Informationen zur Weiterbildung
- Titel: KI-Product-Management
- Module: KI-Entwicklung & Machine Learning (T1) + KI-Projektmanagement & Business Innovation (M2)
- Seminarart: Weiterbildung │ Vollzeitseminar
- Förderung: Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig (Bildungsgutschein).
- Maßnahme-Nummer: beantragt
- Dauer: 88 Unterrichtstage │ ca. 4,5 Monate │ 2 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-Product-Manager:in
- ECTS-Vergabe: Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt
Berufsbild & Perspektive
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.
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
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: 792 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.