Advanced Generative AI Development on AWS
Produktionsreife GenAI-Lösungen mit Amazon Bedrock, RAG, AgentCore und Guardrails umsetzen
Die wichtigsten Themen
Amazon Bedrock und AgentCore
RAG mit Knowledge Bases
Prompt-Governance im Enterprise
Guardrails und AI-Safety
Kosten- und Performance-Optimierung
Monitoring, Testing und Observability
Überblick
Du willst generative KI nicht nur ausprobieren, sondern strategisch, sicher und skalierbar auf AWS in den Produktivbetrieb bringen? In diesem Advanced-Training lernst du, wie Enterprise-taugliche GenAI-Lösungen entstehen, von der Auswahl geeigneter Foundation Models über RAG-Architekturen bis zur Integration in komplexe Systemlandschaften.
Die Schulung begleitet dich entlang des gesamten generativen KI-Stacks auf AWS: Amazon Bedrock, Vector Databases, Retrieval-Augmented Generation, Agentic AI Frameworks, Amazon Bedrock AgentCore sowie Governance-, Security- und Kostenkonzepte. Damit eignet sich das Training als fortgeschrittener AWS Generative-KI-Workshop für Entwicklerinnen, Entwickler und technische Fachkräfte, die GenAI-Anwendungen nicht isoliert betrachten, sondern in produktive Enterprise-Umgebungen einbetten wollen.
Für die technische Basis helfen solide AWS-Kenntnisse, etwa aus AWS Technical Essentials, sowie ein fundiertes Verständnis großer Sprachmodelle, wie es im Large Language Model Grundkurs aufgebaut wird. Wer GenAI-Lösungen zusätzlich in belastbare Cloud-Architekturen einordnen möchte, profitiert von Vorkenntnissen aus Advanced Architecting on AWS.
Die Schulung folgt dem bewährten AWS-Ansatz zur Einführung generativer KI und führt strukturiert von Experimenten zu robusten, produktionsreifen Implementierungen. Im Mittelpunkt stehen technische Entscheidungen, sichere Umsetzung, Performance-Anforderungen, Kostenkontrolle und der konkrete Transfer in eigene Projekte.
Wer hier richtig ist
- Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die produktionsreife GenAI-Anwendungen auf AWS entwickeln und in bestehende Systeme integrieren
- Cloud-Architektinnen und Cloud-Architekten, die generative KI in sichere, skalierbare und kostenbewusste AWS-Architekturen einbetten
- AI/ML-Engineers und Data-Engineering-Fachkräfte, die RAG, Vector Databases, Prompt-Governance und Modell-Evaluation professionell umsetzen
- Technische Projektverantwortliche, die GenAI-Lösungen im Enterprise-Kontext bewerten, steuern und in produktive Betriebsmodelle überführen
Das lernst du
- Produktionsreife GenAI-Lösungen auf AWS nach Enterprise-Anforderungen für Sicherheit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit entwickeln
- Foundation Models anhand von Business Use Cases, Benchmarking, Kostenprofilen und dynamischen Auswahlarchitekturen bewerten
- Resiliente Foundation-Model-Systeme mit Circuit Breakern, Cross-Region-Deployment und Degradation-Strategien entwerfen
- RAG-Architekturen mit Vector Databases, Amazon Bedrock Knowledge Bases, OpenSearch und hybriden Retrieval-Ansätzen umsetzen
- Agentic AI Frameworks und Amazon Bedrock AgentCore in anwendungsnahe Tool-Integrationen einordnen
- AI-Safety, Monitoring, Testing, Kostensteuerung und kontinuierliche Optimierung für den Produktivbetrieb etablieren
Die Themen Frameworks zur Bewertung von Enterprise Foundation Models · Architektur-Patterns für Dynamic Model Selection · Resiliente Foundation-Model-Systemdesigns...
Modul 1: Foundation Model Selection and Configuration
- Frameworks zur Bewertung von Enterprise Foundation Models
- Architektur-Patterns für Dynamic Model Selection
- Resiliente Foundation-Model-Systemdesigns
- Circuit Breaker, Cross-Region-Deployment und Degradation-Strategien
- Kostenoptimierung und wirtschaftliche Modellierung
Modul 2: Advanced Data Processing for Foundation Models
- Umfassende Datenvalidierung und Quality Assurance
- Multimodale Data-Processing-Pipelines
- Validierungsworkflows für produktionsnahe Eingaben
- Input-Optimierung und Performance-Steigerung
Modul 3: Vector Databases and Retrieval Augmentation
- Architektur von Enterprise Vector Databases
- Fortgeschrittene Dokumentenverarbeitung und Chunking-Strategien
- Aufbau leistungsfähiger Retrieval-Systeme
- Hybride Ansätze mit Amazon Bedrock Knowledge Bases und OpenSearch
- Hands-on Lab: RAG-Anwendungen mit Amazon Bedrock Knowledge Bases
Modul 4: Prompt Engineering and Governance
- Fortgeschrittene Prompt-Engineering-Frameworks
- Complex Prompt Orchestration Systems
- Enterprise Prompt Governance und Prompt-Management
- Chain-of-Thought-Reasoning und strukturierte Prompt-Muster
- Hands-on Lab: Conversation Patterns mit Amazon Bedrock APIs
Modul 5: Implementing Agentic AI Frameworks with Amazon Bedrock AgentCore
- Architektur agentischer KI-Systeme
- Agentic AI Frameworks und deren Komponenten
- Amazon Bedrock AgentCore
- Tool-Integration in Enterprise-Systeme
- Production Observability für agentische Workloads
Modul 6: AI Safety and Security
- Content-Safety-Strategien und Content-Filtering
- Privacy-Preserving AI Architectures
- Adversarial Testing Mechanisms
- Governance- und Compliance-Frameworks
Modul 7: Performance Optimization and Cost Management
- Token-Effizienz und Kostenoptimierung
- High-Performance-Systemarchitekturen
- Batching-Implementierungen für effiziente Verarbeitung
- Intelligente Caching-Strategien
- Hands-on Lab: Secure and Responsible GenAI mit Guardrails für Amazon Bedrock
Modul 8: Monitoring and Observability for Generative AI
- Monitoring-Systeme für Foundation Models
- Business Impact und Value Management
- KI-spezifische Fehleranalyse und Diagnostics
- Operationalisierung von Observability-Konzepten
Modul 9: Testing, Validation and Continuous Improvement
- Umfassende AI-Evaluations-Frameworks
- Qualitätssicherung und kontinuierliche Optimierung
- Evaluation und Optimierung von RAG-Systemen
- Systematische Test- und Validierungsverfahren für KI-Anwendungen
Modul 10: Enterprise Integration Patterns
- Enterprise-Konnektivität und Integrationsarchitekturen
- Secure Access und Identity Management
- Cross-Environment- und Hybrid-Deployments
- Sichere, skalierbare und compliance-orientierte Architektur-Patterns
Modul 11: Course Wrap-up
- Nächste Schritte und weiterführende Ressourcen
- Zusammenfassung der zentralen Architektur- und Umsetzungsmuster
- Transfer in eigene GenAI-Projekte und Enterprise-Roadmaps
So arbeiten wir
- Fachliche Präsentationen mit Architektur-Deep-Dives und Enterprise-Beispielen
- Hands-on Labs zu Amazon Bedrock, RAG, Guardrails und produktionsnahen GenAI-Szenarien
- Live-Demonstrationen zentraler AWS-Services und Umsetzungsvarianten
- Gruppenübungen zur Bewertung von Architekturentscheidungen, Sicherheitsanforderungen und Kostenmodellen
- Praxisdiskussionen mit erfahrenen Trainerinnen und Trainern zu Best Practices, Fallstricken und Transfer in eigene Projekte
Empfohlene Vorkenntnisse
- Kenntnisse auf dem Niveau von AWS Technical Essentials
- Grundlagen generativer KI auf AWS, zum Beispiel aus AWS AI Practitioner Essentials oder vergleichbarer Praxis
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer Anwendungen auf AWS oder mit Open-Source-Technologien
- Allgemeine Erfahrung in AI/ML oder Data Engineering
- Mindestens 1 Jahr praktische Erfahrung mit generativen KI-Lösungen
- Hilfreich: Grundverständnis von LLMs, etwa aus dem Large Language Model Grundkurs
Dein Fahrplan
Der erste Tag legt die technische Basis für produktionsreife GenAI-Systeme auf AWS. Behandelt werden Modellauswahl, Datenverarbeitung, Vector Databases und Retrieval-Augmented Generation.
- Bewertung von Enterprise Foundation Models
- Dynamic Model Selection und resiliente Systemdesigns
- Kostenoptimierung und wirtschaftliche Modellierung
- Datenvalidierung, Quality Assurance und multimodale Pipelines
- Dokumentenverarbeitung, Chunking und Retrieval-Systeme
- Hands-on Lab zu RAG-Anwendungen mit Amazon Bedrock Knowledge Bases
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-17:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns - wir finden die passende Lösung
Inhouse-Schulungen & Firmenseminare
Inhouse-Schulungen
Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.
Vorteile:
- Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
- Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
- Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
- Schulung in vertrauter Umgebung
- Fokus auf deine spezifischen Anforderungen
Firmen-Seminare
Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.
Ideal für:
- Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
- Individuelle Terminplanung für dein Team
- An unseren Schulungsstandorten oder Online
- Angepasste Inhalte für deine Anforderungen
Fragen und Antworten zu Advanced Generative AI Development on AWS
Ist das Training ein AWS Gen KI-Workshop für Fortgeschrittene?
Ja. Die Schulung ist ein fortgeschrittener AWS Generative-KI-Workshop für Fachkräfte, die bereits Grundlagen in AWS, AI/ML oder Data Engineering mitbringen und produktionsreife GenAI-Lösungen entwickeln wollen. Für einen grundlegenden Einstieg eignet sich vorab AWS Cloud Practitioner Essentials.
Welche AWS-Services stehen im Mittelpunkt?
Im Mittelpunkt stehen Amazon Bedrock, Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon Bedrock AgentCore, Guardrails für Amazon Bedrock, OpenSearch-nahe Retrieval-Ansätze sowie Architektur-Patterns für sichere Enterprise-Integration, Monitoring und Kostensteuerung.
Wie viel Praxiserfahrung ist für die Schulung erforderlich?
Empfohlen werden mindestens zwei Jahre Erfahrung mit produktionsreifen Anwendungen auf AWS oder mit Open-Source-Technologien sowie mindestens ein Jahr praktische Erfahrung mit generativen KI-Lösungen. Zusätzlich helfen solide Grundlagen aus AWS Technical Essentials.
Werden RAG-Anwendungen praktisch umgesetzt?
Ja. Retrieval-Augmented Generation ist ein zentraler Bestandteil der Schulung. Behandelt werden Dokumentenverarbeitung, Chunking-Strategien, Vector Databases, Amazon Bedrock Knowledge Bases, hybride Retrieval-Ansätze sowie Evaluation und Optimierung von RAG-Systemen.
Geht es auch um Sicherheit, Governance und Responsible AI?
Ja. Das Training behandelt Content-Safety-Strategien, Privacy-Preserving AI Architectures, Guardrails, Prompt-Governance, Compliance-Anforderungen, adversarial Testing und sichere Integrationsmuster für Enterprise-Umgebungen.
Gibt es eine offizielle Zertifizierung zu diesem Seminar?
Für dieses Training ist keine separate offizielle Zertifizierungsprüfung als Bestandteil des Seminars vorgesehen. Die Schulung dient dem Aufbau fortgeschrittener Praxis- und Architekturkompetenz für GenAI-Entwicklung auf AWS.
Welche Anschluss-Schulung passt nach diesem Training?
Für die weitere Vertiefung von Architekturentscheidungen, Resilienz, Skalierung und Governance in komplexen AWS-Umgebungen passt Advanced Architecting on AWS besonders gut.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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