AI+ Cloud Practitioner™

Wenn KI und Cloud-Technologie gemeinsam eingesetzt werden, entstehen neue Möglichkeiten für Automatisierung, Sicherheit und Skalierung. Dieses Training zeigt, wie das in der Praxis gelingt – strukturiert, verständlich und direkt anwendbar.

Zentrale Themen

Aufbau moderner Cloud-Architekturen mit KI-Unterstützung.
Einrichten und Steuern von AI-Workflows zur Prozessautomatisierung.
Strukturiertes Verwalten von Daten in verteilten Cloud-Umgebungen.
Umsetzen von Sicherheitsstandards, Governance-Anforderungen und Compliance-Richtlinien.
Überblick über aktuelle Entwicklungen bei AI-nativen Plattformen.

Voraussetzung
Wer digitale Prozesse grundsätzlich kennt und sich für KI-Themen interessiert, kann direkt einsteigen – spezifische Cloud-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Zielgruppe
Das Training richtet sich an IT-Professionals, Projektverantwortliche und Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger, die KI-gestützte Cloud-Lösungen in ihren Arbeitsalltag integrieren wollen.

Nach dem Training verfügst du über ein tragfähiges Grundverständnis für AI-getriebene Cloud-Ökosysteme und kannst Technologieprojekte gezielt mitgestalten.

Kursinhalte

Einstieg in KI und Cloud-Technologie

Wie KI funktioniert und wo sie eingesetzt wird
Cloud Computing und seine Stärken im Überblick
Chancen und typische Hürden bei der KI-Cloud-Verbindung

KI-Grundkonzepte und maschinelles Lernen

Kernprinzipien und Denkmodelle der KI
Wie maschinelles Lernen funktioniert und wo es wirkt
Bekannte Algorithmen und ihre Funktionsweisen
Erste Schritte mit Python im KI-Kontext

Cloud-Modelle und Anbieter im Überblick

Unterschiedliche Service-Modelle der Cloud
Wege der Cloud-Bereitstellung
Marktführer und ihre Plattformen: AWS, Azure, Google Cloud

Cloudbasierte KI-Dienste nutzen

KI-Dienste in Cloud-Umgebungen einbinden
Vortrainierte Modelle verstehen und anwenden
Überblick über Tools für KI in der Cloud

KI-Modelle in der Cloud aufbauen und trainieren

Modelle für maschinelles Lernen erstellen und einüben
Leistung messen und Modelle verbessern
Gemeinsam KI entwickeln in der Cloud

KI-gerechte Cloud-Infrastruktur aufbauen

Cloud-Ressourcen bereitstellen und konfigurieren
Skalierbarkeit und Performance im Blick behalten
Daten in der Cloud speichern und strukturiert verwalten

KI-Lösungen deployen und verknüpfen

Deployment-Strategien für KI-Modelle in Cloud-Umgebungen
KI nahtlos in vorhandene Cloud-Anwendungen integrieren
APIs einsetzen und Schnittstellenkonzepte bedenken

Entwicklungen und Ausblicke in KI und Cloud

Was kommt als Nächstes? Aktuelle Entwicklungen einordnen
Welche Trends die Cloud-Nutzung verändern

Praxisprojekt zum Kursabschluss

KI- und Cloud-Kenntnisse an einem konkreten Praxisbeispiel anwenden

Wahlmodul: KI-Agenten in der Cloud

Wie KI-Agenten funktionieren und was sie können
Anwendungsbeispiele aus der Praxis
KI-Agenten selbst erproben

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