Applied Generative AI Specialization
3.500,00 EUR
- 16 Wochen
Die Spezialisierung „Applied Generative AI“, entwickelt in Zusammenarbeit mit Michigan Engineering Professional Education, ist ein praxisorientiertes Programm, das Fachleuten dabei hilft, praktische, skalierbare und verantwortungsvolle generative KI-Lösungen zu entwickeln. Sie eignet sich ideal für IT- und Datenfachleute, Produkt- und Programmmanager, Berater sowie Berufseinsteiger in der Technologiebranche und konzentriert sich darauf, GenAI auf reale geschäftliche und technische Herausforderungen anzuwenden.
Über das Programm
Angewandte Generative-KI-Spezialisierung in Zusammenarbeit mit Michigan Engineering Professional Education, ermöglicht durch Simplilearn
Ein praxisorientiertes, karrierefokussiertes Programm, das darauf ausgelegt ist, Fachleuten dabei zu helfen, praktische, skalierbare und verantwortungsvolle generative KI-Lösungen zu entwickeln. Ausgerichtet auf IT- und Datenprofis, Produkt- und Programmmanager, Berater und aufstrebende Technolog:innen, legt diese Spezialisierung den Schwerpunkt darauf, GenAI-Fähigkeiten auf reale geschäftliche und technische Herausforderungen anzuwenden.
- Meistere die Fähigkeiten, autonome KI-Agenten zu entwerfen und bereitzustellen, die zu eigenständigem Denken, Planen und Ausführen fähig sind.
- Nimm an Live-Masterclasses teil, die interaktiv gestaltet und von erfahrenen Branchenprofis geleitet werden.
- Ein 16-wöchiges Programm mit Wochenendsitzungen von durchschnittlich 8–10 Stunden pro Woche.
- Kontaktieren Sie uns für kommende Kohortentermine und Details zur Terminplanung!
Der Lehrplan umfasst Python-Grundlagen, KI-Kompetenz, generative KI-Modelle und -Architekturen, die Entwicklung von LLM-Anwendungen, agentische KI-Frameworks sowie GenAI-Governance. Die Teilnehmenden erhalten praxisnahe Einblicke in fortgeschrittene Techniken wie Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Modell-Fine-Tuning – alles basierend auf Best Practices für Transparenz, Fairness, Sicherheit und regulatorische Compliance in der KI.
Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Absolventinnen und Absolventen branchenweit anerkannte Zertifikate von Simplilearn, Michigan Engineering Professional Education und Microsoft Azure, die ihre Bereitschaft belegen, KI-getriebene Transformationen in ihren Organisationen zu konzipieren, bereitzustellen und voranzutreiben.
Hauptfunktionen
Kursinhalte und Materialien werden auf Englisch bereitgestellt
Für Lernende mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau konzipiert
in Zusammenarbeit mit Michigan Engineering Professional Education, Powered By Simplilearn
16-wöchiges Programm mit Wochenendsitzungen von 5–6 Stunden pro Woche
Über 70 Stunden Live-Unterricht mit Dozent:innen und mentorengeleiteter Projektunterstützung
Empfohlene 300+ Stunden Selbststudium und Praxis
1 Jahr Kurszugang, einschließlich Aufzeichnungen der Sitzungen
12+ wegweisende KI-Tools: OpenAI, Stable Diffusion, Microsoft Copilot und Streamlit
Erhalten Sie ein Microsoft-Kursabschlusszertifikat über das MS Learn-Portal
Erwerben Sie ein Abschlusszertifikat für das Programm, ausgestellt von Michigan Engineering Professional Education
Nach Abschluss wurde ein digitales Abzeichen von Michigan Engineering Professional Education verliehen
Lernergebnisse
Am Ende dieses Bootcamps wirst du in der Lage sein:
Programmierung
Schaffen Sie ein solides Programmierfundament, um Python-Code zu schreiben, auszuführen und zu optimieren, der speziell auf KI- und Machine-Learning-Workflows sowie -Anwendungen zugeschnitten ist.
KI-Konzepte
Erarbeiten Sie ein umfassendes Verständnis von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und generativen KI-Prinzipien, einschließlich ethischer Aspekte, verantwortungsvoller Nutzung und praxisnaher Anwendungen in der realen Welt.
Generative Modelle
Untersuchen und arbeiten Sie mit grundlegenden generativen Modellarchitekturen, darunter Variations-Autoencoder (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs) und Large Language Models (LLMs).
Prompt-Engineering
Meistere fortgeschrittene Prompt-Engineering-Strategien, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Methoden zum Finetuning von Modellen, um das volle Potenzial von LLMs in praktischen Anwendungen auszuschöpfen.
Agentische KI
Nutzen Sie agentische Frameworks, um intelligente, autonome KI-Agenten zu entwerfen und zu entwickeln, und setzen Sie LangChain ein, um mehrstufiges Denken und die Ausführung komplexer Aufgaben zu orchestrieren.
Compliance & Governance
Wenden Sie branchenübliche Best Practices an, um Transparenz, Fairness, Datensicherheit und die Einhaltung sich weiterentwickelnder regulatorischer Anforderungen bei KI sicherzustellen.
Kreative KI
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Stable Diffusion und Autoencoder-Architekturen, um hochwertige Bilder zu erzeugen und die Grenzen der kreativen Möglichkeiten von KI zu erweitern.
Lösungsentwicklung
Konzipieren, entwickeln und implementieren Sie verantwortungsvolle, KI-gestützte Lösungen, die darauf ausgerichtet sind, echte geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen und messbare Auswirkungen auf Ihre Organisation zu erzielen.
Tools & Plattformen
Erwerben Sie praktische, anwendungsorientierte Kenntnisse im Umgang mit führenden KI-Tools und -Plattformen wie Gemini, FAISS, Azure AI Studio und Hugging Face.
Abgedeckte Fähigkeiten
- Prompt-Engineering
- Agentische Frameworks
- KI-Agenten
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- LangChain für Workflow-Design
- Stable Diffusion & KI-Bildgenerierung
- LLM-Feinabstimmung
- Variationale Autoencoder (VAEs)
- Generative Adversarial Networks (GANs)
- Aufmerksamkeitsmechanismen
- Transformers
- LLM-Benchmarking
- Entwicklung von GenAI-Anwendungen
- GenAI-Governance
- Model Context Protocol (MCP)
Über die University of Michigan
Welchen Mehrwert bringt die University of Michigan für das Programm?
Dieses Programm wird von Simplilearn in Zusammenarbeit mit Michigan Engineering Professional Education angeboten und vereint exzellente Plattformqualität mit akademischer Glaubwürdigkeit, um ein wirklich praxisnahes, an der Industrie ausgerichtetes Lernerlebnis zu bieten. Der Lehrplan des Programms wird von Michigan Engineering Professional Education geprüft und formell genehmigt, um akademische Strenge und Relevanz sicherzustellen. Bitte beachten Sie, dass die Live-Unterrichtsstunden nicht von Dozenten der Universität, sondern von einer sorgfältig ausgewählten Gruppe erfahrener Branchenprofis und Fachexperten durchgeführt werden. Obwohl diese Lehrkräfte keine Angestellten der University of Michigan sind, stellt ihre umfassende Praxiserfahrung sicher, dass die Teilnehmenden aktuelles, anwendungsorientiertes und berufsrelevantes Wissen erhalten.
Eine fesselnde Lernreise
Erlebe eine kollaborative Lernumgebung, indem du dich mit deinen Mitstudierenden vernetzt und in Echtzeit über Slack mit Mentorinnen und Mentoren interagierst.

Lernpfad
Python-Auffrischung mit KI
Kurs 1 (optional)
KI-Kompetenz
Kurs 2
Fortgeschrittene Generative KI: Modelle und Architekturen
Kurs 3
Fortgeschrittene Generative KI: Entwicklung von LLM-Anwendungen
Kurs 4
Agentische KI-Frameworks mit Model Context und Tooling-Protokollen
Kurs 5
Fortgeschrittene Generative KI: Fähigkeiten zur Bildgenerierung
Kurs 6
Governance für generative KI
Kurs 7
Abschlussprojekt
Microsoft Azure KI-Grundlagen: Generative KI
Wahlpflichtfach
Schaffen Sie eine Grundlage zur Erweiterung von Microsoft 365 Copilot
Wahlpflichtfach


Für wen ist dieses Programm geeignet?
Die Spezialisierung „Applied Generative AI“ richtet sich an Personen mit grundlegenden Programmierkenntnissen und einer analytischen Denkweise, die motiviert sind, ihre Fähigkeiten im Hinblick auf die neuesten Entwicklungen und Innovationen im Bereich Generative KI auszubauen, einschließlich:
IT-Fachkräfte
Datenanalysten
Business-Analysten
Datenwissenschaftler
Softwareentwickler
Analytics-Manager
Data Engineers
Produktmanager
Programmmanager
Technikberater
Voraussetzungen
- Muss mindestens 18 Jahre alt sein und einen Highschool-Abschluss (oder einen gleichwertigen Abschluss) haben
- Sollte über ein grundlegendes Verständnis von Programmierkonzepten und Mathematik verfügen
- Idealerweise verfügst du über mindestens 2 Jahre Berufserfahrung, auch wenn dies keine Voraussetzung ist.
Häufig gestellte Frage

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