Von Bedrock und SageMaker bis MLOps: KI-Workloads auf AWS sicher planen und betreiben.
Alle Kurse anzeigenAWS KI entscheidet sich nicht an einzelnen Tools, sondern an Architektur, Datenqualität, Security, Kostenmodell und Betrieb. Diese Kategorie bündelt AWS-KI-Schulungen für Teams, die Machine Learning und Generative AI nicht nur ausprobieren, sondern in belastbare Cloud-Workloads überführen wollen. Du findest Trainings zu Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, MLOps, RAG-Architekturen, Foundation Models, Evaluation, Guardrails und produktionsnaher Observability.
Der Einstieg reicht von AWS AI Practitioner Essentials bis zu spezialisierten Trainings für Data Scientists, ML Engineers, Cloud-Architektinnen und Entwickler. Statt isolierter Demos geht es um konkrete Entscheidungen: Welche Datenquellen dürfen angebunden werden? Wie werden Modelle getestet, überwacht und versioniert? Welche IAM-, Netzwerk- und Verschlüsselungsregeln schützen sensible Informationen? Und wie bleiben Training, Inference und Skalierung wirtschaftlich steuerbar?
DSGVO-konforme KI-Clouds mit Datenklassifizierung, RAG-Schutz und auditfähigen Kontrollen aufbauen
KI, Machine Learning und generative KI auf AWS verstehen und für Geschäftsanforderungen einordnen
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
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
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
Von Embeddings bis Betrieb: Pinecone und Weaviate für robuste RAG-Backends sicher einsetzen
Baue, deploye und betreibe ML-Workloads mit MLOps, Security und Kostenkontrolle in AWS und Microsoft Azure.
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
Bild- und Videoanalyse mit Amazon Rekognition praxisnah als sichere AWS-Pipeline umsetzen
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
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Diese Kurs-Kategorie richtet sich an Teams, die KI auf AWS nicht nur testen, sondern zuverlässig betreiben wollen. Im Mittelpunkt stehen belastbare Entscheidungen zu Architektur, Datenflüssen, Sicherheit, Governance und Kosten. Damit passen Machine Learning, GenAI und LLM-Anwendungen nicht nur technisch in bestehende AWS-Umgebungen, sondern auch in reale Unternehmensprozesse mit Datenschutz-, Audit- und Betriebsanforderungen.
Für klassische Machine-Learning-Szenarien ist Practical Data Science mit Amazon SageMaker ein zentraler Einstieg: Daten vorbereiten, Modelle trainieren, Experimente nachvollziehen und Ergebnisse produktionsnah bewerten. Wer ML-Systeme dauerhaft betreiben möchte, vertieft mit MLOps Engineering on AWS Themen wie Pipelines, Model Registry, CI/CD, automatisierte Tests, kontrollierte Rollouts, Monitoring und Incident-taugliche Abläufe.
Für Generative AI stehen Amazon Bedrock, Foundation Models und Retrieval-Augmented Generation im Vordergrund. In Trainings wie Generative AI Essentials on AWS und Developing Generative AI Applications on AWS geht es um Modellwahl, Prompt-Strategien, sichere Datenanbindung, Guardrails, Evaluation von LLM-Ausgaben und Kostenkontrolle im Inference-Betrieb. Ergänzend behandeln passende Kurse Datenschutz, Risiken und Vektorsuche, etwa KI in der Cloud sicher betreiben oder Vektordatenbanken in der Cloud.
Die AWS-KI-Trainings helfen dir, vom Experiment zur tragfähigen Plattform zu kommen: mit klaren Architekturmustern, nachvollziehbaren Betriebsprozessen und Sicherheitsentscheidungen, die zu professionellen Cloud-Umgebungen passen.
Für einen ersten Überblick über KI-Konzepte, AWS-Services und typische Anwendungsfälle eignet sich AWS AI Practitioner Essentials. Wenn bereits Cloud- oder Data-Erfahrung vorhanden ist, passen spezialisierte Trainings zu Amazon Bedrock, Amazon SageMaker oder MLOps besser.
Amazon Bedrock wird vor allem für GenAI-Anwendungen mit Foundation Models genutzt, zum Beispiel Chatbots, RAG-Systeme oder automatisierte Textverarbeitung. Amazon SageMaker unterstützt stärker den kompletten Machine-Learning-Lifecycle, also Datenaufbereitung, Training, Deployment, Monitoring und MLOps für eigene Modelle.
Die Trainings richten sich an Cloud-Architektinnen, Data Scientists, ML Engineers, Software-Entwickler, DevOps-Teams und technische Produktverantwortliche. Besonders relevant sind sie, wenn KI-Funktionen auf AWS produktiv betrieben, abgesichert, überwacht und wirtschaftlich skaliert werden sollen.
Wichtige Themen sind RAG-Design, sichere Datenanbindung, Prompt-Strategien, Guardrails, Evaluation von LLM-Ausgaben, IAM, Verschlüsselung, Protokollierung, Monitoring und Kostenkontrolle. Genau diese Aspekte entscheiden, ob eine GenAI-Anwendung über einen Prototyp hinaus zuverlässig nutzbar ist.
Das hängt vom gewählten Training ab. Grundlagenkurse setzen meist kein tiefes Coding-Wissen voraus. Trainings zu Machine Learning Engineering, SageMaker, MLOps oder GenAI-Entwicklung richten sich dagegen an Personen mit technischer Erfahrung in Cloud, Datenverarbeitung, Python oder Software-Entwicklung.
MLOps sorgt dafür, dass ML-Modelle reproduzierbar entwickelt, getestet, versioniert, ausgerollt und überwacht werden. Ohne MLOps fehlen häufig klare Prozesse für Qualitätskontrolle, Modell-Updates, Drift-Erkennung, Rollbacks und Incident-Behandlung im produktiven Betrieb.
Ja. Neben AWS-spezifischen KI-Trainings behandelt KI in der Cloud sicher betreiben Themen wie Datenschutz, Risiken, Berechtigungen und organisatorische Schutzmaßnahmen. Das ist besonders hilfreich, wenn KI-Workloads mit sensiblen Unternehmensdaten verbunden werden.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.
Wer nach AWS KI Kurs, Amazon Bedrock Training, SageMaker Schulung, GenAI auf AWS oder MLOps Engineering on AWS sucht, braucht meist mehr als eine Einführung in einzelne Services. Entscheidend ist, wie Daten, Modelle, Anwendungen und Betriebsprozesse zusammenspielen. Diese Kategorie bündelt AWS-KI-Weiterbildungen für Unternehmen, die Machine Learning und Generative AI mit nachvollziehbarer Architektur, kontrollierbaren Kosten und sauberem Security-Design umsetzen möchten.
Für GenAI-Anwendungsfälle steht Amazon Bedrock im Zentrum. Du beschäftigst dich mit Foundation Models, RAG-Architekturen, Prompt Engineering, Guardrails, Evaluation und der sicheren Anbindung eigener Datenquellen. Dabei werden typische Fragen aus Projekten aufgegriffen: Welche Daten gehören in eine Wissensbasis? Wie lässt sich die Qualität von LLM-Antworten messen? Welche Risiken entstehen durch Halluzinationen, unpassende Prompts oder unklare Berechtigungen? Und wie werden Inference-Kosten, Caching und Skalierung von Anfang an berücksichtigt?
Für Machine Learning mit Amazon SageMaker decken die Trainings den Weg von Datenaufnahme und Feature Engineering über Training und Deployment bis zu Monitoring und Model Governance ab. Besonders wichtig sind reproduzierbare Pipelines, Model Registry, automatisierte Tests, kontrollierte Rollouts und Observability für produktive ML-Workloads. Wenn du zunächst eine breitere Cloud-Basis schaffen möchtest, findest du ergänzende Inhalte in den Amazon Web Services Schulungen.
Die Kategorie ist damit geeignet für Cloud-Teams, Data-Teams, Entwicklerinnen, ML Engineers und technische Entscheider, die AWS KI sicher in Anwendungen, Datenplattformen und Betriebsmodelle integrieren wollen. Der Nutzen liegt nicht in isolierten Service-Demos, sondern in umsetzbaren Mustern für Architektur, Security, MLOps und GenAI-Betrieb.
