AI Architect - KI-Lösungen gestalten und verantworten NDS HF Variante Präsenz/Online

Unterrichtsort(e)

Uster

Daten

Start: 27. November 2026

Dauer

berufsbegleitend, 1 Semester (6 Monate)
250 Lernstunden sowie anschliessend 150 Lernstunden Diplomarbeit; 72 Kontaktlektionen sowie Selbststudium, Workshops, Praxistransfer, Projektarbeit und Leistungsnachweis vorgesehen.

Unterrichtstag(e)

Freitagabend, 17.50 - 21.40 Uhr
Blended Learning mit synchronem Online-Unterricht, gezielten Präsenzveranstaltungen, Architektur-Workshops, Fallstudien, Selbstlernphasen und Projektarbeit.
Standort: Uster, Wetzikon und online (gemäss Stundenplan)

Anmeldeschluss

2 Wochen vor Start

Kosten

CHF 4'750 inklusive Unterlagen,
CHF 1'250 für die Diplomarbeit
Kontaktunterricht, Workshops und Fallstudien, Begleitung des AI Solution Designs sowie Betreuung, Bewertung und Präsentation der Leistungsnachweise. Die Diplomarbeit ist separat kalkuliert.
20 % Rabatt für Mitglieder des AVZO und Mitarbeitende in Mitgliedsfirmen der HFU (ausgenommen Diplomarbeit)

Abschluss

AI Architect - KI-Lösungen gestalten und verantworten NDS HF
Mit der Diplomarbeit schliesst du den modularen Bildungsweg «AI Solution Engineering» ab. Das dokumentierte AI Project und dein durchgängiges Lernportfolio schaffen eine Grundlage für weiterführende Aufgaben in AI Engineering, Solution Architecture, technischer Projektleitung und AI Governance.

Inhalte

AI Solution Architecture mit Modellen, Daten, APIs, Speichern, Werkzeugen, Benutzeroberflächen und Integration in bestehende Systeme
Cloud-, On-Premises- und Hybridarchitekturen sowie entkoppelte, austauschbare Modell- und Plattformstrategien
Advanced RAG mit Query Transformation, hybrider Suche, Reranking, Metadatenstrategien, Knowledge Graphs und Evaluation
Fortgeschrittene Agentensysteme mit Orchestrierung, Planung, State Machines, Memory, Berechtigungen und menschlichen Kontrollpunkten
Modellauswahl und Modellanpassung: Prompting, RAG, Fine-Tuning, LoRA und PEFT im Überblick
Evaluation und Qualitätssicherung mit Testsets, Golden Datasets, Benchmarks, menschlicher Bewertung, Regressionstests und Akzeptanzkriterien
LLMOps und MLOps mit Versionierung, Deployment, Rollback, Monitoring, Logging, Observability und Kostenkontrolle
AI Security mit Threat Modeling, Prompt Injection, Datenexfiltration, Tool Abuse, Supply-Chain-Risiken und Red Teaming
AI Governance mit Rollen, Freigaben, Policies, Risikoklassen, Datenklassifikation, Auditierbarkeit und Human Oversight
Datenschutz, Urheberrecht, Lizenzrecht, Haftung, Datenhoheit und regulatorische Anforderungen im betrieblichen Kontext
Datenstrategie, Data Ownership, Datenqualität, Lifecycle, Zugriff, Löschung und Wissensmanagement
Business Case, ROI, TCO, Skalierung, Build versus Buy und Priorisierung eines KI-Use-Case-Portfolios
Projekt-, Innovations- und Change Management vom Discovery über PoC und MVP bis zum produktiven Betrieb
Wissenschaftliches und methodisches Arbeiten als Vorbereitung der Diplomarbeit
Leistungsnachweis mit einem umfassenden AI Solution Design inklusive Architektur, Datenkonzept, Security, Governance, Recht, Wirtschaftlichkeit, Evaluation und Einführungsmodell
Diplomarbeit «AI Project» mit einer selbständig bearbeiteten realen Problemstellung, technischer Umsetzung oder Prototyp, Tests, Evaluation, Reflexion und Defense

Aufnahmebedingungen

Voraussetzung ist ein erfolgreich abgeschlossener NDL HF «AI Engineering» oder ein gleichwertiger Kompetenznachweis. Für den formalen Abschluss NDS HF ist ein Abschluss auf Tertiärstufe erforderlich. Personen ohne Tertiärabschluss können bei ausreichender fachlicher Qualifikation und Berufserfahrung den schuleigenen HFU-Abschlussweg besuchen. Erwartet werden praktische Erfahrung mit KI-Integration, strukturiertes technisches Arbeiten und eine geeignete reale Problemstellung für Solution Design und Diplomarbeit.
Eine Vorprüfung auf der Website ist unverbindlich. Den definitiven Zulassungsentscheid erhältst du von der HFU.
Bring your own device (BYOD):
Für den Unterricht benötigst du ein persönliches Notebook.
Link:Technische Anforderungen - BYOD

Zielpublikum

Das NDS richtet sich an erfahrene technische Fachpersonen, Projektleitende, Produktverantwortliche und Führungskräfte, die anspruchsvolle KI-Lösungen konzipieren, beurteilen, einführen und betreiben möchten. Er eignet sich besonders für Personen aus Informatik und Softwareentwicklung, Systemtechnik und Automation sowie Elektrotechnik und Elektronik, die Verantwortung für Architektur, Qualität, Security, Governance oder Wirtschaftlichkeit übernehmen.