KI

Ihr neues Berufsbild

Sie bauen die technische Infrastruktur, auf der Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) laufen — und steuern gleichzeitig die organisatorische Einführung dieser Plattformen. Infrastrukturverantwortung und Projektführung verbinden sich dabei zur Schnittstelle zwischen Cloud-Architektur, ML-Teams und Business.

Als zertifizierte:r KI-Infrastruktur & Platform Engineer sind Sie genau diese Person.

Was Sie beruflich tun

Sie verantworten Aufbau, Betrieb und Einführung von KI-Plattformen — in Technologieunternehmen, Cloud-Teams, IT-Abteilungen oder als spezialisierte:r Berater:in. Ihre Tätigkeiten umfassen:

• Aufbau und Betrieb skalierbarer MLOps-Plattformen für Training, Deployment und Monitoring
• Cloud-Infrastruktur für ML-Workloads auf AWS, Azure und GCP planen und betreiben
• Projektinitiierung und Steuerung von KI-Infrastrukturprojekten mit Business-Case-Verantwortung
• Stakeholder-Management zwischen Data Science, Entwicklung, IT-Betrieb und Management
• Bewertung von Build-vs-Buy-Entscheidungen für KI-Plattformkomponenten
• Governance, Security und Compliance für produktive ML-Systeme sicherstellen
• Übergabe von KI-Plattformen in den Regelbetrieb und Steuerung der Weiterentwicklung

Typische Positionen: AI Platform Engineer:in, ML Infrastructure Manager:in, KI-Plattformarchitekt:in, Head of AI Infrastructure, Technical AI Program Manager:in.

Warum sich diese Weiterbildung lohnt

Der Aufbau produktiver KI-Infrastruktur ist mehr als ein technisches Vorhaben — er ist ein Organisationsprojekt. Wer beides beherrscht, ist in jedem Unternehmen, das KI skalieren will, unentbehrlich.

Was Sie lernen

Die Weiterbildung umfasst zwei eigenständige Module, die nacheinander absolviert werden. Jedes Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen. Die Reihenfolge der Module kann variieren.

Modul T2 — KI-Infrastruktur & MLOps: Sie bauen End-to-End MLOps-Pipelines: Experiment Tracking mit MLflow, Datenversionierung mit DVC, CI/CD für ML, Kubeflow- und Airflow-Pipelines, Feature Stores mit Feast, Cloud-Deployment auf AWS/Azure/GCP, Kubernetes-Cluster-Management, Monitoring, Security und Compliance.

Projektarbeit T2 — Produktionsreife MLOps-Pipeline: Daten, Training, Deployment & Monitoring: Sie bauen eine vollständige, produktionsreife MLOps-Pipeline — von der automatisierten Datenpipeline über CI/CD-Integration und Cloud-Deployment bis zu Monitoring und Alerting.

Modul M2 — KI-Projektmanagement & Business Innovation: Sie führen KI-Projekte methodisch sicher: von Initiierung, Scoping und Business Case über agile Methoden, Stakeholder-Management und KPI-Systeme bis zu MVP-Entwicklung, Produktstrategie, Go-to-Market und Continuous Improvement.

Projektarbeit M2 — KI-Projektplan: Business Case, Stakeholder-Konzept & Implementierungsplan: Sie erarbeiten einen vollständigen KI-Projektplan — mit Business Case, Stakeholder-Konzept, Risikoanalyse, Implementierungsplan und Pitch-Präsentation.

Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil

KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil. ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.

Bezeichnung der Weiterbildung:
KI-Infrastructure & Platform Engineering (WB-14-PLATFORM  (T2 + M2))

Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar

Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
 
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)

Dauer
88 Unterrichtstage │ ca. 4,5 Monate │ 2 Modul(e)

Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr

Zertifikat
KHMI-Zertifikat  │ Zertifizierte:r KI-Infrastructure & Platform Engineer

ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt

Eventdatum: 23.11.26 – 13.04.27

Eventort: Online

Ihr neues Berufsbild

KI-Product Manager:innen steuern die Entwicklung KI-basierter Produkte — von der technischen Konzeption bis zur Markteinführung. Sie verstehen, wie Modelle gebaut werden, und sprechen gleichzeitig die Sprache von Business, Stakeholdern und Produktstrategie. Diese Kombination macht sie zur Schnittstelle, ohne die technische und geschäftliche Ziele in Projekten mit Fokus auf Künstliche Intelligenz (KI) auseinanderlaufen.

Als zertifizierte:r KI-Product Manager:in sind Sie genau diese Person.

Was Sie beruflich tun

Sie übernehmen Produktverantwortung für KI-basierte Anwendungen — in Technologieunternehmen, Startups, Digitaleinheiten oder als spezialisierte:r Berater:in. Ihre Tätigkeiten umfassen:

• Technische Produktkonzeption für KI-Anwendungen auf Basis von ML-Kenntnissen
• Entwicklung und Verteidigung von Business Cases und ROI-Analysen für KI-Produkte
• Steuerung interdisziplinärer Teams aus Data Scientists, Entwickler:innen und Business-Stakeholdern
• MVP-Entwicklung, Produktvalidierung und nutzerzentrierte Discovery für KI-Lösungen
• Go-to-Market-Planung und Produktstrategie für KI-basierte Services
• Bewertung technischer Machbarkeit und Qualität von ML-Modellen aus Produktperspektive
• Übergabe von KI-Produkten in den Betrieb und Steuerung von Continuous Improvement

Typische Positionen: AI Product Manager:in, KI-Product Owner:in, Technical Product Manager:in (AI), Head of AI Products.

Warum sich diese Weiterbildung lohnt

Die Fähigkeit, zwischen ML-Entwicklung und Produktmanagement zu vermitteln, ist eine der spannendsten Qualifikationen im KI-Markt. Unternehmen suchen explizit nach Fachkräften, die technische Konzepte in Produktentscheidungen übersetzen können — und Produktanforderungen so formulieren, dass Entwicklungsteams sie umsetzen können.

Was Sie lernen

Die Weiterbildung umfasst zwei eigenständige Module, die nacheinander absolviert werden. Jedes Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen. Die Reihenfolge der Module kann variieren.

Modul T1 — KI-Entwicklung & Machine Learning: Sie beherrschen den vollständigen ML-Lifecycle: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Regression, Klassifikation, Clustering, Deep Learning mit TensorFlow/Keras und PyTorch, CNNs, Transformer-Architekturen, Hugging Face, FastAPI-Inferenzendpunkte und Containerisierung mit Docker.

Projektarbeit T1 — End-to-End ML-Anwendung: Training, API & Deployment: Sie entwickeln eine vollständige ML-Anwendung — von der Datenaufbereitung über Modelltraining und Evaluation bis zum deployment-fähigen API-Service mit Dokumentation und technischer Präsentation.

Modul M2 — KI-Projektmanagement & Business Innovation: Sie führen KI-Projekte methodisch sicher: von Initiierung, Scoping und Business Case über agile Methoden, Stakeholder-Management und KPI-Systeme bis zu MVP-Entwicklung, Produktstrategie, Go-to-Market und Continuous Improvement.

Projektarbeit M2 — KI-Projektplan: Business Case, Stakeholder-Konzept & Implementierungsplan: Sie erarbeiten einen vollständigen KI-Projektplan — mit Business Case, Stakeholder-Konzept, Risikoanalyse, Implementierungsplan und Pitch-Präsentation.

Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil

KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil. ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.

Bezeichnung der Weiterbildung:
KI-Product Management (WB-13-PRODUCT  (T1 + M2))

Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar

Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
 
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)

Dauer
88 Unterrichtstage │ ca. 4,5 Monate │ 2 Modul(e)

Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr

Zertifikat
KHMI-Zertifikat  │  Zertifizierte:r KI-Product Manager:in

ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt

Eventdatum: 23.11.26 – 13.04.27

Eventort: Online

Ihr neues Berufsbild

Sie verantworten Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI) von der ersten Zeile Code bis zum produktiven Betrieb — entwickeln Modelle, bauen die Infrastruktur, die diese Modelle trägt, und sorgen dafür, dass beides zuverlässig funktioniert. In kleinen Teams als Alleinverantwortliche, in großen Organisationen als technische Schnittstelle zwischen Data Science und IT-Betrieb.

Als zertifizierte:r Machine Learning & Infrastructure Engineer sind Sie genau diese Person.

Was Sie beruflich tun

Sie tragen die Gesamtverantwortung für KI-Systeme — vom Modelldesign bis zum produktiven Betrieb. In Technologieunternehmen, Datenabteilungen, Cloud-Teams oder als spezialisierte:r Freelancer:in übernehmen Sie Aufgaben, die Entwicklung und Infrastruktur zusammendenken. Ihre Tätigkeiten umfassen:

• Entwicklung, Training und Evaluation von ML-Modellen mit Python, TensorFlow, PyTorch und Hugging Face
• Aufbau und Betrieb von End-to-End MLOps-Pipelines für reproduzierbare, automatisierte Trainings- und Deployment-Prozesse
• Bereitstellung von Modellen als skalierbare APIs und Deployment auf Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)
• Versionierung von Code, Daten und Modellen mit MLflow, DVC und Git für nachvollziehbare und auditierbare Systeme
• Kubernetes-basiertes Ressourcenmanagement für Training- und Inferenz-Workloads inkl. GPU-Cluster
• Monitoring von Modellperformance, Data Drift und Systemstabilität in produktiven Umgebungen
• Technische Brückenfunktion zwischen Data Science, Plattformteam und IT-Betrieb

Typische Positionen: KI-Systems Engineer, Senior ML Engineer, AI Platform Engineer, MLOps & Development Lead, Full-Stack AI Engineer, KI-Architekt:in für produktive Systeme.

Warum sich diese Weiterbildung lohnt

Der Markt unterscheidet zunehmend zwischen Fachkräften, die KI-Modelle entwickeln, und solchen, die diese Modelle in produktionsstabilen, skalierbaren Systemen betreiben. Wer beides kann, besetzt eine Schnittstellenrolle, die für Unternehmen aller Größen strategisch wertvoll ist — besonders dort, wo KI-Teams noch klein sind und eine Person den vollständigen Lifecycle verantworten muss.

Was Sie lernen

Die Weiterbildung umfasst zwei eigenständige Module, die nacheinander absolviert werden. Jedes Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen. Die Reihenfolge der Module kann variieren.

Modul T1 — KI-Entwicklung & Machine Learning: Sie beherrschen den vollständigen ML-Lifecycle: von Python-Setup, Datenaufbereitung und Feature Engineering über klassische Verfahren (Regression, Klassifikation, Clustering) bis zu Deep Learning mit TensorFlow/Keras und PyTorch. Sie arbeiten mit CNNs, Transformer-Architekturen und Hugging Face, entwickeln FastAPI-Inferenzendpunkte und containerisieren Ihre Anwendungen mit Docker.

Projektarbeit T1 — End-to-End ML-Anwendung: Sie entwickeln eine vollständige ML-Anwendung — von der Datenaufbereitung über Modelltraining und Evaluation bis zum deployment-fähigen API-Service mit Dokumentation und technischer Präsentation.

Modul T2 — KI-Infrastruktur & MLOps: Sie bauen und betreiben End-to-End MLOps-Pipelines: Experiment Tracking mit MLflow, Datenversionierung mit DVC, CI/CD für ML, Kubeflow- und Airflow-Pipelines, Feature Stores mit Feast, Cloud-Deployment auf AWS/Azure/GCP, Kubernetes-Cluster-Management, Monitoring, Observability, Security und Compliance.

Projektarbeit T2 — Produktionsreife MLOps-Pipeline: Sie bauen eine vollständige, produktionsreife MLOps-Pipeline — von der automatisierten Datenpipeline über CI/CD-Integration und Cloud-Deployment bis zu Monitoring und Alerting. Die Pipeline wird live demonstriert und dokumentiert.

Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil

KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil. ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.

Bezeichnung der Weiterbildung:
Machine Learning Engineering & MLOps (WB-12-SYSTEMS  (T1 + T2))

Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar

Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
 
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)

Dauer
88 Unterrichtstage │ ca. 4,5 Monate │ 2 Modul(e)

Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr

Zertifikat
KHMI-Zertifikat  │  Zertifizierte:r Machine Learning & Infrastructure Engineer

ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt

Eventdatum: 23.11.26 – 13.04.27

Eventort: Online

Ihr neues Berufsbild

Sie entwickeln Marketingstrategien auf Basis Künstlicher Intelligenz und setzen sie operativ um. Strategische Positionierung und KI-Integration, Change-Kompetenz und Content-Produktion verbinden sich dabei zu einem durchgängigen Verantwortungsprofil — von der Roadmap bis zur Kampagne.

Als zertifizierte:r KI-Marketing Strategist:in sind Sie genau diese Person.

Was Sie beruflich tun

Sie verantworten KI-gestützte Marketingstrategie und -umsetzung in Unternehmen, Beratungsumfeldern oder als selbständige:r Strategie- und Content-Expert:in. Ihre Tätigkeiten umfassen:

• Entwicklung KI-gestützter Marketingstrategien, Roadmaps und Change-Konzepte für Marken und Unternehmen
• KI-Readiness-Assessment und Use-Case-Priorisierung im Marketingkontext
• Operative Umsetzung: Content-Produktion, SEO/AEO, Social Media, E-Mail und Kampagnen mit KI
• Steuerung von Marketing-Transformationsprojekten inkl. Upskilling und Prozessveränderung
• Erstellung von Business Cases für KI-Investitionen in Marketing und Kommunikation
• Governance und Qualitätssicherung für KI-generierte Marketinginhalte
• Kommunikation von KI-Marketingstrategie gegenüber Geschäftsführung und Stakeholdern

Typische Positionen: KI-Marketing Strategist:in, Head of AI Marketing, CMO mit KI-Fokus, Digital Transformation Manager:in (Marketing), KI-Marketingberater:in.

Warum sich diese Weiterbildung lohnt

Marketingverantwortliche, die KI strategisch einführen und gleichzeitig operativ umsetzen können, sind in Unternehmen jeder Größe selten. Die Kombination aus Change-Kompetenz und Content-Praxis macht den Unterschied zwischen Beratung und echter Wirkung.

Was Sie lernen

Die Weiterbildung umfasst zwei eigenständige Module, die nacheinander absolviert werden. Jedes Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen. Die Reihenfolge der Module kann variieren.

Modul M1 — KI-Strategie & Change Management: Sie entwickeln KI-Strategien, Roadmaps und Business Cases, bewerten KI-Readiness und priorisieren Use Cases. Sie steuern Change-Management-Prozesse, gestalten Governance-Strukturen und ordnen regulatorische Anforderungen wie EU AI Act und DSGVO in den Unternehmenskontext ein.

Projektarbeit M1 — KI-Strategie, Roadmap & Change-Management-Konzept: Sie entwickeln eine vollständige KI-Strategie für ein reales oder realistisches Unternehmensumfeld — mit Readiness-Analyse, Use-Case-Portfolio, Roadmap, Business Case und Change-Management-Konzept.

Modul K1 — KI für Content Creation & Marketing: Sie beherrschen die strategische und operative KI-gestützte Content-Produktion: von Prompt Engineering und SEO/AEO-Optimierung über Texterstellung für Blog, Social Media, E-Mail und Werbetexte bis zur KI-gestützten Bildgenerierung und datenbasierten Kampagnensteuerung.

Projektarbeit K1 — KI-gestützte Content-Marketing-Kampagne: Sie entwickeln eine vollständige, dokumentierte Content-Marketing-Kampagne mit KI-Unterstützung — von der Strategie über die Produktion bis zur Erfolgsmessung.

Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil

KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil. ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.

Bezeichnung der Weiterbildung:
KI-Management und Marketingstrategie (WB-11-STRATEGY  (M1 + K1))

Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar

Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
 
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)

Dauer
88 Unterrichtstage │ ca. 4,5 Monate │ 2 Modul(e)

Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr

Zertifikat
KHMI-Zertifikat  │  Zertifizierte:r KI-Marketing Strategist:in

ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt

Eventdatum: 23.11.26 – 13.04.27

Eventort: Online

Ihr neues Berufsbild

KI-Transformations- & Innovationsmanager:innen verantworten den vollständigen Bogen von der strategischen Vision bis zur konkreten Projektumsetzung. Sie entwickeln Roadmaps und führen sie durch — ohne an eine andere Schnittstelle übergeben zu müssen. Strategie und Delivery für die Integration der Künstlichen Intelligenz im Unternehmen liegen in einer Hand.

Als zertifizierte:r KI-Transformations- & Innovationsmanager:in sind Sie genau diese Person.

Was Sie beruflich tun

Sie steuern KI-Transformationen auf strategischer und operativer Ebene — in Unternehmen aller Branchen, Beratungsumfeldern oder als interne Transformationsverantwortliche:r. Ihre Tätigkeiten umfassen:

• Entwicklung unternehmensweiter KI-Strategien, Roadmaps und Operating Models
• Führung von KI-Transformationsprogrammen von der Initiierung bis zur Skalierung
• Erstellung und Kommunikation von Business Cases gegenüber Vorstand und Investoren
• Steuerung von Change-Management-Prozessen und Upskilling-Programmen für Mitarbeitende
• Aufbau von Governance-Strukturen, Risikorahmen und Compliance-Prozessen
• Agile Projektführung für explorative KI-Vorhaben und MVPs
• Portfoliosteuerung über mehrere parallele KI-Initiativen hinweg

Typische Positionen: KI-Transformationsmanager:in, Chief AI Officer (CAO), Head of AI Strategy & Delivery, AI Innovation Director:in, KI-Programmleit:in.

Warum sich diese Weiterbildung lohnt

Unternehmen scheitern bei KI-Transformationen häufig daran, dass Strategie und Umsetzung in verschiedenen Händen liegen. Wer beides beherrscht, übernimmt eine Rolle mit maximalem Wirkungsradius.

Was Sie lernen

Die Weiterbildung umfasst zwei eigenständige Module, die nacheinander absolviert werden. Jedes Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen. Die Reihenfolge der Module kann variieren.

Modul M1 — KI-Strategie & Change Management: Sie entwickeln KI-Strategien, Roadmaps und Business Cases, bewerten KI-Readiness und priorisieren Use Cases. Sie steuern Change-Management-Prozesse, gestalten Governance-Strukturen und ordnen regulatorische Anforderungen wie EU AI Act und DSGVO in den Unternehmenskontext ein.

Projektarbeit M1 — KI-Strategie, Roadmap & Change-Management-Konzept: Sie entwickeln eine vollständige KI-Strategie für ein reales oder realistisches Unternehmensumfeld — mit Readiness-Analyse, Use-Case-Portfolio, Roadmap, Business Case und Change-Management-Konzept.

Modul M2 — KI-Projektmanagement & Business Innovation: Sie führen KI-Projekte methodisch sicher: von Initiierung, Scoping und Business Case über agile Methoden, Stakeholder-Management und KPI-Systeme bis zu MVP-Entwicklung, Produktstrategie, Go-to-Market und Continuous Improvement.

Projektarbeit M2 — KI-Projektplan: Business Case, Stakeholder-Konzept & Implementierungsplan: Sie erarbeiten einen vollständigen KI-Projektplan — mit Business Case, Stakeholder-Konzept, Risikoanalyse, Implementierungsplan und Pitch-Präsentation.

Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil

KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil. ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.

Bezeichnung der Weiterbildung:
KI-Transformations- & Innovationsmanagement (WB-10-TRANSFORM  (M1 + M2))

Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar

Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
 
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)

Dauer
88 Unterrichtstage │ ca. 4,5 Monate │ 2 Modul(e)

Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr

Zertifikat
KHMI-Zertifikat  │  Zertifizierte:r KI-Transformations- & Innovationsmanager:in

ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt

Eventdatum: 23.11.26 – 13.04.27

Eventort: Online

Ihr neues Berufsbild

Sie verantworten Medienformate, die mit Künstlicher Intelligenz (KI) entstehen — von der ersten Konzeptidee über die kreative Umsetzung bis zur fertigen Auslieferung — und steuern gleichzeitig komplexe Medienprojekte im Hintergrund. Kreative Ausführung und Projektverantwortung liegen dabei in einer Hand.

Als zertifizierte:r KI-Media Production Lead sind Sie genau diese Person.

Was Sie beruflich tun

Sie führen Medienprojekte in Produktionshäusern, Agenturen, Unternehmenskommunikation oder als selbständige:r Medienproduktionsmanager:in. Ihre Tätigkeiten umfassen:

• Leitung komplexer KI-gestützter Medienprojekte von der Konzeption bis zur Auslieferung
• Produktion von Video-, Audio- und Grafikinhalten für Werbung, PR und digitale Kanäle
• Erstellung von Projektplänen, Budgets und Business Cases für Medienproduktionen
• Stakeholder-Kommunikation mit Auftraggebern, Kreativteams und technischen Dienstleistern
• Qualitätssicherung und Abnahme KI-generierter Medienassets nach Marken- und Lieferstandards
• Aufbau skalierbarer Produktionsworkflows mit KI-Tools für Teams und Freelancer:innen
• Go-to-Market und Distribution für Medienformate auf relevanten Plattformen

Typische Positionen: Media Production Manager:in, Head of Content Production, KI-Medienproduktionsleiter:in, Creative Project Manager:in, Branded Content Lead.

Warum sich diese Weiterbildung lohnt

Medienproduktion mit KI wird schneller, komplexer und multiformatiger. Wer Kreativproduktion und Projektführung verbindet, übernimmt Rollen, die klassische Producer:innen und klassische Projektmanager:innen gleichermaßen ersetzen.

Was Sie lernen

Die Weiterbildung umfasst zwei eigenständige Module, die nacheinander absolviert werden. Jedes Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen. Die Reihenfolge der Module kann variieren.

Modul K2 — KI-gestützte Medienproduktion & Design: Sie produzieren professionelle Video-, Audio- und Grafikinhalte mit KI: von Videoprompting, Postproduktion und Storytelling über Sprachsynthese, Voice Cloning und Audio-Mastering bis zu KI-Bildgenerierung, Branding und Motion Graphics.

Projektarbeit K2 — Multimedia-Produktion: Sie produzieren ein vollständiges Multimedia-Projekt — von der Konzeption und Preproduktion über die KI-gestützte Hauptproduktion bis zum finalen Export und der Präsentation.

Modul M2 — KI-Projektmanagement & Business Innovation: Sie führen KI-Projekte methodisch sicher: von Initiierung, Scoping und Business Case über agile Methoden, Stakeholder-Management und KPI-Systeme bis zu MVP-Entwicklung, Produktstrategie, Go-to-Market und Continuous Improvement.

Projektarbeit M2 — KI-Projektplan: Business Case, Stakeholder-Konzept & Implementierungsplan: Sie erarbeiten einen vollständigen KI-Projektplan — mit Business Case, Stakeholder-Konzept, Risikoanalyse, Implementierungsplan und Pitch-Präsentation.

Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil

KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil. ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.

Bezeichnung der Weiterbildung:
KI-Medienproduktion & Leadership (WB-09-PRODUKTION  (K2 + M2))

Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar

Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
 
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)

Dauer
88 Unterrichtstage │ ca. 4,5 Monate │ 2 Modul(e)

Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr

Zertifikat
KHMI-Zertifikat  │  Zertifizierte:r KI-Media Production Lead

ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt

Eventdatum: 23.11.26 – 13.04.27

Eventort: Online

Ihr neues Berufsbild

Wachstumsstrategien entwickeln und mithilfe Künstlicher Intelligenz skalieren — von der Kampagnenproduktion über die Produktstrategie bis zur datengetriebenen Optimierung: Das ist die Aufgabe von KI-Growth & Campaign Architect:innen. Sie verbinden kreative Entwicklung mit strategischer und betriebswirtschaftlicher Verantwortung.

Als zertifizierte:r KI-Growth & Campaign Architect:in sind Sie genau diese Person.

Was Sie beruflich tun

Sie steuern KI-gestütztes Wachstum in Unternehmen, Scale-ups, Digitalagenturen oder als spezialisierte:r Growth-Berater:in. Ihre Tätigkeiten umfassen:

• Entwicklung und Umsetzung KI-gestützter Content- und Kampagnenstrategien
• Erstellung von Business Cases und ROI-Analysen für Marketinginvestitionen
• Steuerung von Kampagnenprojekten mit agilen Methoden und klaren KPI-Systemen
• SEO/AEO-Optimierung, A/B-Testing und datengetriebene Performance-Steuerung
• MVP-Entwicklung und Go-to-Market für neue Produkte und Services
• Stakeholder-Kommunikation gegenüber Management, Vertrieb und externen Partnern
• Aufbau skalierbarer Content-Produktionsprozesse mit KI-Tools für Teams

Typische Positionen: KI-Growth Manager:in, Head of Performance Marketing, AI Campaign Strategist:in, Digital Growth Architect:in, Marketing Operations Lead.

Warum sich diese Weiterbildung lohnt

Wachstum durch KI zu skalieren, erfordert mehr als Kampagnen-Know-how — es braucht strukturiertes Projektdenken, Business-Case-Kompetenz und strategische Kommunikationsfähigkeit. Diese Kombination ist im Performance-Marketing und in der Produkteinführung gleichermaßen gefragt.

Was Sie lernen

Die Weiterbildung umfasst zwei eigenständige Module, die nacheinander absolviert werden. Jedes Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen. Die Reihenfolge der Module kann variieren.

Modul K1 — KI für Content Creation & Marketing: Sie beherrschen die strategische und operative KI-gestützte Content-Produktion: von Prompt Engineering und SEO/AEO-Optimierung über Texterstellung für Blog, Social Media, E-Mail und Werbetexte bis zur KI-gestützten Bildgenerierung und datenbasierten Kampagnensteuerung.

Projektarbeit K1 — KI-gestützte Content-Marketing-Kampagne: Sie entwickeln eine vollständige, dokumentierte Content-Marketing-Kampagne mit KI-Unterstützung — von der Strategie über die Produktion bis zur Erfolgsmessung.

Modul M2 — KI-Projektmanagement & Business Innovation: Sie führen KI-Projekte methodisch sicher: von Initiierung, Scoping und Business Case über agile Methoden, Stakeholder-Management und KPI-Systeme bis zu MVP-Entwicklung, Produktstrategie, Go-to-Market und Continuous Improvement.

Projektarbeit M2 — KI-Projektplan: Business Case, Stakeholder-Konzept & Implementierungsplan: Sie erarbeiten einen vollständigen KI-Projektplan — mit Business Case, Stakeholder-Konzept, Risikoanalyse, Implementierungsplan und Pitch-Präsentation.

Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil

KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil. ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.

Bezeichnung der Weiterbildung:
KI-Growth Marketing & Management (WB-08-GROWTH  (K1 + M2))

Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar

Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
 
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)

Dauer
88 Unterrichtstage │ ca. 4,5 Monate │ 2 Modul(e)

Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr

Zertifikat
KHMI-Zertifikat  │  Zertifizierte:r KI-Growth & Campaign Architect:in

ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt

Eventdatum: 23.11.26 – 13.04.27

Eventort: Online

Ihr neues Berufsbild

Creative Director mit Fokus auf Künstliche Intelligenz verantworten die gesamte kreative Produktion — von der Kampagnenidee und Content-Strategie über Text, Social Media und SEO bis zur visuellen Markenführung, Videoproduktion und Sounddesign.

Als zertifizierte:r KI-Creative Director sind Sie genau diese Person.

Was Sie beruflich tun

Sie leiten kreative KI-Projekte in Agenturen, Unternehmen, Medienproduktionen oder als selbständige Kreativfachkraft. Ihre Tätigkeiten umfassen:

• Entwicklung und Umsetzung ganzheitlicher KI-gestützter Kreativkampagnen über alle Formate hinweg
• Steuerung der Contentproduktion: Text, Bild, Video, Audio und Design in einem integrierten Workflow
• Markenführung und Sicherstellung visueller und sprachlicher Konsistenz über alle Kanäle
• Briefing und Qualitätssicherung KI-generierter Inhalte nach kreativen und rechtlichen Standards
• Entwicklung und Pflege von Prompt-Bibliotheken und Produktionsworkflows für kreative Teams
• Kampagnensteuerung: SEO/AEO, A/B-Testing, Performance-Auswertung und Optimierung
• Konzeption und Produktion von Video- und Audioformaten für Social Media, Werbung und PR

Typische Positionen: KI-Creative Director, Head of Content & Media, Creative Strategist:in, AI Creative Lead, Brand & Content Manager:in (AI).

Warum sich diese Weiterbildung lohnt

Der Markt für kreative Fachkräfte entwickelt sich rasant: Agenturen und Unternehmen suchen keine getrennten Spezialist:innen für Text, Bild und Video mehr — sondern kreative Generalist:innen, die alle Formate mit KI souverän beherrschen und kreativ führen können.

Was Sie lernen

Die Weiterbildung umfasst zwei eigenständige Module, die nacheinander absolviert werden. Jedes Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen. Die Reihenfolge der Module kann variieren.

Modul K1 — KI für Content Creation & Marketing: Sie beherrschen die strategische und operative KI-gestützte Content-Produktion: von Prompt Engineering und SEO/AEO-Optimierung über Texterstellung für Blog, Social Media, E-Mail und Werbetexte bis zur KI-gestützten Bildgenerierung und datenbasierten Kampagnensteuerung.

Projektarbeit K1 — KI-gestützte Content-Marketing-Kampagne: Sie entwickeln eine vollständige, dokumentierte Content-Marketing-Kampagne mit KI-Unterstützung — von der Strategie über die Produktion bis zur Erfolgsmessung.

Modul K2 — KI-gestützte Medienproduktion & Design: Sie produzieren professionelle Video-, Audio- und Grafikinhalte mit KI: von Videoprompting, Postproduktion und Storytelling über Sprachsynthese, Voice Cloning und Audio-Mastering bis zu KI-Bildgenerierung, Branding und Motion Graphics.

Projektarbeit K2 — Multimedia-Produktion: Sie produzieren ein vollständiges Multimedia-Projekt — von der Konzeption und Preproduktion über die KI-gestützte Hauptproduktion bis zum finalen Export und der Präsentation.

Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil

KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil. ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.

Bezeichnung der Weiterbildung:
KI-Creative Production & Marketing (WB-07-CREATIVE  (K1 + K2))

Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar

Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
 
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)

Dauer
88 Unterrichtstage │ ca. 4,5 Monate │ 2 Modul(e)

Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr

Zertifikat
KHMI-Zertifikat  │  Zertifizierte:r KI-Creative Director

ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt

Eventdatum: 23.11.26 – 13.04.27

Eventort: Online

Ihr neues Berufsbild

Modelle, die nicht produktiv laufen, schaffen keinen Wert. KI-Infrastruktur und MLOps sorgen dafür, dass ML-Systeme skalierbar, auditierbar und dauerhaft stabil im Einsatz bleiben. Expert:innen, die diese Systeme bauen und betreiben, gehören zu den gefragtesten Fachkräften im gesamten Ökosystem der Künstlichen Intelligenz.

Als zertifizierte:r KI-MLOps & Infrastructure Engineer:in sind Sie genau diese Person.

Was Sie beruflich tun

Sie bauen und betreiben produktionsreife ML-Systeme — in Technologieunternehmen, Cloud-Teams, Datenabteilungen oder als spezialisierte:r ML Platform Engineer:in. Ihre Tätigkeiten umfassen:

• Aufbau und Betrieb von End-to-End MLOps-Pipelines
• Versionierung von Code, Daten und Modellen für reproduzierbare und nachvollziehbare Trainingsprozesse
• Implementierung von CI/CD-Pipelines für automatisiertes Training, Testing und Deployment
• Cloud-Deployment von ML-Systemen
• Monitoring von Modellperformance, Data Drift, Systemstabilität und Compliance

Typische Positionen: MLOps Engineer:in, ML Platform Engineer:in, AI Infrastructure Architect:in, DevOps Engineer (ML), Cloud ML Engineer:in.

Warum sich diese Weiterbildung lohnt

Produktive KI-Systeme erfordern spezialisiertes Infrastruktur-Know-how, das weit über klassisches DevOps hinausgeht. Während Data Scientists Modelle entwickeln, sorgen MLOps-Expert:innen dafür, dass diese Modelle in skalierbaren, sicheren und wartbaren Systemen laufen. Diese Rolle ist eine der am starksten nachgefragten im gesamten KI-Markt.

Was Sie lernen

Die Weiterbildung besteht aus einem Modul. Das Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen.

Themenblock 1 — MLOps-Grundlagen & Versionierung Sie verstehen die Prinzipien von MLOps, richten Experiment Tracking mit MLflow ein und verwalten Modelle im Model Registry.

Themenblock 2 — Pipelines, Orchestrierung & Feature Engineering Sie entwickeln automatisierte Trainings- und Datenpipelines mit Kubeflow und Airflow, bauen Feature Stores mit Feast auf und implementieren umfassende Teststrategien für ML-Systeme.

Themenblock 3 — Cloud, Deployment & Betrieb Sie deployen ML-Systeme auf Cloud-Plattformen und implementieren kontrollierte Deployment-Strategien. Sie richten Monitoring, Observability, Security und Compliance-Prozesse für produktive ML-Systeme ein.

Projektarbeit — Produktionsreife MLOps-Pipeline: Daten, Training, Deployment & Monitoring Im Abschlussprojekt bauen Sie eine vollständige, produktionsreife MLOps-Pipeline — von der automatisierten Datenpipeline und Cloud-Deployment bis zu Monitoring und Alerting.

Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil

KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil. ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.

Bezeichnung der Weiterbildung:
KI-Infrastruktur & MLOps (WB-06-MLOPS  (T2))

Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar

Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
 
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)

Dauer
44 Unterrichtstage │ ca. 2 Monate │ 1 Modul(e)

Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr

Zertifikat
KHMI-Zertifikat  │  Zertifizierte:r KI-MLOps & Infrastructure Engineer:in

ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt

Eventdatum: 23.11.26 – 05.02.27

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Machine Learning und KI-Entwicklung sind die technische Grundlage der digitalen Transformation. Die Nachfrage übersteigt das Angebot — strukturell und dauerhaft. Wer Modelle trainiert und Systeme der Künstlichen Intelligenz in produktive Umgebungen bringt, schafft die Anwendungen, auf die Unternehmen aller Branchen zunehmend angewiesen sind.

Als zertifizierte:r KI-Entwickler:in (Machine Learning & GenAI) sind Sie genau diese Person.

Was Sie beruflich tun

Sie entwickeln und bringen KI-Systeme in produktive Umgebungen — in Softwareunternehmen, Forschungsumfeldern, Datenabteilungen oder als selbstständige KI-Entwickler:in. Ihre Tätigkeiten umfassen:

• Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen
• Datenaufbereitung, Feature Engineering und explorative Datenanalyse
• Entwicklung von Deep-Learning-Architekturen für Computer Vision und Natural Language Processing
• Fine-Tuning von Transformer-Modellen und LLM-Integration
• Bereitstellung von ML-Modellen und Containerisierung mit Docker
• Monitoring von Modellperformance und Implementierung von MLOps-Grundprinzipien

Typische Positionen: ML Engineer:in, AI Developer:in, Data Scientist:in, NLP Engineer:in, AI Application Developer:in.

Warum sich diese Weiterbildung lohnt

Die Nachfrage nach KI-Entwickler:innen übersteigt das Angebot in nahezu allen Branchen. Wer den vollständigen ML-Lifecycle — von Daten über Training bis Deployment — beherrscht, ist in jedem technischen Team unentbehrlich. Die Fähigkeit, Modelle nicht nur zu trainieren, sondern produktionsreif bereitzustellen, ist der entscheidende Qualifikationssprung.

Was Sie lernen

Die Weiterbildung besteht aus einem Modul. Das Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen.

Themenblock 1 — ML-Grundlagen & klassische Verfahren Sie richten Ihre Entwicklungsumgebung ein, erarbeiten die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens und entwickeln Regressions-, Klassifikations- und Clustering-Modelle. Sie beherrschen Feature Engineering, Modellbewertung und das scikit-learn-Ökosystem.

Themenblock 2 — Deep Learning & NLP Sie entwickeln neuronale Netze, trainieren Bildmodelle und bearbeiten Sequenzaufgaben. Sie arbeiten mit Transformer-Architekturen und führen aufgabenorientiertes Fine-Tuning durch.

Themenblock 3 — LLMs, Deployment & MLOps-Grundlagen Sie integrieren Large Language Models für produktive Anwendungen, containerisieren Anwendungen mit Docker und implementieren Monitoring sowie die Grundprinzipien von MLOps für wartbare KI-Systeme.

Projektarbeit — End-to-End ML-Anwendung: Training, API & Deployment Im Abschlussprojekt entwickeln Sie eine vollständige End-to-End ML-Anwendung — von der Datenaufbereitung über Modelltraining und Evaluation bis zum deployment-fähigen API-Service mit Dokumentation und technischer Präsentation.

Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil

KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil.

ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.

Bezeichnung der Weiterbildung:
KI-Entwicklung & Machine Learning (WB-05-MLEARNING  (T1))

Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar

Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
 
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)

Dauer
44 Unterrichtstage │ ca. 2 Monate │ 1 Modul(e)

Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr

Zertifikat
KHMI-Zertifikat  │  Zertifizierte:r KI-Entwickler:in (Machine Learning & GenAI)

ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt

Eventdatum: 23.11.26 – 05.02.27

Eventort: Online