Applied Generative AI Specialization

3.500,00 EUR

  • 16 Wochen
Blended Learning
eLearning
Live-Virtuelles Klassenzimmer

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.

Microsoft KI-Ingenieur

Lernpfad

  1. Python-Auffrischung mit KI

    Kurs 1 (optional)

  2. KI-Kompetenz

    Kurs 2

  3. Fortgeschrittene Generative KI: Modelle und Architekturen

    Kurs 3

  4. Fortgeschrittene Generative KI: Entwicklung von LLM-Anwendungen

    Kurs 4

  5. Agentische KI-Frameworks mit Model Context und Tooling-Protokollen

    Kurs 5

  6. Fortgeschrittene Generative KI: Fähigkeiten zur Bildgenerierung

    Kurs 6

  7. Governance für generative KI

    Kurs 7

  8. Abschlussprojekt

  9. Microsoft Azure KI-Grundlagen: Generative KI

    Wahlpflichtfach

  10. Schaffen Sie eine Grundlage zur Erweiterung von Microsoft 365 Copilot

    Wahlpflichtfach

Learning Path
Spezialisierung auf generative KI

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

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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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