Course outline / demo syllabus
What this learning path covers
This page explains what the topic means for real AI jobs, what a learner should practice and how the result can be evidenced in a CV.
Example course structure
This outline shows what a useful course can cover. The actual course may be expanded depending on level and provider.
- Modul 1: Was KI wirklich bedeutet
Unterschied zwischen klassischer Software, Automatisierung, Machine Learning, Deep Learning und Generativer KI. Typische Unternehmensanwendungen wie Prognosen, Chatbots, Dokumentenanalyse, Recommendation Engines und Prozessautomatisierung. - Modul 2: Daten als Grundlage
Warum Datenqualität, Labels, Trainingsdaten, Testdaten und Datenschutz entscheidend sind. Einfache Beispiele für strukturierte Daten, Textdaten, Bilder und Zeitreihen. - Modul 3: Modelle, Prompts und Grenzen
Was ein Modell leistet, warum Ergebnisse unsicher sein können, wie Prompts wirken und weshalb Validierung, Monitoring und menschliche Prüfung wichtig bleiben. - Modul 4: KI im Unternehmen
Rollen von Product, Engineering, Data, Compliance und Fachabteilungen. Typische Arbeitsabläufe von Idee über Prototyp bis produktive Einführung. - Modul 5: Bewerbungstransfer
KI-Begriffe aus Stellenanzeigen erkennen, eigene Beispiele formulieren und einen CV-Abschnitt erstellen, der nicht übertreibt, aber vorhandene Lern- und Projekterfahrung sichtbar macht.
Practical transfer
Mini project for portfolio and CV
Build a small portfolio project and document problem, method, tools, result and limitations.
The important result is not only a certificate but a credible project reference for applications.
Relevant target roles
- Junior AI Consultant
- AI Product Assistant
- Data Analyst mit KI-Bezug
- Werkstudent KI / Digitalisierung