Nächster Kurs: May 26, 2026

AI Project Management Weiterbildung

Werde vom angehenden AI-Enthusiasten zur selbstbewussten AI Project Manager*in – mit praxisnahem Training in Machine Learning, Deep Learning, AWS Cloud und Data Collection. Lerne, AI-Projekte wirkungsvoll zu leiten – mit Python, Prompt Engineering und den neuesten AI-Tools.

Vollzeit | 20 Wochen | Remote | Englisch

Finanzierungsoptionen verfügbar

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Menschen arbeiten an Laptops in einem modernen Büro.

Junge Menschen arbeiten zusammen an einem Laptop in einem Klassenzimmer.

Gestalte die Zukunft mit AI Project Management – AI Solutions & Applied Machine Learning. Starte deine Weiterbildung noch heute.

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Gestalte die Zukunft von AI! Lerne Projekte zu leiten, treibe AI-Innovationen voran und bring deine Ideen zum Leben.

Kurs Übersicht

Was dich in unserer AI Project Management – AI Solutions & Applied Machine Learning Weiterbildung erwartet

Phase 1: Willkommen & Grundlagen

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.

Phase 2: Python & PM Fundamentals

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

Phase 3: Datenanalyse & Stakeholder-Management

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

Phase 4: Explorative Datenanalyse (EDA)

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

Phase 5: Machine-Learning-Grundlagen

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

Phase 6: Klassifikation & User Stories

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

Phase 7: Advanced ML & Architektur

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

Phase 8: Compliance & Design Thinking

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

Phase 9: ML-Projektumsetzung

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

Phase 10: A/B-Testing, Deep Learning & Priorisierung

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

Phase 11: ANN & Roadmapping

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

Phase 12: NLP, LLMs & KI-Architektur

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

Phase 13: Grundlagen der KI-Architektur & Vibe Coding

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

Phase 14: Agenten & MCP

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

Phase 15: AI Agents & Capstone Kickoff

In der letzten Phase wirst du eine Präsentation von Agentenprojekten sowie die Einführung deines finalen Abschlussprojektes vorstellen.

Phase 16: Discovery & Planung

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

Phase 17-20: Capstone-Projekt-Sprints & Abschluss

Finalisierung des Capstone-Projekts und Vorbereitung der Abschlusspräsentation.

Curriculum auf einen Blick

Der aktuellste und effektivste Tech-Stack auf dem Markt:

Agile Scrum Methodology

Beherrsche die Agile Scrum-Methodik und entwickle Backend-Systeme mit MongoDB. Lerne Datenbankarchitektur und Web Scraping, um reale Daten für AI-gestützte Anwendungen zu sammeln und zu verarbeiten.

Python

Automatisiere Aufgaben, teste Code und entwickle AI-Anwendungen mit Streamlit und Python.

AI Architectures

Lerne Deep Learning, Big Data mit PySpark und den Aufbau AI-gestützter Apps mit LangChain.

Backend AI

Erstelle REST APIs, containerisiere Modelle mit Docker und deploye AI mit AWS SageMaker und CI/CD.

OOP & Ethics

Lerne Business-Grundlagen, OOP sowie nachhaltige und compliance-konforme Praktiken für skalierbare AI-Entwicklung.

Design Thinking

Wende kreatives Problemlösen auf Daten an – mit Python, Visualisierung und nutzerzentriertem Design.

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Career Service

Praxis- & anwendungsorientierte Herangehensweise

Gezielter Fokus auf die Vorbereitung deiner Bewerbungsgespräche in der Techbranche.

Career Coaching Sitzungen.

Coaching Sitzungen, die dich darauf vorbereiten, beruflich aufzusteigen.

Viel mehr als nur technische Fachkenntnisse

Über Tech hinaus trainieren wir dich in den richtigen Kommunikationsskills um in deinen Interviews und der Bewerbunsgphase zu brillieren.

Partnerprogramm

Unser enizigartiges Partner Program bietet dir optimale Networking Bedingungen, um mit Recruiter:innen in Kontakt zu treten.

Wo Spicedlings arbeiten

Spicedlinge arbeiten bei deinen Lieblingsfirmen:

Finanzierung

Investiere in deine Zukunft

Bildungsgutschein

Wenn du in Deutschland arbeitslos gemeldet bist (oder bald sein wirst), können mit einem Bildungsgutschein die vollständigen Kosten für deine Weiterbildung übernommen werden.

Mehr Informationen dazu findest du auf unserer Seite zur Finanzierung deines Coding Bootcamps mit einem Bildungsgutschein.

Mehr Infos

Verzögerte Zahlung

Wir möchten unsere erstklassigen Kurse jedem zugänglich machen, der die Motivation hat, sie zu absolvieren.

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FAQ

Wie unterstützt SPICED Academy die Teilnehmenden während des AI Project Management Bootcamps?

Bei SPICED Academy legen wir großen Wert auf deinen Erfolg. Während des Bootcamps stehen dir unsere erfahrenen Dozenten und Mentoren zur Seite, beantworten deine Fragen und geben dir wertvolles Feedback zu fortgeschrittenem Programmieren. Unsere Lernumgebung fördert eigenständiges Erkunden, sodass du das Beste aus deiner AI Project Management Journey herausholst.

Ich bin neu in AI Project Management. Ist das ein Problem für das AI Project Management Bootcamp?

Unser Kurs ist darauf ausgelegt, dich von einem mittleren Niveau auf ein fortgeschrittenes Level zu bringen. Falls du neu in AI Project Management bist, sieh dir unser AI Project Management Programm an.

Was unterscheidet SPICED von anderen AI Project Management Bootcamps?

SPICED zeichnet sich durch praxisorientiertes Lernen aus und bereitet dich auf reale AI Project Management Szenarien vor. Unsere unterstützende Community schafft eine Umgebung, in der du als AI Project Manager und darüber hinaus erfolgreich sein kannst. Wir legen Wert auf praktische Fähigkeiten und Branchenrelevanz, damit du bestens für die Arbeitswelt vorbereitet bist.

Wie hoch sind die durchschnittlichen Gehälter für AI Project Managers in Deutschland?

In Deutschland variieren die Gehälter für AI Project Managers je nach Standort, Erfahrung und Qualifikationsniveau. Erfahrene Fachkräfte können durchschnittlich zwischen 60.000 € und 90.000 € pro Jahr verdienen.

Ich interessiere mich für die Leitung von KI-Projekten. Wie bereitet mich das AI Project Management Bootcamp auf diese spezielle Rolle vor?

Kluge und zeitgemäße Frage! Das KI-Projektmanagement-Bootcamp verbindet traditionelle IT-Projektplanung mit KI-spezifischen Herausforderungen wie Modellbereitstellung und Datenrisikominimierung und vermittelt Ihnen die Tools für die sichere Steuerung KI-zentrierter Initiativen.

🤖📊 Das Bootcamp umfasst:

KI-Lebenszyklusmanagement: Verstehen, wie Datenerfassung, Modelltraining, Validierung, Bereitstellung und Überwachung überwacht werden. Risiko- und Bias-Bewertung: Erkennen und Minimieren von Bias, Sicherstellen der DSGVO-Konformität, des Datenschutzes und der Einhaltung ethischer Prüfkriterien. Funktionsübergreifende Kommunikation: Zusammenarbeit mit KI-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, DevOps und Produktteams unter Verwendung von Scrum oder hybriden Frameworks. Tool-Kenntnisse: Verwendung von Jira oder Azure DevOps zur Bearbeitung von Backlog-Elementen, Sprintplanung und User Stories speziell für KI-Funktionen. Typische Dauer und Kosten: Vollzeit-Bootcamps dauern ca. 10–14 Wochen. Die Studiengebühren liegen zwischen 7.000 und 12.000 €. Viele Anbieter sind in KURSNET/meinNOW gelistet, sodass du dich über eine Finanzierung per Bildungsgutschein informieren kannst.

💬 „Nach Abschluss des Bootcamps leitete ich die Implementierung eines Sentimentanalysemodells bei einem Berliner KI-Startup. Die Sicherstellung einer pünktlichen Lieferung und ethischen Validierung war für meine Rolle als Projektmanager von zentraler Bedeutung.“

✅ Wenn du KI-Projekte in Berlin oder Europa leiten möchtest, vermittelt dir dieses Bootcamp strukturiertes Wissen sowohl über KI-Technologie als auch über Projektdurchführungsmethoden.

Wie viel technisches Hintergrundwissen benötige ich, bevor ich ein AI Project Management Bootcamp beginne?

Ein berechtigtes Anliegen – viele Bootcamp-Teilnehmer kommen aus nicht-technischen Bereichen, aber eine gewisse Vertrautheit hilft dir, schneller voranzukommen.

🌱 Empfohlene Vorbereitung vor Tag 1:

Grundlegende Kenntnisse der Data-Science-Terminologie – was ist Modelltraining, Dataset-Splits, Features vs. Labels?
Leichte Erfahrung mit REST-APIs oder Dataset-Ingestion-Pipelines – verstehen, wie Endpunkte mit Diensten verbunden werden.
Agile Konzepte wie Sprints, Backlog-Grooming, Retrospektiven – auch die Lektüre des Scrum Guides (kostenlos online) ist hilfreich.

Bootcamp-Onboarding:

Enthält oft ein Vorbereitungsmodul mit Glossaren, kurzen Tutorials oder Sandbox-Übungen auf Cloud-Plattformen.
Mentoring ist in den ersten Wochen verfügbar, damit Anfänger frei Fragen stellen können.

💬 „Ich wusste von Anfang an nicht, was ‚CI/CD‘ bedeutet. Im ersten Sprint des Bootcamps wurden Deployment-Pipelines und API-Versionierung verständlich erklärt.“

✅ Du benötigst keine Programmierkenntnisse – aber wenn du dir vor dem Bootcamp etwa 10 Stunden Zeit nimmst, um eine kostenlose Agile-Einführung oder ein Tutorial zur Modellbereitstellung zu absolvieren, fühlst du dich am ersten Tag sicherer.

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