Praxisnahe KI-Schulungen für Einstieg, Machine Learning, Azure AI und generative KI
Alle Kurse anzeigenKünstliche Intelligenz verändert Prozesse, Entscheidungen und digitale Produkte. In unseren KI-Schulungen lernst du, wie Machine Learning, AI-Services und generative KI im Unternehmenskontext sinnvoll eingesetzt werden: von den Grundlagen über Datenanalyse und Modellverständnis bis zur Umsetzung konkreter Anwendungen mit Microsoft Azure, AWS oder modernen ML-Plattformen. Die Kategorie richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger, Fachabteilungen, IT-Teams, Führungskräfte und Entwicklerinnen und Entwickler, die KI nicht nur theoretisch verstehen, sondern praktisch anwenden möchten.
Für den strukturierten Einstieg eignet sich die Einführung in die Künstliche Intelligenz. Wer Microsoft-Technologien nutzt, findet mit dem AI-900 Training zu Microsoft Azure AI Fundamentals eine fundierte Basis. Für technische Rollen bietet das AI-102 Training zur Entwicklung von Azure AI-Lösungen den passenden nächsten Schritt. Viele KI-Trainings sind auch als KI-Schulung in München verfügbar, Informationen zur Anreise findest du auf der Seite cmt München mit öffentlichen Verkehrsmitteln.
Prompts, Vorlagen und Qualitätschecks für produktive KI-Workflows in Word, Excel & Co.
KI-Initiativen priorisieren, steuern und skalieren: von Governance bis messbarem Nutzen
KI-Use-Cases bewerten, Workflows automatisieren und Ergebnisse sicher in den Fachbereich bringen
Vom KI-Prototyp zum Cloud-Service mit MLOps, Security, Governance und kontrollierbaren Kosten
KI-Workflows für Content, Social Media, Ads und Analytics, die Kampagnen schneller planbar und messbar machen
ML, LLMs und Detection Engineering gezielt für SOC, Threat Hunting und Response einsetzen
Von Rohdaten zu belastbaren Modellen, Dashboards und Entscheidungen für echte Data-Science-Projekte
LLMs, Copilots und Automatisierung für Code, CI/CD und sicheren IT-Betrieb gezielt einsetzen
Agentic Workflows mit Tool-Calling, RAG, Guardrails und Monitoring sicher produktiv machen
Generative Design, CAD-Automation und sichere KI-Workflows für belastbare Entwürfe
Baue Recruiting nach Fähigkeiten auf, erstelle Skill-Profile und nutze interne Talentmobilität für bessere Besetzungen
Reduziere Rückfragen, beschleunige Abläufe und halte Daten sauber, ohne dein Team zu überlasten.
Baue wiederholbare KI-Prozesse für Konzept, Produktion, Review und Übergabe, ohne Qualitätsverlust und ohne Chaos in Tools.
Von Störungen zu planbaren Wartungsfenstern: Daten und KI im Gebäudebetrieb gezielt für bessere Entscheidungen nutzen
LLMs für Vertragsprüfung, Due Diligence und Rechtsrecherche mit Quellenpflicht sicher einsetzen
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
Schneller verifizieren, sauber belegen, Risiken erkennen: KI als Recherche-Partner im Redaktionsalltag
Generative AI praxisnah einsetzen: von der Leitidee bis zum umsetzbaren Event-Briefing
Baue einen automatisierten Workflow für Planung, Varianten, Ausspielung und Reporting über deine Kanäle hinweg.
Vom Briefing zur KI-Bildstrecke: Models, Look und Export für Marketing und E-Commerce steuern
Offizielles Microsoft Training für produktive KI-Services auf Azure mit MLOps, GenAIOps und Governance
Baue belastbare LLM-Anwendungen mit Retrieval, Tools, LangGraph und Observability statt fragiler Prompt-Demos.
Wir arbeiten direkt an euren eigenen Themen - effizient und praxisnah.
Agenten produktionsreif betreiben: mit sicherem Tool-Use, Freigaben, Logs und Eskalationspfaden
Von Unsicherheit zu Entscheidungsoptionen: KI-Szenarien für Strategie, Organisation und Jobs
KI-Code in JetBrains IDEs gezielt erzeugen, prüfen und verantwortungsvoll im Team einsetzen
Von Rohtext zu Entscheidungen: Sentiment, Themen, Trends und Alerts mit KI und Qualitätschecks
LLM-Qualität messbar absichern: Eval-Sets, Human-Review und Regressionstests für AI-Produkte
Vom Research-Workflow zum auditierbaren KI-Agenten für Markt-, Wettbewerbs- und Trendanalysen
Wir helfen dir kurz weiter und empfehlen dir das passende Training.
SQL-Automatisierung mit Guardrails, RAG-Copilot und prüfbaren DBA-Workflows für produktive Changes
Prüfungslogik, GenAI-Business-Entscheidungen und Google Cloud Services gezielt einordnen
Advanced-Training für Enterprise Defense, Governance, Cloud- und Hybrid-Security sowie prüfungsnahe CAS-005-Szenarien
KI-Antworten bewerten, Denkfehler erkennen und Entscheidungen belastbar begründen
Von Varianz bis Nachbarschaft: PCA und t-SNE gezielt einsetzen und Visualisierungen sauber deuten
Sensor-KI für harte Echtzeit- und Energiegrenzen entwickeln, quantisieren und sicher deployen
Von Agenten-Rollen über Tool-Use bis Orchestrierung: du entwickelst robuste Agent-Workflows für reale Prozesse.
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
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Künstliche Intelligenz, häufig auch KI oder AI genannt, ist ein Teilgebiet der Informatik, das Verfahren zur Automatisierung intelligenten Verhaltens, zur Mustererkennung und zum maschinellen Lernen umfasst. Dazu gehören Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Wissensverarbeitung, Entscheidungsunterstützung und zunehmend auch generative KI. Ziel ist es, Systeme zu entwickeln, die Daten auswerten, Zusammenhänge erkennen, Prognosen erstellen oder Aufgaben unterstützen, die bisher stark von menschlicher Analyse und Erfahrung geprägt waren.
Die Schulungen in dieser Kategorie verbinden grundlegendes Verständnis mit praktischer Anwendung. Einsteigerinnen und Einsteiger erhalten Orientierung zu Begriffen, Einsatzfeldern, Chancen und Grenzen von KI. Fach- und Führungskräfte lernen, KI-Projekte besser einzuordnen, Anforderungen zu formulieren und Potenziale im eigenen Arbeitsumfeld zu bewerten. Technische Rollen vertiefen die Umsetzung mit Plattformen, APIs, Datenpipelines und produktionsnahen Lösungen, beispielsweise im AI-103 Training für Azure AI Apps und Agents.
Je nach Vorwissen stehen KI-Weiterbildungen für Business-Anwendungen, Microsoft Azure AI, generative KI, Machine Learning und Cloud-basierte Entwicklung zur Auswahl. Ergänzend bieten sich spezialisierte Trainings wie Advanced Generative AI Development on AWS oder Vertex AI: ML-Pipelines, die wirklich laufen an. Damit deckt die Kategorie sowohl den Einstieg in künstliche Intelligenz als auch fortgeschrittene technische Anforderungen ab.
Für den Einstieg eignet sich eine Grundlagen-Schulung, die zentrale Begriffe, Einsatzfelder und praktische Beispiele verständlich vermittelt. Besonders passend ist die Einführung in die Künstliche Intelligenz, wenn du zunächst Orientierung zu KI, Machine Learning und typischen Unternehmensanwendungen suchst.
Ja, viele KI-Schulungen können am cmt Standort München besucht werden. Der Standort ist besonders interessant, wenn du eine KI-Schulung München, eine KI-Fortbildung München oder einen KI-Kurs München suchst. Hinweise zur Anreise findest du unter cmt München mit öffentlichen Verkehrsmitteln.
KI ist die deutsche Abkürzung für künstliche Intelligenz, AI steht für Artificial Intelligence. Machine Learning ist ein Teilbereich der KI und beschreibt Verfahren, bei denen Systeme aus Daten Muster ableiten und daraus Vorhersagen oder Entscheidungen unterstützen. Viele Schulungen kombinieren Grundlagen zu KI mit konkreten Machine-Learning-Methoden.
Für den Einstieg in Microsoft Azure AI eignet sich das AI-900 Training: Microsoft Azure AI Fundamentals. Wenn du bereits technische Grundlagen mitbringst und Azure AI-Lösungen entwickeln möchtest, ist das AI-102 Training der weiterführende Schritt.
Ja. KI betrifft nicht nur Entwicklungsteams, sondern auch Strategie, Prozesse, Kundenservice, Controlling, Marketing, HR und Produktion. Für Fach- und Führungskräfte steht weniger die Programmierung im Vordergrund, sondern das Verständnis von Einsatzmöglichkeiten, Grenzen, Datenanforderungen und realistischen Projektzielen.
Das hängt vom gewählten Training ab. Grundlagen-Schulungen setzen in der Regel kein Programmierwissen voraus. Technische KI-Trainings zu Azure AI, AWS, Machine Learning oder ML-Pipelines erfordern meist IT-Erfahrung, Cloud-Grundlagen oder Programmierkenntnisse. Die jeweiligen Seminarseiten nennen die passenden Voraussetzungen.
Ja, generative KI ist Bestandteil mehrerer aktueller Trainings. Für technische Rollen kann beispielsweise Advanced Generative AI Development on AWS relevant sein. Für einen breiteren Überblick zu Entwicklungen und Einsatzfeldern eignet sich außerdem Künstliche Intelligenz 2026: Updates, News und aktuelle Entwicklungen.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Eine passende KI-Fortbildung hängt stark von Rolle, Vorwissen und Zielsetzung ab. Wer zunächst verstehen möchte, was künstliche Intelligenz leisten kann, profitiert von Grundlagenformaten mit Beispielen aus Unternehmensprozessen, Automatisierung, Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung. Für IT-Teams und Entwicklerinnen und Entwickler stehen Trainings im Vordergrund, die konkrete Implementierung, Modellintegration, Cloud-Services und den Betrieb von KI-Anwendungen behandeln.
Besonders gefragt sind KI-Schulungen, die den Übergang von der Idee zur praktischen Umsetzung begleiten. Dazu zählen die Auswahl geeigneter Anwendungsfälle, der Umgang mit Daten, die Bewertung von Ergebnissen und die Einbindung von KI-Funktionen in bestehende Systeme. Microsoft Azure AI, AWS-basierte generative KI und ML-Pipelines bieten dafür unterschiedliche technische Wege, die in spezialisierten Trainings praxisnah behandelt werden.
Für Organisationen im DACH-Raum sind zudem nachvollziehbare Ergebnisse, verantwortungsvoller Einsatz und realistische Projektplanung entscheidend. Eine gute KI-Weiterbildung vermittelt deshalb nicht nur Begriffe wie Machine Learning, AI-Services oder generative KI, sondern auch die Fähigkeit, Nutzen, Aufwand und Grenzen von KI-Projekten besser einzuschätzen. Die cmt verbindet diesen Anspruch mit praxisnahen Trainings, kleinen Gruppen und erfahrenen Dozenten aus der beruflichen Anwendung.
