Der Kurs "Cloud Computing mit KI" vermittelt, wie KI-Anwendungen und AI-Software-Engineering-Projekte auf modernen Cloud-Plattformen effizient entwickelt, deployed und betrieben werden. Diese Weiterbildung zeigt, wie Cloud-Computing-Infrastruktur - von Serverless über Containerisierung bis zu ML-Plattformen - für AI Software Engineering genutzt wird. Der Kurs richtet sich an Entwickler und AI Engineers, die ihre Cloud-Kompetenz für KI-Projekte ausbauen möchten. Im Seminar deployen Teilnehmende eigene KI-Anwendungen in der Cloud.
Inhalte (Auswahl)- Cloud-Computing-Grundlagen für AI Software Engineers: AWS, Azure und GCP im Überblick
- KI-Deployment in der Cloud: Container, Serverless und Managed ML-Services
- ML-Plattformen in der Cloud: SageMaker, Vertex AI und Azure ML
- LLM-Hosting und -Optimierung: Cloud-Infrastruktur für KI-Modelle
- Vektordatenbanken in der Cloud: Pinecone, Weaviate und Cloud-native Alternativen
- Monitoring und Observability von KI-Systemen in Cloud-Computing-Umgebungen
- Cost Management: Cloud-Computing-Kosten für KI-Projekte optimieren
- Security in Cloud-Computing-KI-Umgebungen: IAM, Verschlüsselung und Compliance
Arbeitsweise
Diese Fortbildung ist als praktisches Cloud-Lab konzipiert, in dem Teilnehmende KI-Anwendungen direkt in Cloud-Umgebungen deployen und betreiben. Trainer mit Cloud-Computing- und KI-Erfahrung begleiten die Schulung.
Kompetenzen (Ergebnis)- KI-Anwendungen auf Cloud-Plattformen deployen und betreiben
- ML-Plattformen in Cloud-Computing-Umgebungen produktiv nutzen
- LLM-Infrastruktur in der Cloud kostenbewusst betreiben
- KI-Systeme in Cloud-Computing-Umgebungen monitoren und warten
- Cloud-Security für KI-Projekte implementieren
Berufsperspektiven und praktische Anwendung
Cloud-Computing-Kompetenz für AI Software Engineering ist in der gesamten Tech-Branche relevant. Absolventen können sich für entsprechende Stellen als Rollen als Cloud AI Engineer, MLOps Engineer oder AI Platform Engineer.
ZusammenfassungDieser Kurs vermittelt Cloud-Computing für AI Software Engineering praxisnah. Von Deployment bis Monitoring werden alle relevanten Cloud-Kompetenzen für KI-Projekte direkt anwendbar erarbeitet.
Tools (Beispiele)AWS, Google Cloud, Azure, Docker, Kubernetes, Terraform, LangChain, GitHub Actions