneller in den Arbeitsalltag eingezogen als jede Technologie zuvor: Sie entwirft Dokumente, beantwortet Kundenanfragen, fasst Besprechungen zusammen, schreibt Code. Gute Ergebnisse entstehen aber nicht durch zufälliges Ausprobieren. Und seit die EU-KI-Verordnung in Kraft ist, ist KI-Verständnis keine Kür mehr: Artikel 4 erwartet von Organisationen, dass die Menschen, die mit KI-Systemen arbeiten, diese auch tatsächlich verstehen.

Dieser Foundation-Kurs führt Sie an zwei Tagen mit Trainer von verstreuter Praxiserfahrung zu einem strukturierten Arbeitsverständnis Künstlicher Intelligenz: was heutige Systeme können und was nicht, wo sie Wert schaffen, wo sie scheitern und was das Recht erwartet, wenn Sie sie einsetzen. Danach können Sie KI beurteilen, nicht nur benutzen.

Für wen dieser Kurs gedacht ist

• Fachkräfte aus allen Bereichen, Management, Betrieb, Marketing, HR, Finanzen, die KI-Werkzeuge nutzen und verstehen wollen, was dahintersteckt
• Teamleiter und Manager, die die Anforderungen der KI-Verordnung an die KI-Kompetenz ihrer Mitarbeitenden erfüllen müssen
• Analysten, Projektleiter und Berater, die ihr erstes KI-Projekt vorbereiten
• Alle, die KI in einer Organisation einsetzen wollen oder müssen, ohne technischen Hintergrund

Was Sie lernen

• Die Kernkonzepte und Begriffe der Künstlichen Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, generative KI und Large Language Models, in klarer Geschäftssprache erklären
• Unterscheiden, was KI-Systeme wirklich gut können und was sie nur scheinbar gut können, und ihre praktischen Grenzen erkennen
• Erkennen, wo KI in Ihrer eigenen Branche Wert schafft, anhand realer europäischer Beispiele
• Die typischen Risiken von KI erkennen, Bias, Halluzination, Datenabfluss, und die Alltagsgewohnheiten anwenden, die sie eindämmen
• Wirksame Prompting-Techniken einsetzen und die Qualität von KI-Ausgaben systematisch beurteilen
• Sich in der EU-KI-Verordnung zurechtfinden: Risikokategorien, die daraus folgenden Pflichten und was KI-Kompetenz nach Artikel 4 für Sie und Ihr Team bedeutet

Kursinhalt

Tag eins: Wie KI funktioniert und wie man mit ihr arbeitet

• Was Künstliche Intelligenz ist und was nicht: Kernkonzepte und Begriffe
• Vom Machine Learning zur generativen KI: wie heutige Systeme gebaut und trainiert werden
• Praxis: wirksam mit KI-Assistenten arbeiten, Prompting-Muster, die sich bewähren
• Was KI gut kann, wo sie scheitert und wie man den Unterschied erkennt
• Wo KI Wert schafft: Anwendungen in verschiedenen Branchen, mit Praxisbeispielen

Tag zwei: Risiken, Regeln und KI im Einsatz

• Die Risikolandschaft: Bias, Halluzination, Datenschutz und Datenabfluss, praktisch, mit Gegenmaßnahmen für jeden Punkt
• Die EU-KI-Verordnung: Risikokategorien, verbotene Praktiken und die daraus folgenden Pflichten
• KI-Kompetenz nach Artikel 4: was Organisationen sicherstellen müssen und wie dieser Kurs dabei hilft
• KI in die eigene Organisation einführen: Anwendungsfälle wählen, Leitplanken setzen, Wert messen
• Prüfungsvorbereitung und Beispielfragen

Voraussetzungen

Keine. Der Kurs ist als Einstieg konzipiert und setzt weder technischen Hintergrund noch Programmierkenntnisse voraus. Wer je einen KI-Chatbot benutzt hat, bringt alle nötige Erfahrung mit.

Prüfung und Zertifizierung

Der Kurs bereitet auf die Prüfung ICO Artificial Intelligence FND vor, verliehen von der ICO International Certification Organization GmbH, eine akkreditierte Zertifizierungsprüfung, keine Teilnahmebescheinigung.

• 30 Multiple-Choice-Fragen, bei denen eine, mehrere oder alle Antwortoptionen richtig sein können
• 45 Minuten, ohne Hilfsmittel
• Bestehensgrenze 60 %
• Online, zu einer Zeit und an einem Ort Ihrer Wahl
• Zertifikat 36 Monate gültig

Die Prüfung ist als optionale Ergänzung zum Kurs buchbar. Alle Details veröffentlicht die Zertifizierungsstelle unter ico-cert.org.

Was enthalten ist

• Zwei Tage (16 Stunden) trainergeführte Live-Online-Schulung auf Englisch
• Kleine Gruppen, nie mehr als 16 Teilnehmende
• Vollständige Kursunterlagen, Übungen und Beispielprüfungsfragen
• Praktische Arbeit in jedem Block: Sie nutzen KI-Systeme während des Kurses, nicht erst danach
• Teilnahmebescheinigung; die Prüfung ICO Artificial Intelligence FND als optionale Ergänzung

KI ist vom Experiment in die Produktion gewechselt: Prozesse werden automatisiert, Entscheidungen beschleunigt, ganze Arbeitsabläufe um Sprachmodelle herum neu gebaut. Die Lücke in den meisten Organisationen ist nicht mehr die Frage, ob KI eingesetzt wird, sondern der Engineer, der ein Modell über die Demo hinausbringt: es an die Unternehmensdaten anpasst, im Unternehmenswissen verankert, in handelnde Systeme einbindet und all das sicher in Produktion betreibt.

Dieser Aufbaukurs bildet diesen Engineer an drei Tagen mit Trainer aus. Sie arbeiten den gesamten technischen Stack der angewandten KI durch, Fine-Tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Agentensysteme, und setzen jeden Teil praktisch um. Sie gehen mit lauffähigem Code nach Hause und, wichtiger, mit dem architektonischen Urteilsvermögen, zwischen den Ansätzen zu wählen: wann ein Prompt genügt, wann Retrieval dem Nachtrainieren überlegen ist und wann ein Agent seine Komplexität wert ist.

Für wen dieser Kurs gedacht ist

• Softwareentwickler und Engineers, die KI-gestützte Funktionen und Dienste bauen wollen, nicht nur eine API aufrufen
• Data Scientists und ML-Praktiker auf dem Weg von Notebooks und Prototypen zu Produktionssystemen
• Lösungsarchitekten und technische Berater, die KI-Workflows für Teams oder Kunden entwerfen
• Technisch orientierte Fachkräfte mit AI Foundation oder gleichwertiger Grundlage, die bei der Umsetzung in die Tiefe gehen wollen

Was Sie lernen

• Moderne Machine-Learning- und LLM-Architekturen so erklären, dass fundierte Entscheidungen zu Modellwahl und Make-or-Buy möglich sind
• Die Daten vorbereiten, validieren und steuern, auf denen Training und Retrieval beruhen: Auswahl, Bereinigung und Bias-Reduktion
• Bestehende Modelle mit parametereffizienten Verfahren feinabstimmen und bewerten, ob Fine-Tuning überhaupt die richtige Wahl war
• Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines (RAG) mit Embeddings und Vektordatenbanken bauen, verankert in den eigenen Dokumenten
• KI-Agenten entwerfen und orchestrieren, Tool-Nutzung, API- und MCP-Schnittstellen, Multi-Agenten-Strukturen, mit Menschen in der Schleife, wo es darauf ankommt
• LLM-Anwendungen gegen die OWASP Top 10 für LLMs absichern: Prompt Injection, Datenabfluss und unsichere Ausgabeverarbeitung
• KI-Systeme in Produktion bringen: Deployment, Monitoring, CI/CD für Modelle und die technischen Maßnahmen hinter DSGVO- und KI-Verordnungskonformität

Kursinhalt

Tag eins: Grundlagen, Modelle und Anpassung

• Moderne KI-Architekturen: Transformer, LLMs und Embeddings, was ein Implementierer wirklich wissen muss
• Modellwahl: offen oder gehostet, klein oder groß, Abwägung von Kosten und Latenz
• Daten für KI: Auswahl, Vorbereitung, Validierung und Bias-Reduktion, praktisch
• Fine-Tuning in der Praxis: parametereffiziente Methoden, Evaluation, und wann man nicht feinabstimmt, praktisch

Tag zwei: Retrieval und verankerte Systeme

• RAG-Architekturen: Chunking, Embeddings, Vektordatenbanken und Retrieval-Qualität
• Praxis: eine funktionierende RAG-Pipeline über echten Dokumenten bauen
• Halluzinationen reduzieren: Verankerung, Quellenangaben und systematische Evaluation von RAG-Ausgaben
• LLM-Sicherheit: die OWASP Top 10 für LLMs, Prompt Injection, Datenabfluss, unsichere Ausgabeverarbeitung, Angriff und Verteidigung, praktisch

Tag drei: Agenten, Produktion und Compliance

• KI-Agenten: Tool-Nutzung, Function Calling, API- und MCP-Schnittstellen, praktisch: einen funktionierenden Agenten bauen
• Multi-Agenten-Strukturen und Orchestrierung, und wann ein einzelnes Modell die bessere Antwort ist
• In die Produktion: Deployment-Muster, Monitoring und CI/CD für KI-Systeme
• Technische Compliance: Anonymisierung, Filterung und Hosting-Entscheidungen hinter DSGVO- und KI-Verordnungskonformität
• Abschlussprojekt: ein End-to-End-System aus Retrieval, Agent und Leitplanken; Prüfungsvorbereitung

Voraussetzungen

Praktische Python-Kenntnisse sind erforderlich, die Labs nutzen Python durchgehend. Vertrautheit mit APIs und JSON ist hilfreich. Vorerfahrung mit Machine Learning, höhere Mathematik oder Deep-Learning-Hintergrund werden nicht vorausgesetzt: Der Kurs baut die nötige Theorie unterwegs auf. AI Foundation oder eine gleichwertige Grundlage in KI-Konzepten wird empfohlen.

Prüfung und Zertifizierung

Der Kurs bereitet auf die Prüfung ICO Artificial Intelligence PRO vor, verliehen von der ICO International Certification Organization GmbH, eine akkreditierte Zertifizierungsprüfung, keine Teilnahmebescheinigung.

• 40 Multiple-Choice-Fragen, bei denen eine, mehrere oder alle Antwortoptionen richtig sein können
• 80 Minuten, ohne Hilfsmittel
• Bestehensgrenze 60 %
• Online, zu einer Zeit und an einem Ort Ihrer Wahl
• Zertifikat 36 Monate gültig

Die Prüfung ist als optionale Ergänzung zum Kurs buchbar. Inhaber beider Zertifikate FND und PRO qualifizieren sich für das Rollenzertifikat ICO Artificial Intelligence Professional. Alle Details veröffentlicht die Zertifizierungsstelle unter ico-cert.org.

Was enthalten ist

• Drei Tage (24 Stunden) trainergeführte Live-Online-Schulung auf Englisch
• Kleine Gruppen, nie mehr als 22 Teilnehmende
• Praktische Labs in jedem Block, mit vollständigen Kursunterlagen und Beispielprüfungsfragen
• Ein Abschlussprojekt, das Sie selbst bauen und behalten
• Teilnahmebescheinigung; die Prüfung ICO Artificial Intelligence PRO als optionale Ergänzung