Heiße KI-Zertifizierungen vorgestellt: KI-Zertifikate erwerben, um sich zu beweisen

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat tiefgreifende Auswirkungen auf Gesellschaft, Wirtschaft und Technologie. Heute entscheiden sich viele Menschen dafür, KI-Zertifizierungen (z. B. TensorFlow, AWS AI, Google Professional Machine Learning Engineer usw.) zu erwerben, um ihre Fähigkeiten zu belegen – das bringt zahlreiche Vorteile mit sich:

Erhöhte Wettbewerbsfähigkeit: Eine KI-Zertifizierung zeigt Fachwissen und praktische Fähigkeiten, was insbesondere in den Bereichen Technologie, Finanzen und Gesundheitswesen hoch geschätzt wird.

Kompetenznachweis: Zertifikate belegen das Beherrschen zentraler Fähigkeiten wie maschinelles Lernen und Datenverarbeitung – durch strukturiertes Lernen und Prüfungen.

Karriereentwicklung: Zertifizierungen erleichtern Aufstiegsmöglichkeiten und berufliche Umorientierungen, z. B. vom IT-Experten zum KI-Ingenieur.

Aktualität im Beruf: Zertifizierungskurse halten Sie auf dem neuesten Stand der KI-Tools und -Technologien und bewahren vor veralteten Fähigkeiten.

Berufliches Netzwerk: Zertifizierungsprogramme bieten Zugang zu Fachgemeinschaften, Mentoren und potenziellen Arbeitgebern.

Gehaltliche Vorteile: KI-zertifizierte Fachkräfte erzielen höhere Gehälter – in den USA sollen KI-Ingenieure bis 2025 jährlich über 150.000 USD verdienen.

KI-Zertifikate erwerben, um sich zu beweisen – Die heißesten KI-Zertifizierungen im Überblick

Die rasante Entwicklung der KI bringt Chancen und Herausforderungen mit sich. Eine KI-Zertifizierung hilft nicht nur dabei, mit der Technologie Schritt zu halten, sondern stärkt auch die berufliche Weiterentwicklung. Besonders für diejenigen, die in das KI-Feld einsteigen oder KI in ihren aktuellen Beruf integrieren möchten, ist die Zertifizierung ein effizienter Einstiegspunkt.

Hier stellen wir Ihnen drei besonders gefragte KI-Zertifizierungen vor:

1. Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

Zielgruppe: Fachkräfte, die KI-Lösungen mit Azure AI über den gesamten Entwicklungslebenszyklus hinweg entwickeln, verwalten und bereitstellen.

Wichtige Themen: Planung und Verwaltung von Azure-KI-Lösungen, Entscheidungsunterstützung, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Wissensextraktion, Dokumentenintelligenz und generative KI.

Berufliche Wege: Azure-KI-Ingenieure, die Anforderungen umsetzen, Lösungen entwickeln, bereitstellen, integrieren, warten, optimieren und überwachen.

Voraussetzungen: Kenntnisse in Python und C#, Verständnis für Azure AI Services, Datenlösungen und verantwortungsvolle KI-Praktiken.

Relevante Prüfung: AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

2. Google Professional Machine Learning Engineer

Zielgruppe: Fachkräfte in den Bereichen Data Science, Softwareentwicklung oder IT, die ML-Modelle mit Google Cloud in produktiven Umgebungen entwerfen, erstellen und bereitstellen möchten.

Wichtige Themen: Entwicklung Low-Code-KI-Lösungen, teamübergreifende Zusammenarbeit, Skalierung von Prototypen zu ML-Modellen, Bereitstellung und Skalierung von Modellen, Automatisierung von ML-Pipelines, Monitoring von KI-Lösungen.

Berufliche Wege: Machine Learning Engineer, Data Engineer, KI-Lösungsarchitekt, Cloud-ML-Spezialist.

Voraussetzungen: Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung, davon mindestens 1 Jahr mit Lösungen auf Google Cloud.

Relevante Prüfung: Professional Machine Learning Engineer

3. AWS Certified AI Practitioner

Zielgruppe: Personen mit Grundkenntnissen über KI/ML-Technologien auf AWS, die jedoch nicht zwingend eigene KI/ML-Lösungen auf AWS erstellen.

Wichtige Themen: Grundlagen von KI und ML, Grundlagen von generativer KI, Anwendungen von Foundation Models, Richtlinien für verantwortungsvolle KI, Sicherheit, Compliance und Governance bei KI-Lösungen.

Berufliche Wege: KI-Produktmanager, Business Analyst mit KI-Fokus, Junior Cloud AI Specialist oder Sprungbrett zu fortgeschrittenen AWS-Zertifikaten (z. B. AWS Certified Machine Learning – Specialty).

Voraussetzungen: Bis zu 6 Monate Erfahrung im Umgang mit KI/ML-Technologien auf AWS.

Relevante Prüfung: AIF-C01