Cloud Computing mit KI
Bau das Cloud-Rückgrat, auf dem KI läuft – ein gefragter Skill in 4 Wochen.
Worum geht es in diesem Kurs?
Jede KI-Anwendung ist nur so gut wie die Infrastruktur, auf der sie läuft. Dieser vierwöchige Kurs führt Sie hinter das Modell und in die Cloud-Plattformen, die KI im großen Maßstab erst möglich machen.
Sie lernen Cloud-Integration, wie man KI-Workloads effizient skaliert, mit Big Data arbeitet und das Ganze sicher hält. Das sind die gefragten, zukunftssicheren Skills an der Schnittstelle von Cloud und KI – und sie funktionieren in jeder Branche.
Ihr Woche-für-Woche-Weg
Grundlagen des Cloud Computing
Verstehen Sie die Architektur hinter AWS und Azure — Compute, Storage, Netzwerk und Sicherheit. Lernen Sie, wie Cloud-Umgebungen aufgebaut sind und wie KI-Dienste auf Infrastrukturebene integriert werden.
KI-Dienste in Cloud-Plattformen integrieren
Setzen Sie verwaltete KI-Dienste ein — Computer Vision, NLP, Sprache und Empfehlungs-Engines — ohne von Grund auf zu bauen. Binde sie über APIs und Cloud-native Tools in echte Anwendungen ein.
Machine-Learning-Modelle in der Cloud skalieren
Bringen Sie ein Modell vom Laptop in die Produktion. Lernen Sie MLOps-Grundlagen: Versionierung, CI/CD-Pipelines für ML, auto-skalierende Inference-Endpoints und Performance-Monitoring im Echtbetrieb.
Big-Data-Verarbeitung und Cloud-Sicherheit
Verarbeite große Datenmengen mit Cloud-nativen Big-Data-Tools. Verstehen Sie Shared-Responsibility-Modelle, Verschlüsselung, IAM-Best-Practices und Compliance-Anforderungen für KI-Workloads.
Was Sie verwenden werden
Zielgruppen für Cloud Computing mit KI
Cloud-Ingenieure
Erweitern Sie Ihr Profil um KI-Dienst-Integration und MLOps und übernehmen Sie höherwertige Infrastrukturarbeit.
Data Scientists
Lernen Sie, Ihre Modelle in produktiven Cloud-Umgebungen zu deployen, zu skalieren und zu überwachen.
DevOps-Ingenieure
Erweitern Sie Ihre CI/CD-Expertise auf ML-Pipelines und das KI-Modell-Lifecycle-Management.
IT-Security-Experten
Verstehen Sie die spezifischen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen von KI-Workloads in der Cloud.
Was Sie bekommen
Förderung kann möglich sein
Voraussetzungen und Förderhöhe werden im Einzelfall von der zuständigen öffentlichen Stelle geprüft. Es besteht kein Rechtsanspruch.
Live-Praxis in AWS & Azure
Arbeiten Sie jede Session in echten Cloud-Umgebungen — keine lokalen Simulationen.
AZAV & DEKRA zertifiziert
Schließen Sie mit einem EU-anerkannten Zertifikat im Cloud-KI-Engineering ab.
Berlin & Online
Nehmen Sie live online teil oder in Präsenz in Berlin.
MLOps inklusive
Einer der wenigen Kurse, der die ganze Pipeline vom Training bis zur Produktion abdeckt.
Von Experten geführt
Lernen Sie von Cloud-Architekten und ML-Ingenieuren, die KI im Enterprise-Maßstab deployen.
Was Sie mitbringen sollten
Er ist für Sie gemacht, wenn…
So nehmen Sie teil — 3 einfache Schritte
Fördermöglichkeit prüfen
Wir unterstützen bei der Vorbereitung. Die zuständige öffentliche Stelle prüft und entscheidet.
Wir kümmern uns um den Papierkram
Wir begleiten Sie Schritt für Schritt durch den Bildungsgutschein- oder QCG-Antrag.
Nach der Entscheidung starten
Wählen Sie nach Prüfung eines möglichen Förderantrags einen bestätigten Starttermin.
Am Ende werden Sie in der Lage sein…
Rollen, für die Sie bereit sind
Cloud-KI-Ingenieur
Entwerfen und deployen Sie KI-Dienste auf AWS und Azure für produktive Workloads.
MLOps-Spezialist
Bauen und pflegen Sie die Pipelines, die ML-Modelle vom Experiment in den Live-Betrieb bringen.
Cloud-Solutions-Architect
Entwerfen Sie skalierbare, sichern Sie Cloud-Architekturen, die KI als erstklassigen Dienst einbinden.
KI-Infrastruktur-Berater
Helfen Sie Organisationen, KI-Workloads in die Cloud zu migrieren und für Kosten und Performance zu optimieren.
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