Baue Plattformen, die ML-Workloads zuverlässig deployen, skalieren und absichern, ohne dass Teams im Ticket-Chaos versinken.
Alle Kurse anzeigen
Triff belastbare Architekturentscheidungen für GPU, Daten, Sicherheit und Kosten, bevor Dein KI-Projekt teuer wird.
Plane, deploye und betreibe LLM-Inferenz on-premises: reproduzierbar, sicher, kostenkontrolliert.
Baue KI-Features als Events, nicht als Infrastruktur und bringe sie mit CI/CD sauber in Produktion.
Baue, deploye und betreibe ein KI-Produkt mit MLOps, API und Monitoring.
Treiber, CUDA-Stack, Performance und stabile Deployments für Training und Inference
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
Vom Container zur skalierbaren Inferenz: Images, Deployments, GPU, Security und Betrieb im Cluster
Im Seminar AB-900T00-A: Einführung in Microsoft 365 und AI Administration lernst du, wie du Microsoft 365 sicher administrierst und KI gezielt einsetzt – für schnellere Abläufe, bessere Entscheidungen und..
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie bewährte DevOps-Praktiken auf den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning (ML)-Modellen anwenden können. Der Fokus liegt auf Tools, Automatisierung, Prozessen und..
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
Keine Schulungen gefunden
Bitte passe deine Filter an.
DevOps & KI-Plattformbetrieb verbindet klassisches Platform Engineering mit den Anforderungen von ML-Workloads: große Datenmengen, GPU-Ressourcen, experimentgetriebene Entwicklung und strikte Nachvollziehbarkeit. In dieser Kategorie findest du Kurse, die dich vom „es läuft auf meinem Notebook“ zu stabilen, auditierbaren KI-Services führen.
Du lernst, wie du CI/CD für ML und Datenpipelines aufsetzt, Artefakte versionierst (Code, Daten, Modelle), Deployments über Kubernetes und Container-Standards automatisierst und Observability so etablierst, dass du Drift, Latenz, Kosten und Ausfälle früh erkennst. Ein Schwerpunkt liegt auf Infrastruktur als Code, GitOps, Secrets-Management, Policy-as-Code und sicheren Supply-Chains, damit Releases nicht zum Risiko werden.
Praxisnah geht es auch um GPU- und Cluster-Management, Skalierung, SLO/SLI, Incident Response sowie um den Betrieb von Feature Stores, Model Registries und Inference-Endpunkten. Ergänzend behandeln die Kurse Governance-Themen wie Modellfreigaben, Reproduzierbarkeit, Dokumentation und Anforderungen aus Datenschutz, ISO 27001 oder regulatorischen Vorgaben. Ziel ist, dass Teams schneller liefern und Plattformen verlässlich bleiben.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Wer nach „DevOps & KI-Plattformbetrieb“ sucht, will KI nicht nur entwickeln, sondern produktiv betreiben: MLOps, Platform Engineering und AIOps treffen auf reale Anforderungen wie Skalierung, Sicherheit, Kostenkontrolle und Compliance. Genau hier setzen Weiterbildungen in dieser Kategorie an. Statt sich auf einzelne Tools zu fixieren, geht es um belastbare Betriebsmodelle: standardisierte Deployments, wiederholbare Umgebungen und klare Verantwortlichkeiten zwischen Produktteams und Plattformteam.
Im Fokus stehen Kubernetes und Container-Ökosysteme, CI/CD und GitOps, Infrastructure as Code (z.B. Terraform), sowie sichere Software-Lieferketten mit Signierung, SBOM und kontrollierten Artefakt-Repositories. Für KI-Workloads kommen typische MLOps-Bausteine hinzu: Daten- und Modellversionierung, Model Registry, automatisierte Tests für Datenqualität, Monitoring von Modell-Drift, sowie kontrollierte Rollouts (Canary, Blue-Green) für Inference-Services. Auch GPU-Management, Scheduling, Multi-Tenancy und Kostenoptimierung (FinOps für ML) sind zentrale Themen, weil KI-Plattformen schnell teuer werden.
Ein weiterer Schwerpunkt ist Observability: Logs, Metriken, Traces und SLO/SLI für Inference-Latenz, Fehlerraten und Ressourcenverbrauch. Damit wird Incident Response planbar und Teams können zuverlässig liefern. Ergänzend behandeln Kurse Governance und Security: Secrets-Management, Policy-as-Code, Zero-Trust-Ansätze, Datenschutzanforderungen und Auditierbarkeit, damit KI-Systeme in regulierten Umgebungen betrieben werden können.
Diese Kurs-Kategorie richtet sich an DevOps Engineers, SREs, Plattform-Teams, Cloud Engineers und ML Engineers, die KI-Services stabil, sicher und reproduzierbar in Produktion bringen wollen. Wer MLOps lernen, eine KI-Plattform aufbauen oder den Betrieb von ML-Modellen professionalisieren möchte, findet hier den passenden Lernpfad.
