AWS KI

Diese Kurs-Kategorie richtet sich an Teams, die KI auf AWS nicht nur testen, sondern zuverlässig betreiben wollen. Im Fokus stehen belastbare Entscheidungen zu Architektur, Datenflüssen, Sicherheit und Kosten, damit Machine Learning und GenAI in reale Prozesse passen.

Du arbeitest praxisnah mit zentralen AWS-Services für KI und Daten: Amazon SageMaker für Training, Deployment und MLOps, Amazon Bedrock für GenAI-Anwendungen mit Foundation Models, sowie AWS-Analytics- und Storage-Bausteinen für Datenaufnahme, Feature Engineering und Governance. Ein Schwerpunkt liegt auf produktionsnahen Mustern wie RAG (Retrieval-Augmented Generation), Evaluation von LLM-Ausgaben, Prompt-Strategien, Guardrails, sowie Observability und Incident-tauglichem Betrieb.

Zusätzlich werden Themen wie IAM-Design, Netzwerk- und Datenisolation, Verschlüsselung, Responsible AI, Kostenkontrolle (z.B. Inference-Kosten, Skalierung, Caching) und CI/CD für ML-Pipelines behandelt. Ziel ist, dass du KI-Workloads auf AWS so aufsetzt, dass sie auditierbar, wartbar und messbar wirksam sind.

AWS KI ist für viele Organisationen der schnellste Weg, Machine Learning und GenAI in bestehende Cloud-Architekturen zu integrieren, ohne bei Sicherheit, Skalierung und Betrieb Kompromisse einzugehen. Wer nach „AWS KI Kurs“, „Amazon Bedrock Training“, „SageMaker MLOps“ oder „GenAI auf AWS“ sucht, will meist nicht nur Demos bauen, sondern produktive Anwendungen, die mit Datenqualität, Compliance und Kostenrealität zurechtkommen.

In dieser Kurs-Kategorie lernst du, wie du KI-Workloads auf AWS end-to-end planst: von Datenaufnahme und Speicherung über Feature Engineering bis zu Training, Deployment und Monitoring. Ein zentraler Baustein ist Amazon SageMaker, inklusive Pipelines, Model Registry, automatisierten Tests und kontrollierten Rollouts. Für GenAI-Anwendungsfälle steht Amazon Bedrock im Mittelpunkt: Auswahl geeigneter Foundation Models, Aufbau von RAG-Architekturen, sichere Anbindung eigener Datenquellen, Prompt Engineering und Guardrails. Ebenso wichtig ist die systematische Evaluation: Wie misst du Qualität, Halluzinationen, Robustheit und Drift, bevor ein LLM in kritische Prozesse geht?

Darüber hinaus adressieren die Weiterbildungen typische Engpässe in Unternehmen: IAM und Least Privilege, Verschlüsselung und Schlüsselmanagement, VPC-Design, Datenklassifizierung, Protokollierung sowie Kostensteuerung für Training und Inference. Du bekommst praxiserprobte Patterns, um KI-Services wartbar zu betreiben, inklusive Observability, Alarmierung und Incident-Prozessen. Damit wird AWS KI vom Experiment zur belastbaren Plattform für messbaren Business-Nutzen.