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Finden Sie die passende Schulung für Ihren Bedarf

Auf dieser Seite finden Sie alle aktuellen Schulungsangebote der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz und ihrer Mitgliedinstitute zum Thema Data Science und KI. Sie können die Schulungen nach Kategorien (Themen und Einstiegslevel) durchsuchen.

Unsere Schulungstermine und -angebote werden regelmäßig aktualisiert. Für genauere Infos klicken Sie bitte auf das entsprechende Schulungsangebot. Bei Fragen können Sie uns jederzeit unter datascientist@iais.fraunhofer.de kontaktieren.

Sie wissen noch nicht genau, welche Schulungen für Sie am besten geeignet sind? Lassen Sie sich anhand ihrer persönlichen Präferenzen eine Empfehlung von uns geben. Beantworten Sie ein paar kurze Fragen, und wir schlagen Ihnen passende Schulungen vor.

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  • Online / 01. Januar 2025, Neue Termine folgen zeitnah, Gesamtdauer des Trainings: 4 Stunden, aufgeteilt in jeweils zwei Termine

    Training: Moderne KI-Tools im Führungsalltag

    © Fraunhofer IAIS

    Der Einsatz von ChatGPT im Management kann vielfältig sein und verschiedene Aspekte der Führung und des Tagesgeschäfts unterstützen. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben, die Bereitstellung wertvoller Einblicke und die Förderung von Innovation kann ChatGPT Führungskräften helfen, effizienter zu arbeiten und fundiertere Entscheidungen zu treffen. In dieser Schulung erfahren Sie welche Möglichkeiten große Sprachmodelle wie ChatGPT bieten, um selbst effizienter und effektiver zu Arbeiten. Der Schwerpunkt des Trainings liegt auf der praktischen Anwendung von ChatGPT und anderen Sprachmodellen. Ein weiterer Bestandteil der Schulung ist, die Schritt-für-Schritt Einführung in die Erstellung eines eigenen KI GPT-Bots für Führungskräfte.

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  • Online / in person / 01. Januar 2025 - 31. Dezember 2025, 4 weeks in part time, new dates will follow soon

    Certified Data Scientist Specialized in Process Mining

    Do you manage one or more processes in your organisation? This course shows you how to harness the power of process mining to make data-driven decisions. You will learn how to get away from manual process analysis and save time. Our experts will teach you the different methods of process analysis, independent of any provider and based on the latest scientific knowledge! Im Kurs lernst du folgendes: Die reale Ausführung deines Prozesses zu identifizieren Effiziente Nutzung deiner Prozessdaten Identifikation von Problemen mit konkreten Zahlen Alles rund ums Projekt: Methodik eines Process Mining Projekts Wie du Process Mining in deinem Unternehmen skalieren kannst Alles, was du brauchst, ist ein Windows-Laptop mit den notwendigen Berechtigungen zur Installation von Software und ein paar Python Grundkenntnisse. Schon geht’s los! Den genauen Kursplan findest du am Ende der Seite in der Grafik. Für Fragen kannst du dich auch direkt an unsere Experten wenden. Den Kontakt findest du im Link auf der rechten Seite.

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  • Fraunhofer ITWM  / 17. März 2025, / 22.09. - 25.09.2025 / Dauer: 4 Tage + Prüfungstag

    Certified Quantum Computing Professional - Basic Level

    Quantencomputing und die darunter zugrunde liegende Quantenmechanik öffnen neue Türen der Berechnung. In den 1990er Jahren demonstrierte Shor’s Algorithmus einen exponentiellen Speed-Up gegenüber klassischen Algorithmen zur Faktorisierung großer Zahlen. In letzter Zeit macht die Entwicklung von Quantencomputern große Fortschritte und wir müssen lernen, wie wir die Vorteile von Quantencomputern nutzen können. In diesem Training, das wir in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer ITWM organisieren, lernen Sie die Grundlagen des Quantencomputers und die wichtigsten Algorithmen des Quantencomputers kennen. Die vermittelten Konzepte werden mit einer Vielzahl von Fallbeispielen aus realen Anwendungen und Projekten illustriert. Ein großer Teil des Kurses dient dazu, das Erlernte mit praktischen Anwendungsbeispielen weiter zu vertiefen.

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  • Online/ Präsenz / 26. März 2025 - 27. März 2025, 12. - 13.11.2025 / Dauer: 2 Tage

    Energy Data Scientist for Optimization (EDS)

    Graphic art design, Generative ai
    © tonktiti - stock.adobe.com

    Dieses Seminar bietet eine Einführung in die Optimierung der sektorenübergreifenden Energieeinsatzplanung und ermöglicht es den Teilnehmenden, diese Grundlagen an einfachen Beispielen zu erlernen. Obwohl das Seminar thematisch an das Seminar Energy Data Analyst anknüpft, baut es nicht darauf auf.

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  • Online / Präsenz / 19. Mai 2025, 10. November 2025 / Dauer: 4 Tage + Prüfung

    Certified Data Scientist Specialized in Assuring Safety

    © Fraunhofer IAIS

    Das Seminar bietet einen Überblick über den Stand der Technik an der Schnittstelle zwischen funktionaler Sicherheit (Safety) und Künstlicher Intelligenz inklusive relevanter Normen und Normungsinitiativen, zudem schafft es Bewusstsein für die Herausforderungen beim Einsatz von KI in sicherheitskritischen Lösungen, indem typische Problemstellungen aus diesem Spannungsfeld aufgezeigt werden. Teilnehmer*innen lernen mögliche Strategien für den sicheren Einsatz von KI-Lösungen kennen und erproben eine Auswahl von Ansätzen, die ihnen dabei helfen, konkrete Herausforderungen zu adressieren und maßgeschneiderte Safety-Konzepte abzuleiten. Die online durchgeführte Schulung beinhaltet einen hohen Anteil an Übungen und Interaktion, um die Inhalte praxisnah zu vermitteln und den Transfer in den beruflichen Alltag zu erleichtern. Als zertifizierter »Data Scientist Specialized in Assuring Safety« wissen Sie über das Gefahren- und Innovationspotential von KI-Anwendungen im sicherheitskritischen Umfeld besitzen einen Überblick über die Grundlagen des Safety Engineerings kennt maßgebliche KI-Grundlagen aus dem Blickwickel Safety können Nutzen und Verbindlichkeit von Safety und KI-Standards einordnen kennen eine Auswahl möglicher Strategien und Maßnahmen für sichere KI können Assurance Cases, als mögliche Argumentationsgrundlage für KI-bezogene Sicherheitsnachweise, exemplarisch anwenden

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  • Präsenz / 19. Mai 2025 - 23. Mai 2025, Dauer: 4 Tage + Prüfungstag

    Certified Data Scientist Specialized in the EU AI Act

    © Fraunhofer IAIS

    Die EU KI-Verordnung ist ein Vorschlag der Europäischen Kommission für eine EU-Verordnung, die einen gemeinsamen Regulierungs- und Rechtsrahmen für KI schaffen soll. Die Verordnung zielt darauf ab, sowohl die Grundrechte als auch die Nutzer zu schützen und eine rechtliche Grundlage für die sich schnell entwickelnde KI zu schaffen. Gleichzeitig soll das Vertrauen in KI gestärkt und die Innovation gefördert werden. Diese Verordnung stellt sicher, dass KI-Systeme in der EU sicher, transparent und vertrauenswürdig sind, während sie gleichzeitig die Innovation und den Wettbewerb fördern. Hierzu vermittelt die Schulung »Data Scientist specialized in the EU AI Act« einen umfassenden Überblick über die Absicherung von KI-Anwendungen in allen relevanten Handlungsfeldern und gibt Ihnen eine strukturierte Methodik zur Anwendung in der Praxis an die Hand.

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  • Online / 22. Mai 2025, / 08.10.2025 / 15.12.2025 / Dauer: 1 Tag

    Fortgeschrittene Prompting Techniken für Generative KI

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    Mit der Weiterentwicklung von Künstlicher Intelligenz wird das Verständnis fortgeschrittener Prompting-Methoden für generative KI immer wichtiger. Aufbauend auf den in Stufe 1 erworbenen Grundkenntnissen vertieft dieser Kurs die Komplexität von Large Language Models (LLMs) und deren Anwendungen.

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  • Online / 02. Juni 2025, 13. August 2025, 30. September 2025, 28. Oktober 2025, 18. November 2025, 09 Dezember 2025 / Gesamtdauer: 1 Tag

    Kompakteinstieg Künstliche Intelligenz

    Diese Schulung richtet sich an Teilnehmende aus Management und Fachbereichen, die einen kompakten Einstieg in das Themenfeld Künstliche Intelligenz erhalten wollen, um im Austausch mit KI-Experten und Data Scientists »sprechfähig« zu werden. Was sind die Schlüsselbegriffe und Technologien hinter KI? Wie hängen KI, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammen und warum feiert KI gerade jetzt Durchbrüche? Welche Implikationen hat der Paradigmenwechsel von programmierter Logik hin zu lernenden KI-Systemen? Was macht einen guten KI-Anwendungsfall aus und welche Voraussetzungen braucht es für einen wirtschaftlichen Erfolg? Wie setzt man eine KI-Lösung methodisch und technisch um? Die vermittelten Konzepte werden mit einer Vielzahl von Fallbeispielen aus realen Anwendungen und Projekten illustriert. Abgerundet wird das Modul durch interaktive Übungen zur Rekapitulation der Kerninhalte sowie einem ersten Blick in die Welt des Deep Learning.

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  • Online / 04. Juni 2025, / Dauer: 1 Tag

    Kompakteinstieg Machine Learning Operations (MLOps)

    Futuristische Hexagons in Blau

    Durch die interaktive Online-Schulung »Machine Learning Operations (MLOps)« bekommen Sie einen kompakten Überblick über die Herausforderungen und Lösungsansätze zum produktiven Einsatz von ML-Anwendungen in Ihrem Unternehmen. Die wichtigsten Grundlagen der technischen und organisatorischen Aspekte des Prozessansatzes Machine Learning Operations (MLOps) werden Ihnen entlang des MLOps-Zyklus näher gebracht. Hierbei profitieren Sie von unserem fundierten Data Science Background als auch von der langjährigen Projekterfahrung in internen und Kundenprojekten. Dieser Kurs ist ein idealer Einstieg in das Themenfeld MLOps, da Sie aktuelle Konzepte, Methoden und Werkzeuge kennenlernen. Die technischen Inhalte werden durch einen laufenden Showcase verdeutlicht.

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  • Online oder Präsenz (siehe Anmeldeformular) / 23. Juni 2025, 10. November 2025, 08. Dezember 2025 / Dauer: 4 Tage + Prüfungstag / ab 3.440 Euro

    Certified Data Scientist Specialized in Data Analytics

    Data-Scientist-Schulung
    © Fraunhofer IAIS

    Hier lernen Fachleute mit Grundkenntnissen im Bereich Statistik und erster Programmiererfahrung wesentliche Grundlagen der modernen Datenanalyse kennen. Für die praktischen Übungen kommt die freie Software »KNIME« zum Einsatz. Die weitergehenden Möglichkeiten der statistischen Programmiersprache »Python« werden ebenfalls vorgestellt und eingeübt. Nach der Schulung sind Sie in der Lage, erste eigene Analysefragestellungen zu bearbeiten und den Nutzen von maschinellen Lernverfahren zu bewerten.

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