Informationen zur Weiterbildung
- Titel: KI-Platform & Product Architecture
- Module: KI-Entwicklung & Machine Learning (T1) + KI-Infrastruktur & MLOps (T2) + KI-Projektmanagement & Business Innovation (M2)
- Seminarart: Weiterbildung │ Vollzeitseminar
- Förderung: Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig (Bildungsgutschein).
- Maßnahme-Nummer: beantragt
- Dauer: 132 Unterrichtstage │ ca. 6,5 Monate │ 3 Module
- Unterrichtszeiten: Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr
- Art: Online live – virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)
- Zertifikat: KHMI-Zertifikat │ Zertifizierte:r KI-Platform & Product-Architect:in
- ECTS-Vergabe: Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt
Berufsbild & Perspektive
Ihr neues Berufsbild
Von der Entwicklung über Infrastruktur bis zum Business Case. Sie verantworten Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI) in ihrer vollständigen Dimension – technisch, infrastrukturell und produktseitig. Sie entwickeln Modelle, betreiben die Plattform, auf der diese Modelle laufen, und führen die Produktentwicklung durch, die daraus entsteht. In einer Person vereinen sich drei Kompetenzen, die Unternehmen sonst auf drei Rollen verteilen.
Gegenüber den Einzelmodulen öffnet diese Kombination eine andere Ebene der Wirksamkeit: Sie gestalten nicht nur Teilbereiche eines KI-Systems – sie verantworten das Gesamtbild.
Als zertifizierte:r KI-Platform & Product-Architect:in sind Sie genau diese Person.
Was Sie beruflich tun
Sie tragen die technische und produktseitige Gesamtverantwortung für KI‑Systeme – in Technologieunternehmen, Plattformteams, KI-Startups oder als spezialisierte:r Architekt:in in Beratungsumfeldern. Ihre Tätigkeiten umfassen:
- Entwicklung, Training und Evaluation von ML-Modellen für produktive Anwendungen
- Aufbau und Betrieb skalierbarer MLOps-Plattformen für Training, Deployment und Monitoring
- Cloud-Infrastruktur für ML-Workloads auf AWS, Azure und GCP planen, deployen und betreiben
- Technische Produktkonzeption, Business Case und MVP-Entwicklung für KI-basierte Produkte
- Führung interdisziplinärer Teams aus Entwicklung, Infrastruktur und Business
- Portfoliosteuerung und Priorisierung von KI-Initiativen auf Plattform- und Produktebene
- Governance, Security und Compliance für produktive KI-Systeme sicherstellen
- Bewertung von Architekturentscheidungen über den gesamten KI-Stack hinweg
Typische Positionen: KI-Platform & Product-Architect:in, Head of AI Engineering, Principal-ML-Engineer, Chief-AI-Architect:in, AI-CTO (Startup), AI-Platform-Director.
Warum sich diese Weiterbildung lohnt
Unternehmen, die KI ernsthaft skalieren wollen, benötigen Fachkräfte, die den gesamten Stack überblicken: von der Datenpipeline über das Modell bis zum produktiven Betrieb und der Produktstrategie. Diese Architekturrolle existiert in vielen Unternehmen bislang nicht – sie entsteht gerade. Wer sie jetzt besetzt, positioniert sich für eine der wirkungsstarksten KI-Rollen der nächsten Jahre.
Was Sie lernen
Die Weiterbildung umfasst drei 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: 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 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: Sie bauen eine vollständige, produktionsreife MLOps-Pipeline – von der automatisierten Datenpipeline über CI/CD-Integration und Cloud-Deployment bis zu Monitoring.
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.
Seminarinhalte & Module der Weiterbildung
T1 · KI-Entwicklung & Machine Learning
- ML-Grundlagen & klassische Verfahren
- Python-Set-up, Mathematik-Refresh & ML-Grundlagen
- Feature Engineering, Regression & Klassifikation
- Unsupervised Learning, Modellbewertung & Scikit-learn
- Deep Learning & NLP
- Deep Learning: Neuronale Netze, TensorFlow/Keras & PyTorch
- Computer Vision (CNNs) & Sequenzmodelle (RNNs/LSTMs)
- NLP, Transformer-Architektur & Hugging Face/Fine-Tuning
- LLMs, Deployment & MLOps-Grundlagen
- LLM-Anwendungen, Prompt-/Task-Design & Fine-Tuning-Strategien
- API-Design mit FastAPI & Model Serving
- Containerisierung (Docker), Monitoring & MLOps-Grundlagen
- Beispiel-Projektarbeit: End-to-End-ML-Anwendung: Training, API & Deployment
- 396 Unterrichtseinheiten (UE) insgesamt
T2 · KI-Infrastruktur & MLOps
- MLOps-Grundlagen & Versionierung
- MLOps-Prinzipien, Architektur & Container-Grundlagen
- Experiment Tracking (MLflow) & Model Registry
- Data Versioning (DVC), Git & Reproduzierbarkeit
- Pipelines, Orchestrierung & Feature Engineering
- CI/CD für ML, Kubeflow Pipelines & Airflow
- Feature Stores (Feast) & Datenaufbereitung als Pipeline
- Testing in ML-Pipelines & End-to-End-Automatisierung
- Cloud, Deployment & Betrieb
- Cloud Deployment (AWS/Azure/GCP), Kubernetes & Skalierung
- Deployment-Strategien, GPU-Compute & Kostenoptimierung
- Monitoring, Data Drift, Security & Compliance
- Beispiel-Projektarbeit: MLOps-Pipeline: Versionierung, Deployment & Monitoring
- 396 Unterrichtseinheiten (UE) insgesamt
M2 · KI-Projektmanagement & Business Innovation
- KI-Projektmethodik & Initiierung
- Besonderheiten von KI-Projekten & Projektphasen
- Agile Methoden & Teamrollen
- Projektinitiierung & Scoping
- Business Case, Steuerung & Stakeholder
- Business-Case-Entwicklung & ROI
- KPIs & Projektsteuerung
- Stakeholder- & Risikomanagement
- Produktentwicklung & Business Innovation
- Design Thinking, MVP & User Experience
- Produktstrategien & Go-to-Market
- Geschäftsmodellinnovation & Skalierung
- Beispiel-Projektarbeit: KI-Projektplan, Business Case & Implementierungsplan
- 396 Unterrichtseinheiten (UE) insgesamt
Unterricht und Projektphasen: 1.188 UE │ Zusätzlicher Workload Selbststudium (für ECTS-Vergabe): Literaturarbeit, Recherche und Ausarbeitung des Abschlussprojekts gemäß individueller Abstimmung.
Unterrichtsform der Weiterbildung
Das Seminar wird im Format „Online Live – Virtuelles Klassenzimmer“ durchgeführt. Der Unterricht findet synchron per Videokonferenz (Microsoft Teams) statt – mit Live-Präsenz, ohne Aufzeichnung. Vor Seminarbeginn wird Ihre technische Ausstattung gemeinsam in einer Testsitzung per Telefon und Teams geprüft. Wir bereiten Sie auf diese Unterrichtsform vor und unterstützen Sie bei Bedarf. Die erforderliche Software wird Ihnen von uns zur Verfügung gestellt.
Lehrgangsvoraussetzungen
Ein Interesse an den Themen und Inhalten sowie eine längere berufliche Erfahrung, Ausbildung oder ein Studium sind gute Voraussetzungen für die Teilnahme an dieser geförderten Weiterbildung. Das Seminar ist eine gewinnbringende Investition zur Entwicklung und Vertiefung Ihres Know-hows auf Basis Ihrer beruflichen Vorbildung. Vereinbaren Sie ein unverbindliches Beratungsgespräch, um Ihre Ziele und Wünsche mit unserem Angebot abzustimmen.
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 wurden – und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.