Vom KI-Prototyp zum Cloud-Service mit MLOps, Security, Governance und kontrollierbaren Kosten
Alle Kurse anzeigenKI-Projekte scheitern selten am Modell allein. Kritisch werden Betrieb, Datenwege, Security, Kostensteuerung und die Frage, wie aus einem Experiment ein verlässlicher Cloud-Service entsteht. In dieser Kategorie findest du Weiterbildungen zu KI Cloud Services, die genau diese Übergänge behandeln: von der Architektur über MLOps und Inference bis zu Governance, Monitoring und Auditierbarkeit.
Die Inhalte richten sich an Teams, die KI-Workloads auf AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud nicht nur testen, sondern produktiv bereitstellen und verantworten. Dazu gehören Managed Services, Container-Plattformen, sichere Zugriffsmodelle, Datenpipelines, GenAI-Anwendungen, RAG-Architekturen und FinOps-Mechanismen für planbare Cloud-Kosten. Wenn der Schwerpunkt auf Azure liegt, passt ergänzend das AI-300 Training zu MLOps und generativer KI auf Azure als vertiefende Schulung.
Von Azure AI Foundry bis MLOps: KI-Lösungen sicher planen, entwickeln und betreiben
Von Bedrock und SageMaker bis MLOps: KI-Workloads auf AWS sicher planen und betreiben.
Von Vertex AI bis Gemini: ML- und GenAI-Lösungen auf GCP entwickeln, absichern und betreiben
OpenAI-Workflows sicher integrieren: von Prompt Engineering bis API-Governance im Unternehmen
KI-Modelle jenseits der Hyperscaler bewerten, sicher integrieren und kontrolliert betreiben
In diesem Kurs werden die Grundlagen in Bezug auf Machine Learning und künstliche Intelligenz (AI) und die Services in Microsoft Azure vorgestellt, mit denen entsprechende Lösungen erstellt werden können. Der..
KI-Modelle gezielt in Power-Platform-Prozesse einbinden und Automatisierungen belastbar planen
Vom AI-900-Wechsel zu Foundry, Azure-KI-Diensten, Single-Agent-Szenarien und prüfungsreifer Entscheidungssicherheit
Microsoft 365, Copilot und Agents administrativ steuern, Daten schützen und Governance sicher einordnen
Microsoft AB-410: KI-Apps mit Power Platform, Dataverse, Power Automate und Copilot Studio entwickeln
Entwickle ein Governance-Modell, das Copilot und Agenten freigibt, Daten mit Purview schützt und Sicherheitsereignisse in Defender XDR prüft.
Offizielles Microsoft Training für produktive KI-Services auf Azure mit MLOps, GenAIOps und Governance
Von AI-API bis Betrieb: Text, Dokumente, Bilder und Sprache als stabile Azure-Workflows automatisieren
Entwerfen und Implementieren einer Azure AI-Lösung ist für Softwareentwickler gedacht, die AI-infundierte Anwendungen erstellen möchten die Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search und Microsoft Bot..
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
Produktionsfähige KI-Agenten mit Copilot Studio integrieren, automatisieren und sicher betreiben
Architektur, Governance und Betrieb agentischer KI-Lösungen mit Microsoft-Plattformen sicher planen
Entwickle Azure AI-Apps und Agents mit Foundry, MCP-Tools, Sprache, Vision und Responsible AI
Wir arbeiten direkt an euren eigenen Themen - effizient und mit klarem Alltagsbezug.
DSGVO-konforme KI-Clouds mit Datenklassifizierung, RAG-Schutz und auditfähigen Kontrollen aufbauen
Von GPU bis Token: KI-Cloud-Kosten messbar machen, Budgets setzen und GenAI-Betrieb steuern
Geschäftsprozesse mit Microsoft 365 Copilot beschleunigen, sicher prompten und KI-Ergebnisse bewerten
Entwickle deklarative Agents, binde Wissen ein und veröffentliche Copilot-Erweiterungen praxisnah
Die 27B-Variante von Qwen 3.8 liefert aussagekräftige Ergebnisse, wenn Modellformat, VRAM und Inferenzparameter zur Aufgabe passen. Im Training startest du Qwen3.8-27B mit llama.cpp und beobachtest, wie..
MiniMax M3 praxisnah einsetzen: Setup, Prompting, RAG, Evaluation und kontrollierter Betrieb
Vom Modellvergleich zum belastbaren Mistral-Prototyp für LLM-, Audio- und Document-AI-Use-Cases
Wir helfen dir kurz weiter und empfehlen dir das passende Training.
Offizielles Microsoft Training: ML-Modelle auf Spark-Daten trainieren, bewerten und mit MLflow für den produktiven Einsatz vorbereiten
Vision, Translation und Video Intelligence sicher in Google-Cloud-Workflows integrieren
Offizielles Microsoft Training
KI, Machine Learning und generative KI auf AWS verstehen und für Geschäftsanforderungen einordnen
Praxisnahes offizielles Microsoft Training für NLP-Lösungen mit Azure KI Language, Translator und Speech
Offizielles Microsoft Training für KI-gestützte Dokumentanalyse mit Azure AI Document Intelligence
ML-Modelle mit SageMaker, MLOps und Monitoring zuverlässig auf AWS produktionsreif machen
Trainiere, optimiere und deploye ML-Modelle praxisnah mit SageMaker und AWS-Workflows
ML-Modelle auf AWS produktiv betreiben: mit automatisierten Pipelines, Monitoring und SageMaker-Praxis
Generative KI mit Amazon Bedrock, Guardrails und Amazon Q sicher bewerten, planen und anwenden
Produktionsreife GenAI-Lösungen mit Amazon Bedrock, RAG, AgentCore und Guardrails umsetzen
Entwickle praxisnahe Gen-KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock, RAG, LangChain und Guardrails auf AWS
Microsoft DP-800T00 mit Labs zu Vektorsuche, Embeddings, T-SQL, Azure SQL und Fabric
Von Embeddings bis Betrieb: Pinecone und Weaviate für robuste RAG-Backends sicher einsetzen
KI-Strategie, Copilot-Potenziale und Governance in einem offiziellen Microsoft Training sicher verbinden
Prüfungslogik, GenAI-Business-Entscheidungen und Google Cloud Services gezielt einordnen
Bearbeite den ML-Lebenszyklus in Labs und trainiere Prüfungsentscheidungen entlang des aktuellen offiziellen Leitfadens.
Baue Datenplattformen mit BigQuery, Dataflow, Looker und prüfungsnahen Architektur-Entscheidungen
Baue ein Azure-KI-Backend, dessen Ereigniswege und Fehler sich bis zur betroffenen Komponente verfolgen lassen.
Agents für bestehende Systeme entwickeln, absichern und migrationsfähig in Produktion bringen
Von Sentiment bis Entity Extraction: baue belastbare Text-Pipelines in Google Cloud ohne Overengineering.
Vom Bauchgefühl zur belastbaren Llama-Auswahl: Qualität, Kosten, Latenz und Governance messbar bewerten
KI-Inferenz mit Functions, Events und Managed Services zuverlässig integrieren und betreiben
Baue, deploye und betreibe ML-Workloads mit MLOps, Security und Kostenkontrolle in AWS und Microsoft Azure.
DeepSeek sicher self-hosten, teamfähig betreiben und mit RAG, Governance und Monitoring produktiv nutzen
Triff belastbare Plattform-Entscheidungen für Training, Inferenz, Daten, Kosten, Governance und Betrieb
GenAI-Workloads absichern: Daten, Identitäten, RAG und APIs kontrolliert in der Cloud betreiben
Vom Notebook zur überwachten Azure-Deployment-Pipeline mit reproduzierbaren Releases und sauberem Betrieb
Offene GPT-Modelle sicher bewerten, integrieren und vom PoC in belastbare Prozesse bringen
Baue eine tragfähige Architektur für KI-Workloads, ohne Datenschutz, Compliance und Security zu verwässern.
Das Open Weights Model GLM sicher evaluieren, absichern und mit eigenen Daten in Workflows bringen.
Bild- und Videoanalyse mit Amazon Rekognition praxisnah als sichere AWS-Pipeline umsetzen
Von Setup bis Governance: Kimi K3 sicher betreiben, bewerten und in Workflows integrieren.
KI-Services mit Azure Container Apps sicher deployen, skalieren und im Betrieb beherrschbar halten
Fundierte Orientierung zu Copilot-Erweiterungen, KI-Agents, Low-Code und Pro-Code im Microsoft-Ökosystem
Assistants-Anwendungen auf die Responses API migrieren und Agenten mit begrenzten Tool-Rechten sowie überprüfbaren Traces bauen
Von Benchmark bis Betrieb: Qwen-Modelle fundiert bewerten, sicher einsetzen und Kosten begründen
Von der Azure-Architektur zum sicheren GenAI-Prototyp mit RAG, Governance und Go-live Plan
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
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KI Cloud Services verbinden Machine Learning, Datenplattformen und Cloud-Betrieb zu einem System, das zuverlässig liefert. Diese Kurs-Kategorie bündelt Schulungen für Teams, die KI-Workloads in AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud planen, implementieren und produktiv betreiben. Im Mittelpunkt stehen nicht einzelne Modell-Demos, sondern belastbare Cloud-Architekturen mit kontrollierten Datenflüssen, klaren Verantwortlichkeiten, nachvollziehbaren Deployments und messbarer Service-Qualität.
Behandelt werden Managed Services und Referenzarchitekturen für Training und Inference, darunter GPU- und Accelerator-Strategien, Containerisierung, Kubernetes, CI/CD für ML, Modell-Registry, Feature Stores, Monitoring und Incident-Handling. Für containerisierte KI-Anwendungen bietet sich ergänzend die Schulung KI-Apps containerisieren mit Podman, Docker & Kubernetes an. Wer zuerst die Orchestrierungsgrundlagen stärken möchte, findet im Kubernetes Grundkurs eine passende Basis.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Security, Compliance und Governance. Dazu gehören Identity & Access Management, Netzwerksegmentierung, Secrets Management, Verschlüsselung, Protokollierung und Audit-Trails. Für Organisationen mit sensiblen Daten ist die Verbindung aus Cloud-Betrieb und Datenschutz entscheidend, etwa im Seminar Cloud Computing und Datenschutz oder in der Schulung KI-Sicherheit in der Cloud Grundkurs.
Für GenAI-Projekte behandelt die Kategorie Auswahl und Betrieb von Foundation Models, RAG-Architekturen, Vektordatenbanken, Embeddings, Prompt- und Evaluations-Workflows sowie Guardrails für Datenschutz und Content-Sicherheit. Ergänzend werden FinOps-Aspekte für KI betrachtet: Kapazitätsplanung, GPU-Auslastung, Autoscaling, Spot-Strategien und Kostenallokation pro Team, Anwendung oder Produkt.
Die Schulungen eignen sich für ML Engineers, Data Scientists, Cloud Engineers, DevOps- und SRE-Rollen, Software-Architektinnen, Software-Architekten und Tech Leads. Besonders sinnvoll sind sie, wenn KI-Workloads bereits prototypisch existieren und nun sicher, skalierbar und auditierbar in AWS, Azure oder Google Cloud betrieben werden sollen.
Hilfreich sind Grundlagen in Cloud Computing, Netzwerk, IAM, Storage, Docker oder Kubernetes sowie ein Basisverständnis von Machine Learning. Wenn Kubernetes noch neu ist, bietet der Kubernetes Grundkurs eine passende Grundlage für containerisierte KI-Workloads.
Klassisches Machine Learning konzentriert sich häufig auf Daten, Modelle und Trainingsverfahren. KI Cloud Services erweitern diese Perspektive um Betrieb, Skalierung, Security, Monitoring, Kostensteuerung, Deployment-Prozesse und Governance. Dadurch entsteht aus einem Modell ein produktiver Service mit klaren Betriebsanforderungen.
MLOps sorgt dafür, dass Modelle, Datenstände, Trainingsläufe, Tests und Deployments nachvollziehbar bleiben. Dazu gehören CI/CD-Pipelines, Modell-Registry, Monitoring, Rollbacks und reproduzierbare Releases. Für Azure-basierte Szenarien vertieft das AI-300 Training zu MLOps und generativer KI diese Themen.
Ja. Die Kategorie behandelt GenAI in der Cloud mit Foundation Models, RAG-Architekturen, Vektordatenbanken, Embeddings, Prompt-Lifecycle, Evaluations-Workflows und Guardrails. Ziel ist ein kontrollierter Betrieb, bei dem Qualität, Datenschutz, Latenz und Kosten gemeinsam betrachtet werden.
Security und Datenschutz sind zentrale Freigabekriterien für produktive KI-Anwendungen. Relevant sind unter anderem IAM, Verschlüsselung, Netzwerksegmentierung, Secrets Management, Logging, Audit-Trails und sichere Datenpfade. Passende Vertiefungen bieten KI-Sicherheit in der Cloud Grundkurs und Cloud Computing und Datenschutz.
Die Kategorie berücksichtigt typische Architektur- und Betriebsfragen für AWS, Microsoft Azure und Google Cloud. Je nach Schulung stehen einzelne Plattformen stärker im Vordergrund, etwa Azure AI Services, AWS-Architekturen oder Cloud-native Container- und Serverless-Ansätze.
Kostenkontrolle entsteht durch passende Kapazitätsplanung, GPU-Auslastung, Autoscaling, Batch-Strategien, Spot-Instanzen, Monitoring und klare Kostenallokation. Bei GenAI kommen Token-Kosten, Modellwahl, Caching, Retrieval-Qualität und Evaluationsaufwand hinzu.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.
Wer nach „KI Cloud Services“ sucht, steht meist vor der Aufgabe, KI aus einer Laborumgebung in einen stabilen Cloud-Betrieb zu überführen. Die relevanten Fragen lauten dann: Welche Cloud-Services passen zum Use Case? Wie werden Daten sicher angebunden? Wie bleiben Modellversionen, Trainingsläufe und Deployments nachvollziehbar? Und wie lassen sich Performance, Datenschutz und Cloud-Kosten über den gesamten Lebenszyklus kontrollieren?
Diese Weiterbildungen behandeln den Weg von der Architekturentscheidung bis zum Betrieb produktiver KI-Anwendungen. Dazu gehören Datenaufnahme und Datenaufbereitung, Training, Deployment, Realtime- und Batch-Inference, Monitoring, Logging, Incident-Handling und kontinuierliche Verbesserung. In AWS-Umgebungen liefert Architecting on AWS eine wichtige Grundlage für belastbare Cloud-Architekturen; für Security-spezifische Anforderungen ergänzt Security Engineering on AWS die technische Perspektive.
Ein zentraler Baustein ist MLOps: Versionskontrolle für Daten und Modelle, automatisierte Tests, CI/CD-Pipelines, Model Registry, Rollbacks und reproduzierbare Deployments über Container und Kubernetes. Die Schulung AI-300: Operationalize machine learning and generative AI solutions vertieft diesen Bereich für Azure-basierte KI- und GenAI-Lösungen. Für Entwicklerinnen und Entwickler, die Azure AI Services in Anwendungen integrieren, ist außerdem AI-102: Entwurf und Implementieren einer Azure AI Lösung relevant.
Für GenAI in der Cloud kommen zusätzliche Betriebsfragen hinzu: RAG-Architekturen benötigen kontrollierte Dokumentenpipelines, passende Vektordatenbanken, belastbare Evaluationsmethoden und klare Guardrails. Änderungen an Prompts, Retrieval-Logik oder Modellparametern müssen versioniert, getestet und überwacht werden. Bei Serverless-Ansätzen unterstützt das Serverless AI Training beim Aufbau ereignisgetriebener KI-Anwendungen ohne dauerhaft betriebene Server-Infrastruktur.
Die Kategorie richtet sich an Data Scientists, ML Engineers, Cloud Engineers, DevOps- und SRE-Rollen, Software-Architektinnen, Software-Architekten und Tech Leads. Ziel ist ein fundiertes Verständnis dafür, wie KI-Services in der Cloud sicher designt, effizient skaliert, revisionssicher betrieben und wirtschaftlich gesteuert werden.
