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Deine Weiterbildung

AI Project Management Weiterbildung

Nächster freier Platz

26. Mai 2026
Du willst AI Projekte von A-Z implementieren? Perfekt! Meistere Machine Learning, Deep Learning, AWS Cloud & Data Collection und erfahre, wie du Python effektiv für KI-Projekte einsetzt.
Jetzt startenGoogle rating 4.6
100%
Finanzierung verfügbar
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Frau arbeitet am Laptop mit Kaffeetasse
18
verschiedene Programme
70%
Einstellungsquote
7K+
> 7k Alumni
10+
Jahre Erfahrung

Kursinhalte

Alle Inhalte auf einen Blick

Keyfacts

  • Vollzeit: 20 Wo. (Mo – Fr, 09.00h – 18.30h)
  • Teilnehmer*innen: ca. 15
  • Coaches: 2 pro Bootcamp
  • Standort: Remote (live online)
  • Kurssprache: Englisch
  • Abschluss: AI Project Management Zertifikat
  • Zukünftiger Job: AI Consultant, Product Owner Data & AI, Lead Consultant Data Science
  • Zukünftiges Gehalt: 70.000€ - 90.000€
  • 100% Finanzierung: für arbeitslose & -suchende

Tech Stack

Scrum
Data Visualization
Databases
UX/UI Grundlagen
Git
MongoDB
Python

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AI Project Manager*in werden – im neue fische Bootcamp

Übernimm das Kommando über KI-Projekte und werde unverzichtbar. Die nächste Innovationswelle braucht einen neuen Typ Manager: Jemand, der technische KI-Fähigkeiten nahtlos in die Geschäftsstrategie übersetzt und gleichzeitig die Einhaltung regulatorischer Vorschriften sicherstellt. Bei neue fische bereitet dich unsere einzigartige Weiterbildung darauf vor, KI-Transformationsprojekte von der Konzeption bis zur Umsetzung zu leiten. Dieses 20-wöchige Programm ist für Professionals konzipiert, die bereit sind für eine strategische Karriere mit hohem Impact.

Deine Hands-on-Weiterbildung für Führungskompetenz in AI Project Management – AI Solutions & Applied Machine Learning Programm

Diese Weiterbildung kombiniert solide theoretische Grundlagen mit praktischer Erfahrung aus der realen Welt. Wir stellen sicher, dass dein Portfolio die Komplexität des Managements eines umfassenden KI-Projekts widerspiegelt.

➡️ Projektbasiertes Lernen: Du arbeitest an realen Projekten, erhältst personalisiertes Feedback und meisterst Tools und Methoden, die in der KI-Branche stark gefragt sind.

➡️ Ein Portfolio für den Erfolg: Dein Capstone-Projekt, das von unseren Coaches betreut wird, hilft dir dabei, ein starkes Portfolio und eine überzeugende Bewerbungsmappe aufzubauen.

➡️ Karriere-Starter: Mit unserem Karriere-Coaching, Portfolio-Tipps und gezielter Bewerbungsunterstützung bist du bestens für deinen Karrieresprung vorbereitet.

Warum eine AI Project Management – AI Solutions & Applied Machine Learning Weiterbildung?

Weil es der ultimative strategische Schachzug ist, der dich an die Schnittstelle von komplexer Technologie und geschäftlicher Entscheidungsfindung bringt. Nutze deine Berufserfahrung und Kommunikationsfähigkeiten, um technische Teams zu führen und in eine Rolle mit hohem Einfluss zu wechseln, die die Schnittstelle von KI und Business gestaltet. Erwerbe essenzielles, gefragtes Wissen über regulatorische Anforderungen wie die DSGVO und den EU AI Act - eine Fähigkeit, die für jedes moderne KI-Deployment entscheidend ist und deine Karriere wirklich voranbringt.



Unsere Partnerfirmen

Startdaten

Die nächsten Termine: AI Project Management Weiterbildung

Optimiere deine Fähigkeiten im AI-Projektmanagement mit unserem praxisnahen Bootcamp.
Lerne, wie du KI-Projekte strategisch planst, koordinierst und erfolgreich umsetzt – von den Grundlagen der künstlichen Intelligenz bis hin zur praktischen Anwendung in Unternehmen. Entwickle entscheidende Kompetenzen, um datengetriebene und wirkungsvolle KI-Projekte zu realisieren.

Mai
26. Mai19. Okt. ‘26

Vollzeit

Remote

Englisch

Platz sichern
Juli
6. Juli27. Nov. ‘26

Vollzeit

Remote

Englisch

Platz sichern
Aug.
31. Aug.29. Jan. ‘27

Vollzeit

Remote

Englisch

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Curriculum

Das lernst du in unserem AI Project Management – AI Solutions & Applied Machine Learning Bootcamp

Gruppenmeeting im Büro mit Laptops

Kursorientierung, Lernstrategien, Installation, Kommandozeile & Git

Welcome
Git
Roadmaps

Diese Woche legt den Grundstein für das Bootcamp. Die Teilnehmenden lernen das Programmteam, die Roadmap und das „Manual of Me“ kennen. Sie richten ihre technische Umgebung (VS Code, Python) ein und erlernen die Grundlagen der Kommandozeile sowie der Versionskontrolle mit Git.

Menschen arbeiten an Laptops in einem Klassenraum

KI-Projektlebenszyklus, Python & Agile Prinzipien

Python
Agile Methoden

Die Teilnehmenden steigen in die technischen Grundlagen mit Python ein und lernen zentrale Konzepte des AI-Driven Project Management (AIPM) sowie agile Methoden kennen.

Zwei Frauen sitzen an einem Tisch mit einem Laptop.

SQL, storytelling & visualisierung

Pandas
NumPy
SQL
Visualisierung

Die Teilnehmenden lernen, Daten mit Pandas, NumPy und SQL zu verarbeiten und entwickeln gleichzeitig zentrale Soft Skills wie Stakeholder-Management und Storytelling mit Daten.

Kollegen arbeiten zusammen am Laptop in einem Büro.

EDA-Vorlesung, EDA-Projektdurchführung & Präsentationen

Datenanalyse
Data Cleaning
Datenvisualisierung

Die Teilnehmenden wenden Datenbereinigungs- und Visualisierungstechniken in einem Praxisprojekt an, das in einer Präsentation vor nicht-technischen Stakeholdern mündet.

neue fische web development bootcamp vor ort

Lineare Regression, Modellevaluierung & OKRs

OKRs
KPIs
Lineare Regression
Bias/Variance

Einführung in zentrale Machine-Learning-Konzepte wie Lineare Regression, Evaluationsmetriken sowie den geschäftlichen Rahmen von OKRs und KPIs.

Geldscheine in Euro und US-Dollar.

Logistische Regression, Distanzmetriken & KNN

Logistic Regression
KNN
Decision Trees
User Stories

Vertiefung in Klassifikationsalgorithmen (Logistische Regression, KNN, Entscheidungsbäume) sowie in die agile Produktdefinition mittels User Stories.

Drei Männer arbeiten zusammen an einem Laptop.

Feature Engineering, Ensemble-Methoden & Softwarearchitektur

Machine Learning
Ensemble Methods

Fortgeschrittene Modellierungstechniken mit Feature Engineering und Ensemble-Methoden sowie ein Verständnis grundlegender Softwarearchitektur aus Projektmanagement-Perspektive.

Zwei Personen diskutieren am Laptop.

ML-Projektumfang

Ensemble Methods
GDPR
AI Act
Design Thinking

Verständnis des rechtlichen Rahmens (DSGVO, AI Act) und Start des zentralen ML-Datenproduktprojekts.

Frau mit Laptop auf schwarzem Sofa

Modellleistung und -präsentation

Machine Learning
AB-Testing

Finalisierung von ML-Modellen und Validierung von Produktentscheidungen mittels A/B-Testing und Machbarkeitsanalyse.

Kollegen arbeiten gemeinsam an einem Computer im Büro.

Neuronaler Netze & Strategie zur Projektpriorisierung

AB-Testing
Machine Learning
Retros

Einführung in neuronale Netze (KNN, CNN) und PM-Methoden zur Schätzung und Priorisierung.

Lächelnder Mann mit Tattoo, der sich in einem Gespräch befindet

NLP & KI-Produktstrategie übersetzen

ANN
ANN for ML Projects
Roadmap

Erkundung von Natural Language Processing und Prompt Engineering sowie Entwicklung strategischer KI-Produkt-Roadmaps.

Mann gibt eine Präsentation vor einem Bildschirm mit Code

NLP, Prompt Engineering & angewandte LLM-Strategien

NLP
Prompt Engineering
Setup LLM

Nutzung von Large Language Models für Business Cases, Verständnis von RAG (Retrieval Augmented Generation) und KI-Systemarchitektur.

Zwei Personen, die zusammen an einem Laptop arbeiten und lachen.

Aufbau eines Systems für private Geschäftsdokumente

AI Architecture
RAG

Implementierung von RAG-Systemen und Nutzung von „Vibe Coding“, um mit KI-Tools schnell Prototypen zu entwickeln.

Zwei Männer diskutieren bei der Arbeit mit Laptops.

Standardisierung von KI-Verbindungen zu Unternehmensdaten

KI Agents
Model Context Protocol (MCP)

Vertiefung in das Model Context Protocol (MCP) und die Konzeption von KI-Agenten-Workflows für Unternehmen.

Zwei Personen betrachten und ordnen Notizzettel an einer Wand.

KI-Agenten-Projekt

AI Agents Project
Abschlussprojekt

Präsentation von Agentenprojekten, Anwendung von Design-Thinking-Prinzipien und Start des finalen Capstone-Projekts.

Frau mit Laptop auf schwarzem Sofa

Prototyping, Nutzerforschung & Capstone-Ergebnisse

User Research
Prototyping
Capstone Roadmap

Validierung von Capstone-Ideen durch Discovery, User Research und Prototyping vor der eigentlichen Entwicklung.

Zwei Frauen, die zusammen an einem Laptop in einem Café arbeiten.

Finalisierung des Capstone-Projekts und Vorbereitung der Abschlusspräsentation.

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Einfach und fair bezahlbar

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Agentur für Arbeit

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kein Problem

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Re- & Upskilling

Zum Bildungsgutschein
Zwei Personen arbeiten gemeinsam an einem Laptop in einem Büro.

Diese Schritte sind für deine Kursteilnahme wichtig

Egal, ob du z. B. dein Studium abgebrochen hast, in Kurzarbeit bist, von Arbeitslosigkeit bedroht bist oder deinen Job verloren hast – deine Zeit ist gut genutzt, wenn du dich digitaler aufstellst. Beachte bitte, dass der Prozess, um von der Agentur für Arbeit den Bildungsgutschein zu bekommen, relativ viel Zeit in Anspruch nehmen kann. Wir raten dir daher zu folgendem Ablauf.
Schritt 1

Melde dich frühzeitig arbeitssuchend

Um deinen Bildungsgutschein für deine Umschulung von der Agentur für Arbeit, dem JobCenter oder dem Arbeitsamt zu bekommen, solltest du dich frühzeitig arbeitssuchend melden. Daher ist es sehr wichtig, dass du zuallererst einen Termin bei deinem zuständigen Amt vereinbarst. Mach es am besten direkt jetzt!

Schritt 2

Hol dir dein Bildungsangebot bei uns

Der nächste Schritt auf dem Weg zu deinem IT-Bildungsgutschein geht easy und fix: Melde dich bei uns! Wir erstellen dir ein offizielles Bildungsangebot, dass du dann bei der Agentur für Arbeit, dem Jobcenter oder dem Arbeitsamt einreichen kannst.

Schritt 3

Beantrage den Bildungsgutschein

Jetzt geht’s ans Eingemachte: Mit dem von uns erstellten Bildungsangebot gehst du nun zurück zu deiner zuständigen Stelle und beantragst deinen Bildungsgutschein. Sobald dieser bewilligt ist, kannst du bei uns in deine neue Karriere durchstarten. Wir freuen uns auf dich!

FAQ

Richtig gute Fragen, hilfreiche Antworten

Du hast noch Fragen zur Ausbildung, den Preisen, der Finanzierung, o. Ä. ? Dann schau dich hier um oder kontaktiere uns direkt.

Ein praxisnahes Projekt braucht gute Planung – so gehst du vor:

Use‑Case‑Definition: Wähle echten Bedarf, z. B. HR‑Chatbot, Vertriebs‑Lead‑Scoring oder automatisierte Bildanalyse.

Stakeholder‑Kommunikation: Erkläre, wie du Requirements sammelst – telefonisch, per Umfrage oder historischen Daten.

Projekt‑Roadmap: Setze Zeitblöcke für Datenakquise, Modell‑Training, Evaluation, Deployment und Reporting – z. B. in Jira oder Trello.

Risiko‑Management: Identifiziere Risiken (z. B. Bias, Datenschutz, fehlende Daten) und plane Gegenmaßnahmen ein.

Dashboard/Demo: Bereite ein Angehörigen‑Demo vor – zeig, wie das Modell funktioniert und welchen organisatorischen Impact es hat.

Vorwissen macht vieles leichter – so baust du dich solide auf:

Grundverständnis KI/ML: Nutze kostenlose Kurse (Coursera: ML Foundations) für Basiswissen in Regression, Klassifikation, Modellbewertung.

Projektmanagement-Methoden: Frische agile Methoden (Scrum z. B. mit Product Owner, Sprints, Retrospektiven) via Scrum.org auf.

Tool-Know‑How: Familiarisiere dich mit Jira, Confluence, Mural – viele Bootcamps setzen sie praxisnah ein.

Kommunikationsfähigkeiten: Trainiere Stakeholder-Gespräche via Rollenspiel oder Rhetorik-Übungen – oft ein Pluspunkt im Projektalltag.

Quick Wins: Recherchiere und dokumentiere ein kleines Use‑Case‑Beispiel – „Chatbot für Anfragen bei Veranstaltungen“. So bringst du gute Beispiele direkt mit in den Kurs.

So startest du vorbereitet – dein Selbstvertrauen wächst, und du kannst direkt durchstarten.

Praxispartner gibt’s oft – so findest du sie schnell:

Bootcamp-Kooperationen: Viele Anbieter bringen Partnerunternehmen mit ins Bootcamp. Frage nach Themen und Auswahlprozessen früh im Onboarding.

LinkedIn‑Outreach: Vernetze dich mit CMOs, AI-Teams, Innovationsmanagern; schreibe persönlich und bitte um Miniprojekte oder Beratung.

Veteranen‑Netzwerke: Alumni sind oft hilfreich – Frage gezielt nach Praxisprojekten oder möglichen Auftraggeber:innen.

Regionalverbände: XING-Gruppe „AI München“ oder „Data Science Berlin“ posten oft Bedarf für kurze Pilotprojekte.

University‑Labs: Erkundige dich bei Hochschulen mit AI/Ai-Forschungsgruppen – Studierende freuen sich über Praxiskontakte.

Tipp: Mindestens 2–3 Pitches führen dich direkt an reale Anwendungsfälle – ideal für dein Portfolio und spätere Rollen.

Ja, du kannst direkt starten – wenn du deine Positionierung clever vorbereitest:

Fokus auf Use Cases: Konzentriere dich auf wenige, klar umrissene Einsatzbereiche wie „AI in Kundenservice“, „automatisierte Texte“ oder „interne Wissensbots“.

Portfolio-Projekte: Nutze dein Abschlussprojekt als Showcase. Dokumentiere es in einem PDF oder auf einer Mini-Landingpage mit Screenshots, Ablaufdiagrammen und Business Impact.

Tagessätze realistisch kalkulieren:
Als Beginner:in solltest du bei 350–500 €/Tag einsteigen – je nach Use Case, Tools und Selbstsicherheit.

Branchenerfahrung durch Kooperationen: Wenn du nicht aus einer bestimmten Branche kommst, suche dir Freelance‑Partnerschaften oder frage bei Startups an – viele brauchen AI-Projektunterstützung.

LinkedIn-Positionierung: Setze Keywords wie AI Projektleitung für Mittelstand oder AI‑Usecase-Beratung ohne Tech‑Jargon gezielt ein – so finden dich Recruiter und Firmen leichter.

💡 Fazit: Auch ohne 10 Jahre Berufserfahrung kannst du dich als freier AI-Projektprofi etablieren – mit Positionierung, Referenz und Engagement.

Deutlich! Hier ist, worauf du dich vorbereiten solltest:

Öffentlicher Sektor:

  • lange Entscheidungswege, Datenschutz hat hohe Priorität

  • Projekte oft im Pilotmodus oder als Machbarkeitsstudie

  • sehr dokumentationsintensiv (Lastenhefte, Gremien-Feedback)


Startups:

  • schnell, dynamisch, wenig Strukturen – du bist oft PM, Data Analyst und Scrum Master in einer Person 😅

  • Experimentieren erwünscht – Risiko ist Teil der Kultur

  • Budgetentscheidungen fallen ad hoc, oft ohne lange Abstimmung


Konzerne:

  • klare Rollenverteilung, Projektleiter:innen oft nur für PM-Tasks zuständig

  • lange Vorlaufzeiten – Projekte sind meist auf >12 Monate angelegt

  • hohe Standards in Stakeholder-Management, Reporting und Budgetverantwortung

Je nach deinem Stil – ob du eher strukturverliebt oder abenteuerlustig bist – lohnt sich eine bewusste Entscheidung bei der Jobsuche!

Absolut – es gibt viele Fördermöglichkeiten, wenn man weiß, wo man suchen muss:

Bildungsgutschein (Agentur für Arbeit): Viele AI-Bootcamps sind AZAV-zertifiziert. Frag deine:n Ansprechpartner:in bei der Agentur für Arbeit nach Finanzierung via Kursnet und Bildungsgutschein.

Bildungsprämie: In einigen Bundesländern kannst du bis zu 50 % der Kurskosten übernehmen lassen – vorausgesetzt, du arbeitest in Teilzeit oder verdienst unter bestimmten Schwellenwerten.

Stiftungen & Fonds: Organisationen wie die START Stiftung oder FuturE Foundation fördern gezielt Bildung für Menschen mit Migrationsgeschichte.

Regionale Angebote: NRW, Berlin, Hamburg und Bayern bieten teilweise eigene Weiterbildungszuschüsse für Digitalkompetenz-Ausbau.

📌 Tipp: Lass dich unbedingt <strong>vor der Buchung</strong> von einer Bildungsberatung kostenlos coachen – viele fördern dich nur, wenn du die Förderung <em>vor</em> Kursstart beantragst.


Unsere Studierenden sagen

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