Die besten Kurse zu KI und maschinellem Lernen für Einsteiger

Welche KI- und Machine-Learning-Kurse sich am besten für den Einstieg eignen, hängt von Ihrem Ziel ab: Ein von einer Universität unterstütztes Programm wie „MIT Professional Education“ eignet sich für Führungskräfte im strategischen oder technischen Bereich, während ein Abonnement oder eine All-Access-Mitgliedschaft für Lernende geeignet ist, die sich zu geringeren Kosten einen umfassenden Überblick verschaffen möchten. Dieser Leitfaden vergleicht sechs Optionen hinsichtlich Dauer, Preis und Schwerpunkt und erläutert anschließend, wie Sie einen Kurs auf ein Ziel im Bereich Einstellung, Beförderung oder Weiterbildung Ihres Teams abstimmen können.

Die unten angegebenen Preise sind Richtwerte. Bitte überprüfen Sie die Details auf der Seite des jeweiligen Anbieters, bevor Sie sich anmelden.

So wählen Sie den richtigen KI- und Machine-Learning-Kurs aus

Entscheiden Sie sich zuerst nach dem Lernergebnis und erst dann nach dem Anbieter. Ein Kurs sollte mit etwas abschließen, das Sie vorweisen können: einem Zertifikat, einem Projektportfolio oder dem Ergebnis einer beaufsichtigten Prüfung.

Prüfen Sie vor der Bezahlung die folgenden vier Punkte:

• Erforderliche Tiefe: Müssen Sie KI gut genug verstehen, um Projekte zu leiten oder selbst Modelle zu erstellen?
• Verfügbare Zeit: Ein 8-wöchiges Programm mit 8 bis 10 Stunden pro Woche stellt einen anderen Zeitaufwand dar als eine Bibliothek, die Sie im eigenen Tempo nutzen können.
• Nachweis der Fähigkeiten: Achten Sie auf benotete Projekte, Leistungsnachweise oder anerkannte Leistungspunkte – nicht nur auf den Abschluss der Videokurse.
• Umfang: Teams benötigen Dashboards und einheitliche Inhalte. Einzelpersonen benötigen Flexibilität.

Eine praktische Faustregel: Wenn sich Ihre Berufsbezeichnung nicht ändert, Ihre Entscheidungsbefugnisse jedoch schon, beginnen Sie mit einem Strategiekurs. Wenn Sie eine technische Rolle anstreben, beginnen Sie mit den Grundlagen und einem Projektportfolio. Unser Überblick über Online-Kurse zu KI und ML deckt das gesamte Spektrum ab.

1. Angewandte KI für die digitale Transformation (MIT Professional Education)

Dieser MIT-Kurs ist eine strategische Einführung in generative KI für Personen, die Organisationen leiten, anstatt Code zu schreiben. Er dauert 8 Wochen, wird online angeboten, umfasst 6,4 CEUs und kostet laut MIT Professional Education etwa 3.350 US-Dollar.

• Inhalte: Anwendungen generativer KI, Risiken, ethische Überlegungen und die Einführung in Unternehmen
• Format: online, 8 Wochen
• Leistungspunkte: 6,4 CEUs
• Ungefährer Preis: 3.350 US-Dollar

Optimale Zielgruppe: Führungskräfte oder Leiter, die KI-Vorschläge bewerten, Governance-Regeln festlegen und Einführungsprojekte fördern müssen und über ein Budget verfügen, das eine hochkarätige Hochschulqualifikation ermöglicht. Eine Übersicht über den Lehrplan und die Zielgruppe wird vom MIT veröffentlicht.

Fazit: Eine gute Wahl für strategische Führungskräfte, jedoch weniger geeignet für alle, die Modelle entwickeln möchten.

2. Maschinelles Lernen: Von Daten zu Entscheidungen (MIT Professional Education)

Dies ist der technisch anspruchsvollste der hier aufgeführten MIT-Kurse und vermittelt maschinelles Lernen als Instrument zur Entscheidungsfindung. Es handelt sich um einen achtwöchigen Online-Kurs, der laut MIT Professional Education einen geschätzten Zeitaufwand von 8 bis 10 Stunden pro Woche erfordert und etwa 2.900 US-Dollar kostet.

• Inhalte: überwachtes Lernen, Datenklassifizierung, Vorhersagen und Grundlagen neuronaler Netze
• Format: online, auf Englisch, 8 Wochen
• Wöchentlicher Zeitaufwand: 8 bis 10 Stunden
• Ungefährer Preis: 2.900 US-Dollar

Ideale Zielgruppe: Analysten, Ingenieure oder Führungskräfte, die sich mit Daten auskennen und verstehen möchten, wie Vorhersagemodelle funktionieren und wie man sie auf geschäftliche Fragestellungen anwendet, und die über einen Zeitraum von zwei Monaten etwa 70 bis 80 Stunden Zeit aufbringen können.

Fazit: Der beste Einstieg am MIT, wenn Sie sich eher mit den Grundlagen des maschinellen Lernens als mit einem Überblick für Führungskräfte beschäftigen möchten.

3. No-Code und agentenbasierte KI (MIT Professional Education)

Dieses Programm bietet eine Einführung in generative und agentische KI, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Es dauert 14 Wochen, bietet 10 CEUs und umfasst laut MIT Professional Education mehr als 14 Fallstudien sowie 3 praktische Projekte. Der Preis liegt bei etwa 2.850 US-Dollar.

• Themen: generative KI, agentische KI, No-Code-Entwicklung
• Format: online, 14 Wochen
• Leistungspunkte: 10 CEUs
• Projekte: 3 Praxisprojekte und mehr als 14 Fallstudien
• Ungefährer Preis: 2.850 US-Dollar

Am besten geeignet für: Quereinsteiger und Berufstätige, die praktische Projekte vorweisen möchten, aber keine Programmierkenntnisse haben und sich auf einen längeren Zeitrahmen von 14 Wochen festlegen können.

Fazit: Die projektorientierteste MIT-Option in dieser Übersicht, die sich besonders gut für Nicht-Programmierer eignet, die etwas Greifbares vorweisen möchten.

4. Professionelles Zertifikatsprogramm in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (MIT)

Hierbei handelt es sich um ein strukturiertes Zertifikatsprogramm des MIT, das die Bereiche maschinelles Lernen und KI in einem einzigen Abschluss bündelt und etwa 3.750 US-Dollar kostet. Es ist Teil des Weiterbildungsangebots des MIT.

• Format: Zertifikatsprogramm für Berufstätige
• Ungefährer Preis: 3.750 US-Dollar

Am besten geeignet für: Berufstätige, die ein anerkanntes Zertifikat für ihren Lebenslauf anstreben und ein festgelegtes Programm dem Zusammenstellen einzelner Kurse vorziehen, wobei dies das teuerste Angebot auf dieser Liste ist.

Fazit: Eine Überlegung wert, wenn die Qualifikation selbst für Ihren Arbeitgeber von Bedeutung ist. Sehen Sie sich den Leitfaden des MIT zu den verschiedenen KI-Programmoptionen an, um zu prüfen, wie das Programm zu den anderen Studiengängen passt.

5. Unbegrenzte Mitgliedschaft im Mammoth Club

Hierbei handelt es sich um eine jährliche All-Access-Mitgliedschaft mit Zugang zu über 3.000 Kursen, Zertifizierungspfaden, Übungsprüfungen, Tools und digitalen Ressourcen zu Preisen ab 199 US-Dollar pro Jahr. Sie eignet sich für Lernende und Teams, die eher eine breite Auswahl und anerkannte Zertifizierungsvorbereitung benötigen als einen festgelegten Kurs.

• Format: Jahresmitgliedschaft mit Kursen, Zertifizierungspfaden und Übungsprüfungen
• Zertifizierung: strukturierte Zertifizierungspfade mit Übungsprüfungen
• Ressourcen: Übungslabore, Vorlagen und digitale Ressourcen im Rahmen einer einzigen Mitgliedschaft
• Qualität: Die Kurse sind auf die praktische Anwendung ausgerichtet
• Umfang: Über 1.400 Organisationen und Bibliotheken nutzen die Plattform, mit über 500.000 Übungsfragen und mehr als 5.000 Stunden Lerninhalten
• Ungefährer Preis: ab 199 US-Dollar pro Jahr

Optimale Nutzung: Für Quereinsteiger, die sich ein Portfolio in den Bereichen KI, Python und Zertifizierungsvorbereitung aufbauen möchten, oder für Führungskräfte, die ihr Team weiterbilden und dabei messbare Fortschritte zu geringeren Kosten pro Lernendem erzielen möchten. Die „Mammoth Club Unlimited“-Mitgliedschaft ist die richtige Wahl, wenn Sie strukturierte Zertifizierungspfade suchen und nicht nur ein einzelnes kurzes Video.

Fazit: Die umfassendste und wirtschaftlichste Option für kontinuierliches, zertifizierungsorientiertes Lernen.

6. Coursera Plus

Coursera Plus ist ein Abonnement für einen umfangreichen Katalog an KI-Kursen von Anbietern aus Industrie und Bildung. Coursera bewirbt das Angebot auf seiner Seite zur Suche nach KI-Kursen mit einem Preis von 239 US-Dollar pro Jahr.

• Format: Jahresabonnement
• Katalog: KI-Kurse von verschiedenen Anbietern aus Industrie und Bildung
• Ungefährer Preis: 239 US-Dollar pro Jahr

Optimale Nutzung: Für Lernende, die mit einem überschaubaren Jahresbudget zunächst verschiedene Anbieter und Themen ausprobieren möchten, bevor sie sich auf ein Spezialgebiet festlegen.

Fazit: Gut zum Ausprobieren, allerdings variiert der Wert der Zertifikate je nach Anbieter des jeweiligen Kurses.

Vergleich der besten Kurse zu KI und maschinellem Lernen

Welcher Weg passt zu einem Einstellungs- oder Beförderungsziel?

Arbeitgeber, die Mitarbeiter für AI-nahe Positionen einstellen, wünschen sich in der Regel Nachweise über praktische Arbeit und nicht nur den Abschluss von Kursen. Ein Projektportfolio und das Ergebnis einer beaufsichtigten Prüfung haben mehr Gewicht als eine Liste der angesehenen Videos.

Für eine Beförderung in eine Führungsposition im KI-Bereich vermittelt Ihnen ein strategischer Kurs an einer Universität das nötige Fachvokabular und sorgt für Glaubwürdigkeit gegenüber hochrangigen Entscheidungsträgern. Für den Wechsel in eine technische Position sollten Sie einen Grundlagenkurs mit praktischen Projekten kombinieren. Der Leitfaden von MammothClub zu Zertifizierungen im Bereich maschinelles Lernen erklärt, wie Qualifikationen mit bestimmten Rollen korrelieren, und der Python-Lernpfad deckt die Programmiergrundlagen ab, auf denen die meisten Aufgaben im Bereich maschinelles Lernen basieren.

Wie Manager die KI-Kompetenzen ihres Teams verbessern können

Beginnen Sie mit einer gemeinsamen Ausgangsbasis und verzweigen Sie dann je nach Rolle. Ein gängiges Muster ist ein Grundlagenkurs für alle, gefolgt von rollenspezifischen Pfaden für Analysten, Entwickler und Entscheidungsträger.

1. Kompetenzen prüfen: Ermitteln Sie, wer konzeptionelles Verständnis und wer praktische Fähigkeiten benötigt.
2. Legen Sie eine gemeinsame Grundlage fest: Nutzen Sie einen Einführungskurs wie „Was ist maschinelles Lernen?“ als gemeinsamen Nenner.
3. Zuweisung nach Rolle: Passen Sie die Tiefe der Inhalte an die jeweilige Funktion an, anstatt allen denselben Kurs anzubieten.
4. Fortschritte messen: Nutzen Sie Bewertungen und Dashboards zur Kursabsolvierung, statt sich auf die Selbsteinschätzung der Teilnehmer zu verlassen.
5. Sofort anwenden: Verbinden Sie jeden Lernenden innerhalb der ersten zwei Wochen mit einem realen Geschäftsproblem.

Dies gilt branchenübergreifend. Ein Immobilien-Investmentteam, das eine KI-Plattform wie Leni für Underwriting- und Berichtsworkflows nutzt, profitiert beispielsweise stärker davon, wenn die Mitarbeiter die Grenzen der Modelle und die Datenqualität verstehen – genau das wird in den Grundkursen vermittelt.

Kostenlose Ressourcen, um zunächst Ihr Interesse zu wecken

Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob KI das Richtige für Sie ist, senkt ein kurzer Test das Risiko, bevor Sie größere Ausgaben tätigen. Auf der KI-Seite von MIT Learn finden Sie neben kostenpflichtigen professionellen Programmen auch kostenlose Materialien, mit denen Sie einen ersten Einblick in das Thema gewinnen können, bevor Sie Tausende von Dollar ausgeben.

Nutzen Sie die Probezeit, um nicht nur Ihr Interesse, sondern auch die Eignung zu prüfen. Sehen Sie sich ein oder zwei Einführungsvorlesungen zu einem Thema an, das Sie in einem kostenpflichtigen Kurs behandeln würden, wie beispielsweise generative KI oder überwachtes Lernen, und achten Sie darauf, ob Ihnen der Stoff zu grundlegend, zu technisch oder genau richtig erscheint. Wenn Sie der Fachsprache rund um Klassifizierung oder neuronale Netze nicht folgen können, ist ein Grundlagenkurs der sicherere Einstieg als ein Strategieprogramm. Wenn Ihnen der Stoff vertraut erscheint, ist ein auf Führungskräfte ausgerichteter Kurs möglicherweise die bessere Investition.

Achten Sie auch auf Ihren Zeitplan. Wenn Sie sich pro Woche ein paar Stunden für kostenlose Inhalte reservieren, können Sie herausfinden, ob Sie die 8 bis 10 Stunden pro Woche aufbringen können, die ein Kurs wie „Machine Learning: From Data to Decisions“ erfordert. Ein kostengünstiges Abonnement wie Coursera Plus ist eine weitere Möglichkeit, mehrere Anbieter zu vergleichen, bevor Sie sich für eine Spezialisierung entscheiden.

Kostenlose Inhalte bieten Ihnen zwar einen Einblick, führen aber selten zu einem anerkannten Abschluss. Wenn Ihr Ziel darin besteht, eingestellt oder befördert zu werden, sollten Sie planen, innerhalb weniger Wochen zu einem strukturierten Programm mit Prüfungen zu wechseln.

Häufig gestellte Fragen

Welcher Kurs eignet sich am besten, um mit dem Lernen von KI und maschinellem Lernen zu beginnen?

Was die Strategie angeht, beginnen Sie mit „Angewandte KI für die digitale Transformation“. Für die Grundlagen empfehlen wir „Maschinelles Lernen: Von Daten zu Entscheidungen“. Wenn Sie mit einem kleineren Budget einen breiten Überblick erhalten möchten, deckt eine Mitgliedschaft wie die beim Mammoth Club viele Themen zu einem Pauschalpreis ab.

Muss ich programmieren können?

Nicht unbedingt. „No Code“ und „Agentic AI“ sind für Nicht-Programmierer konzipiert. Für die Grundlagen des maschinellen Lernens sind jedoch einige Python-Kenntnisse und Grundkenntnisse in Statistik von Vorteil.

Wie lange dauert es, einen Anfängerkurs abzuschließen?

Die MIT-Programme in diesem Leitfaden dauern zwischen 8 und 14 Wochen. Bei den Kursen zum Selbststudium hängt die Dauer von Ihrem Zeitplan ab.

Sind teure Kurse ihr Geld wert?

Sie lohnen sich, wenn der Abschluss für Ihren Arbeitgeber von Bedeutung ist oder wenn strukturiertes Feedback und Projekte Ihren Lernfortschritt beschleunigen. Andernfalls können Sie die gleichen Grundlagen auch mit einer kostengünstigeren Mitgliedschaft erwerben.

Kann ein Team denselben Kurs nutzen?

Ja, aber kombinieren Sie eine gemeinsame Grundlage mit rollenbasierten Lernpfaden und messbaren Bewertungen, damit sich die Schulung in praktische Arbeit umsetzen lässt.

Wichtige Erkenntnisse

• Passen Sie die Tiefe an die jeweilige Rolle an: Strategiekurse für Führungskräfte, Grundlagen für Analysten und Entwickler. „Angewandte KI für die digitale Transformation“ (8 Wochen, ca. 3.350 US-Dollar) behandelt Risiken generativer KI, Ethik und die Einführung in Unternehmen, während „Maschinelles Lernen: Von Daten zu Entscheidungen“ (ca. 2.900 US-Dollar) überwachtes Lernen, Klassifizierung, Vorhersagen und Grundlagen neuronaler Netze vermittelt.
• Bevorzugen Sie Programme mit benoteten Projekten oder Prüfungen. „No Code and Agentic AI“ umfasst beispielsweise 3 praktische Projekte und mehr als 14 Fallstudien, wodurch Sie Arbeitsergebnisse vorweisen können, die Sie einem Arbeitgeber präsentieren können.
• Die Kosten variieren stark und reichen von etwa 199 US-Dollar pro Jahr bis zu etwa 3.750 US-Dollar pro Programm. Ein Universitätszertifikat wie das MIT Professional Certificate kostet weitaus mehr als eine Mitgliedschaft. Überlegen Sie daher, ob der Name der Einrichtung für Ihren Arbeitgeber eine Rolle spielt, bevor Sie den Aufpreis zahlen.
• Teams profitieren von einer gemeinsamen Grundlage sowie von rollenspezifischen Lernpfaden. Bieten Sie allen denselben Grundkurs an, weisen Sie dann je nach Aufgabenbereich vertiefende Lerninhalte zu und messen Sie den Fortschritt anhand von Bewertungen statt anhand der selbst eingeschätzten Sicherheit.
• Berücksichtigen Sie sowohl den Zeitaufwand als auch die Kosten. Ein 8-wöchiger Kurs mit 8 bis 10 Stunden pro Woche ist eine echte Verpflichtung, und ein 14-wöchiges Programm erfordert über mehr als drei Monate hinweg anhaltenden Einsatz.

Wenn Sie zudem praktische Erfahrungen mit KI-Tools sammeln möchten, ist der Kurs zur Entwicklung von KI-Agenten bei MammothClub ein Beispiel für einen praxisorientierten Lernweg, den es sich lohnt, in Betracht zu ziehen.

Wählen Sie diese Woche ein Ziel aus – sei es eine Beförderung, ein Rollenwechsel oder eine Qualifikationslücke im Team – und stellen Sie eine Auswahlliste mit zwei Kursen aus der obigen Liste zusammen, die dazu passen. Wenn Sie strukturierte Zertifizierungspfade und Übungsprüfungen zu einem Pauschalpreis wünschen, informieren Sie sich über die „Mammoth Club Unlimited“-Mitgliedschaft und gehen Sie von der Planung zur Praxis über.