Zum Hauptinhalt springen
AI Act

Certified Artificial Intelligence Professional (CAIP)

Certified Artificial Intelligence Professional (CAIP). Prüfen Sie Formate, Voraussetzungen, enthaltene Leistungen und Zertifizierungsbedingungen vor der Buchung.

PECBExpert5 TageLiveSelbststudiumIn-House
  • Praxisorientiert, unterrichtet von einem aktiven CISO
Christophe Mazzola

Unterrichtet von

Christophe Mazzola

Practicing CISO · Founder of Cyber Academy

Vollständiges Profil ansehen →

Für wen

Passend, wenn Sie…

  • ✓KI-Fachleute, die aktiv an der Entwicklung und Implementierung von KI-Technologien beteiligt sind
  • ✓Erfahrene KI-Praktiker, die mit aktuellen Trends Schritt halten und ihre Führungskompetenzen stärken möchten
  • ✓Data Scientists, die KI-Modelle entwickeln und optimieren
  • ✓IT-Manager, die KI-Projekte und -Initiativen in ihren Organisationen verantworten
  • ✓Risiko- und Compliance-Beauftragte, die KI-bezogene Risiken und regulatorische Compliance managen
  • ✓Führungskräfte wie CIOs, CEOs und COOs, die strategische Entscheidungen mit KI-Bezug treffen
  • ✓Fachleute, die in KI-Führungsrollen wechseln möchten und ein umfassendes Verständnis des Fachgebiets benötigen

Ehrliche Einschätzung

NICHT geeignet für. Wann Sie darauf verzichten sollten.

Wir möchten lieber, dass Sie Ihr Geld behalten, als dass Sie den falschen Pfad kaufen.

  • ✗Absolute Einsteiger ohne Programmiererfahrung oder KI-Hintergrund könnten das Tempo ab Tag 2 ohne vorheriges Selbststudium als herausfordernd empfinden
  • ✗Fachleute, die eine tiefe Spezialisierung in einer einzelnen KI-Teildisziplin wie fortgeschrittener NLP-Forschung anstreben, werden feststellen, dass der Kurs breit angelegt statt tiefgehend spezialisiert ist
  • ✗Personen, die nur einen nicht-technischen Management-Überblick suchen, könnten die Sessions zu maschinellem Lernen und Deep Learning als zu detailliert empfinden

Ergebnisse

Was Sie danach können

  • 1Grundlegende KI-Prinzipien erläutern und beschreiben, wie KI in verschiedenen Bereichen angewendet wird
  • 2Datenanalysen durchführen und Visualisierungen erstellen, die die Entscheidungsfindung in KI-Projekten unterstützen
  • 3Überwachte, unüberwachte und bestärkendes Lernen-Techniken auf praktische Probleme anwenden
  • 4Neuronale Netzwerkarchitekturen einschließlich konvolutionaler neuronaler Netze für Deep-Learning-Aufgaben implementieren
  • 5Beschreiben, wie Systeme zur natürlichen Sprachverarbeitung und Methoden der Computer Vision funktionieren
  • 6Die Rolle von Robotik und Expertensystemen in der KI-gestützten Automatisierung erläutern
  • 7KI-bezogene Risiken identifizieren und Compliance-Maßnahmen zu deren Minderung anwenden
  • 8Ethische KI-Strategien entwickeln, die mit den Organisationswerten und geltenden Vorschriften übereinstimmen

Programm

Tag für Tag

Tag 1Grundlagen der KI und Datenanalyse

  • Grundlegende KI-Prinzipien und Anwendungen

    Dieses Modul führt in die grundlegenden Konzepte der künstlichen Intelligenz ein und behandelt ihre Geschichte, zentrale Paradigmen sowie die Bereiche, in denen KI derzeit angewendet wird.

  • Datenanalyse und Visualisierungstechniken

    Die Teilnehmenden lernen, grundlegende Datenanalysen durchzuführen und aussagekräftige Visualisierungen zu erstellen, die die für die Entwicklung und Bewertung von KI-Projekten erforderlichen Erkenntnisse liefern.

Am Ende des Tages

  • • Erläutern, was KI ist, und ihre wichtigsten Anwendungsbereiche darstellen
  • • Datenvisualisierungen erstellen, die handlungsorientierte Erkenntnisse für KI-Projekte liefern
Tag 2Maschinelles Lernen

  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen

    Dieses Modul behandelt die theoretischen Grundlagen und die praktische Anwendung überwachter und unüberwachter maschineller Lernalgorithmen, einschließlich Modellauswahl, Training und Evaluation.

  • Bestärkendes Lernen

    Die Teilnehmenden erkunden, wie bestärkendes Lernen KI-Agenten ermöglicht, durch Interaktion mit einer Umgebung optimale Verhaltensweisen zu erlernen, einschließlich zentraler Algorithmen und Anwendungsfälle.

Am Ende des Tages

  • • Modelle für maschinelles Lernen mithilfe überwachter und unüberwachter Ansätze erstellen und evaluieren
  • • Beschreiben, wie sich bestärkendes Lernen von anderen ML-Paradigmen unterscheidet und wo es anwendbar ist
Tag 3Deep Learning und natürliche Sprachverarbeitung

  • Neuronale Netze und Deep-Learning-Architekturen

    Dieses Modul untersucht, wie neuronale Netze aufgebaut sind, wie sie trainiert werden und wie fortgeschrittene Deep-Learning-Architekturen wie konvolutionale neuronale Netze ihre Fähigkeiten erweitern.

  • Systeme zur natürlichen Sprachverarbeitung

    Die Teilnehmenden erhalten ein Verständnis dafür, wie NLP-Systeme menschliche Sprache verarbeiten, interpretieren und generieren, einschließlich grundlegender Techniken und prominenter realer Anwendungen.

Am Ende des Tages

  • • Ein grundlegendes neuronales Netz implementieren und erläutern, wie ein CNN Eingabedaten verarbeitet
  • • Die wesentlichen Komponenten einer NLP-Pipeline und ihre Funktionen beschreiben
Tag 4Computer Vision, Robotik, KI-Sicherheit, KI-Strategie, Governance und Risikomanagement

  • Computer Vision und Robotik

    Dieses Modul führt in Computer-Vision-Methoden zur Interpretation visueller Daten ein und erläutert, wie Robotik und Expertensysteme zur Ermöglichung KI-gestützter Automatisierung eingesetzt werden.

  • KI-Sicherheit und Risikomanagement

    Die Teilnehmenden lernen, KI-spezifische Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren, Risikominderungsmaßnahmen anzuwenden und die Einhaltung einschlägiger KI-Vorschriften sicherzustellen.

  • KI-Ethik, Governance und Strategie

    Dieses Modul behandelt, wie ethische KI-Strategien entwickelt, Governance-Rahmenwerke etabliert und KI-Initiativen an Organisationswerten und gesellschaftlichen Erwartungen ausgerichtet werden.

Am Ende des Tages

  • • Sicherheitslücken in KI-Systemen identifizieren und geeignete Gegenmaßnahmen beschreiben
  • • Eine KI-Governance- und Ethikstrategie ausarbeiten, die mit den Anforderungen der Organisation und der Regulierung übereinstimmt
  • • Computer-Vision- und Robotik-Konzepte mit praktischen Automatisierungsszenarien verknüpfen
Tag 5Konsolidierung und Prüfungsvorbereitung

  • Übergreifende Wissenswiederholung

    Diese Einheit wiederholt alle sieben in der Woche behandelten Kompetenzbereiche und hilft den Teilnehmenden, das Verständnis zu festigen und Bereiche zu identifizieren, die vor der Prüfung weiterer Aufmerksamkeit bedürfen.

  • Prüfungsorientierung und Fragen & Antworten

    Die Teilnehmenden erhalten einen Überblick über den Aufbau der PECB Certified Artificial Intelligence Professional-Prüfung und haben die Möglichkeit, offene Fragen vor der Prüfung zu klären.

Am Ende des Tages

  • • Persönliche Wissenslücken über alle sieben CAIP-Kompetenzbereiche hinweg identifizieren
  • • Die Prüfung mit Klarheit über ihren Umfang und ihre Struktur angehen

Öffentliche Sessions

Bevorstehende öffentliche Sessions

Offene Einschreibungskohorten. Wählen Sie ein Datum und buchen Sie Ihren Platz. Möchten Sie stattdessen eine private Kohorte für Ihr Team? Inhouse-Angebot anfordern.

Aktuell keine bestätigte Live-Kohorte. Sie können trotzdem:

Selbststudiums-Lizenz kaufenInhouse-Angebot anfordern

Vertiefung

Alles zu dieser Zertifizierung

Die Details hinter der Überschrift. Lesen Sie in Ihrem eigenen Tempo. Jeder Abschnitt beantwortet eine Käuferfrage, die wir in Discovery Calls erhalten.

  • Tag 1: Grundlagen der KI und Datenanalyse
  • Tag 2: Machine Learning
  • Tag 3: Deep Learning und Natural Language Processing
  • Tag 4: Computer Vision, Robotik, KI-Strategie, Governance und Risikomanagement
  • Tag 5: Zertifizierungsprüfung
  • Domäne 1: Grundlegende Konzepte und Prinzipien der künstlichen Intelligenz
  • Domäne 2: Datenanalyse und Visualisierung
  • Domäne 3: Aufbau von Machine Learning-Modellen
  • Domäne 4-5: Konzepte des Deep Learning und NLP
  • Domäne 6-7-8: Kenntnisse und Anwendung von Computer Vision, Robotik und Expertensystemen
  • Domäne 9: KI-Risiko, Datenschutz und Compliance
  • Domäne 10: KI-Ethik, Governance, Strategie

Liste der PECB-Prüfungen

Prüfungsordnung und -richtlinien

Unsere Schulungen sind in verschiedenen Durchführungsformaten verfügbar. Bitte beachten Sie, dass die Preise je nach gewähltem Format variieren. Für bestimmte Optionen, wie Live- oder Präsenzveranstaltungen, kann ein individuelles Angebot erforderlich sein, abhängig von Verfügbarkeit und logistischen Gegebenheiten.

  • Zertifizierungs- und Prüfungsgebühren sind im Preis der Schulung enthalten.
  • Die Teilnehmenden erhalten Schulungsunterlagen mit über 400 Seiten, die Fachinformationen, Praxisbeispiele, Übungen und Quizfragen umfassen.
  • Teilnehmenden, die die Schulung absolviert haben, wird eine Teilnahmebescheinigung im Wert von 31 CPD (Continuing Professional Development)-Credits ausgestellt.
  • Kandidaten, die die Schulung abgeschlossen haben, die Prüfung jedoch nicht bestanden haben, können die Prüfung innerhalb von 12 Monaten ab dem ursprünglichen Prüfungsdatum einmalig kostenlos wiederholen.

Warum sollten Sie teilnehmen?

  • Verstehen Sie die aktuellen KI-Trends und -Technologien und navigieren Sie sicher in diesem Umfeld.
  • Entwickeln und optimieren Sie KI-Systeme, die Innovation vorantreiben.
  • Begegnen Sie zentralen Herausforderungen wie KI-Bias, Datenschutzbedenken und Compliance-Anforderungen.
  • Richten Sie KI-Lösungen strategisch an den Unternehmenszielen aus, um den Mehrwert zu maximieren.

Für wen ist diese Schulung geeignet?

  1. KI-Fachleute, die aktiv an der Entwicklung und Implementierung von KI-Technologien beteiligt sind
  2. Erfahrene KI-Praktiker, die ihr Wissen vertiefen, sich über aktuelle Trends informieren und ihre Führungskompetenzen ausbauen möchten
  3. Data Scientists, die für die Entwicklung und Optimierung von KI-Modellen verantwortlich sind
  4. IT-Manager, die KI-Projekte und -Initiativen in ihren Organisationen leiten
  5. KI-Enthusiasten, die in Führungspositionen aufsteigen möchten, etwa als KI-Projektmanager oder KI-Strategen
  6. Risiko- und Compliance-Beauftragte, die für das Management KI-bezogener Risiken und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen zuständig sind
  7. Führungskräfte, darunter CIOs, CEOs und COOs, die eine zentrale Rolle bei KI-bezogenen Entscheidungsprozessen einnehmen
  8. Fachleute, die eine KI-Rolle auf Führungsebene anstreben und ein umfassendes Verständnis von KI-Technologien und deren Anwendungen benötigen

Lernziele

  1. Die grundlegenden Prinzipien der KI und ihre verschiedenen Anwendungsgebiete erläutern.
  2. Datenanalysen durchführen und aussagekräftige Visualisierungen erstellen, um KI-Projekte zu unterstützen.
  3. Machine Learning-Verfahren auf reale Problemstellungen anwenden, einschließlich überwachtem, unüberwachtem und bestärkendem Lernen.
  4. Einfache neuronale Netze und fortgeschrittene Deep Learning-Architekturen wie CNNs implementieren.
  5. NLP-Systeme und Computer Vision-Methoden verstehen.
  6. Robotik und Expertensysteme für KI-gestützte Automatisierung verstehen.
  7. KI-Risiken identifizieren und mindern sowie die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sicherstellen.
  8. Ethische KI-Strategien entwickeln, die mit den Unternehmenswerten und gesellschaftlichen Anforderungen übereinstimmen.

Didaktischer Ansatz

  • Umfassendes Curriculum: Die Schulung verbindet theoretisches Wissen mit praxisnahen Beispielen, damit die Teilnehmenden sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene KI-Konzepte erwerben.
  • Praktische Übungen: Praxisnahe Aufgaben und Projekte simulieren reale Szenarien und ermöglichen es den Teilnehmenden, ihre Kompetenzen gezielt anzuwenden.
  • Interaktives Lernen: Gruppendiskussionen und kollaborative Aufgaben fördern die aktive Auseinandersetzung mit den Inhalten und gemeinsame Lernerfahrungen.
  • Prüfungsvorbereitung: Die Schulung umfasst Quizfragen und Übungen, die eng am Format der Zertifizierungsprüfung ausgerichtet sind.

FAQ

Was Käufer immer fragen

Wird die CAIP-Zertifizierung automatisch durch die Teilnahme an dieser Schulung verliehen?+

Nein. Der Abschluss der Schulung bedeutet, dass Sie an allen Unterrichtseinheiten teilgenommen haben, verleiht jedoch nicht die PECB Certified Artificial Intelligence Professional-Zertifizierung. Um die Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie die PECB CAIP-Prüfung separat bestehen und die Zertifizierungsanforderungen von PECB erfüllen, zu denen einschlägige Berufserfahrungsaktivitäten gehören.

Cyber Academy führt das Schulungsprogramm durch. Die Prüfung und die Zertifizierung werden vollständig von PECB verwaltet. Kandidaten sollten sich direkt an PECB wenden, um aktuelle Anforderungen und Verfahren zu erhalten.

Wie breit ist der technische Inhalt, und sind Programmierkenntnisse erforderlich?+

Der Kurs erstreckt sich über ein breites Spektrum von KI-Themen, von Datenanalyse und maschinellem Lernen über Deep Learning, NLP und Computer Vision bis hin zu KI-Governance. Der Lehrplan ist darauf ausgelegt, Fachleuten sowohl technisches Verständnis als auch strategische Perspektive zu vermitteln.

Grundlegende Programmierkenntnisse werden empfohlen, der Kurs ist jedoch kein Software-Engineering-Programm. Teilnehmende, die keine Entwickler sind, werden sich dennoch sinnvoll mit den Governance-, Risiko-, Ethik- und Strategieinhalten der späteren Tage auseinandersetzen können.

Welche Kompetenzbereiche deckt die PECB CAIP-Prüfung ab?+

Laut PECB deckt die Prüfung sieben Bereiche ab: grundlegende Konzepte und Prinzipien der KI; Datenanalyse und Visualisierung; Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen; Deep Learning und natürliche Sprachverarbeitung; Computer Vision und Robotik; KI-Sicherheit; sowie KI-Ethik, Governance und Strategie.

Für Angaben zu Prüfungsformat, verfügbaren Sprachen und Prüfungsmodalitäten sollten Kandidaten die offizielle PECB-Prüfungsliste sowie die Prüfungsregeln und -richtlinien konsultieren.

Liegt der Schwerpunkt dieses Kurses eher auf technischen Fähigkeiten oder auf Führung und Governance?+

Der Kurs deckt bewusst beide Dimensionen ab. Die Tage 1 bis 3 sind stärker technisch ausgerichtet und behandeln Datenanalyse, maschinelles Lernen, Deep Learning und NLP. Tag 4 wechselt zu angewandten Themen wie KI-Sicherheit, ethischer Strategie und Governance, was das Programm sowohl für Praktiker als auch für Führungskräfte relevant macht.

Diese Breite ist beabsichtigt, da die CAIP-Zertifizierung auf Fachleute ausgerichtet ist, die sowohl in technischen als auch in strategischen KI-Kontexten effektiv agieren müssen.

Welche Berufserfahrungsaktivitäten werden für die CAIP-Zertifizierung anerkannt?+

Laut PECB gehören zu den anerkannten Aktivitäten grundlegende Datenanalyse, Visualisierung und Vorverarbeitung; die Implementierung überwachter und unüberwachter Modelle für maschinelles Lernen; praktische Arbeit mit Deep-Learning-Konzepten; sowie die Entwicklung oder Durchsetzung von KI-Governance-, Ethik- und Risikomanagement-Rahmenwerken, die Transparenz, Fairness und Compliance fördern.

Kandidaten sollten die aktuellen Zertifizierungsanforderungen direkt bei PECB überprüfen, da diese im Laufe der Zeit aktualisiert werden können.

Nächster Schritt

Wo das hinführt

Pillar Guide

Den vollständigen AI Act Leitfaden lesen

EU AI Act readiness work for providers and deployers across the four risk tiers.

Bereit zur Zertifizierung?

Unterrichtet von einem aktiven CISO. Preise und Prüfungsbedingungen transparent ausgewiesen.

Live-Platz buchenSelbststudiums-Lizenz kaufenAngebot anfordern