AWS AI Practitioner Essentials Kurs
KI, Machine Learning und generative KI auf AWS verstehen und für Geschäftsanforderungen einordnen
Die wichtigsten Themen
KI- und ML-Grundlagen auf AWS
Generative KI und Foundation-Modelle
Prompt Engineering für Business Use Cases
Responsible AI, Sicherheit und Governance
Vorbereitung auf AWS AIF-C01
Überblick In dieser eintägigen AWS AI Practitioner Essentials Schulung erhältst du einen fundierten Einstieg in Künstliche Intelligenz, Machine Learning und generative KI im AWS-Kontext. Der Kurs vermittelt zentrale Begriffe,...
In dieser eintägigen AWS AI Practitioner Essentials Schulung erhältst du einen fundierten Einstieg in Künstliche Intelligenz, Machine Learning und generative KI im AWS-Kontext. Der Kurs vermittelt zentrale Begriffe, typische Anwendungsfälle, den ML-Entwicklungszyklus und die Einordnung relevanter AWS-Services für geschäftliche Anforderungen. Wenn vorab ein breiter Cloud-Einstieg sinnvoll ist, bietet der Amazon Web Services Überblick für Einsteiger und Entscheider eine passende Grundlage.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf generativer KI und Foundation-Modellen. Du lernst, wie Geschäftsprobleme mit generativer KI bewertet werden, welche Rolle Amazon Bedrock und Amazon SageMaker AI im AWS-Ökosystem spielen und wie Prompt Engineering, Modellbewertung, Training und Feinabstimmung einzuordnen sind. Für eine vertiefende technische Perspektive auf Machine-Learning-Verfahren eignet sich ergänzend der Python Machine Learning Grundkurs.
Darüber hinaus behandelt das Training verantwortungsvolle KI-Systeme, Transparenz, Erklärbarkeit, Sicherheit, Governance und Compliance. Die Inhalte orientieren sich an den zentralen Themen der Zertifizierung AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01), ohne reine Prüfungsfragen auswendig zu trainieren. So entsteht ein belastbares Verständnis dafür, wie KI- und ML-Technologien auf AWS fachlich bewertet, sicher eingeordnet und in Projekten sinnvoll eingesetzt werden.
Die Themen Zentrale Begriffe und Konzepte aus KI, ML und generativer KI · Abgrenzung von KI, Machine Learning, Deep Learning und Foundation-Modellen · Typische Anwendungsfälle in Fachbereichen, IT und Geschäftsprozessen...
Grundlagen von KI und Machine Learning
- Zentrale Begriffe und Konzepte aus KI, ML und generativer KI
- Abgrenzung von KI, Machine Learning, Deep Learning und Foundation-Modellen
- Typische Anwendungsfälle in Fachbereichen, IT und Geschäftsprozessen
- Phasen des ML-Entwicklungszyklus von Datengrundlage bis Modellbewertung
- Einordnung von Nutzen, Risiken, Kosten und organisatorischen Rahmenbedingungen
Generative KI auf AWS
- Konzepte, Fähigkeiten und Grenzen generativer KI
- Bewertung von Geschäftsproblemen für den Einsatz generativer KI
- Relevante AWS-Services und Infrastrukturkomponenten für GenAI-Szenarien
- Grundlagen von Amazon Bedrock und Amazon SageMaker AI
- Auswahl geeigneter Modelltypen für konkrete Use Cases
Foundation-Modelle und Prompt Engineering
- Design und Einsatz von Anwendungen mit Foundation-Modellen
- Prompt Engineering zur Steuerung von Antworten und Ergebnissen
- Grundlagen von Training, Anpassung und Feinabstimmung
- Bewertung von Modellleistung, Genauigkeit und geschäftlichem Nutzen
- Risiken wie Halluzinationen, Verzerrungen und ungeeignete Datenbasis
Responsible AI und erklärbare Modelle
- Grundsätze verantwortungsvoller KI-Systeme
- Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Ergebnissen
- Fairness, Bias-Erkennung und angemessene menschliche Kontrolle
- Dokumentation und Bewertung von KI-Entscheidungen
Sicherheit, Compliance und Governance
- Sicherheitsanforderungen für KI- und ML-Lösungen auf AWS
- Rolle von IAM, Verschlüsselung und Zugriffskontrolle
- Shared-Responsibility-Modell im Kontext von KI-Lösungen
- Governance- und Compliance-Anforderungen für KI-Projekte
- Prüfungsrelevante Einordnung der AIF-C01-Domänen
Zielgruppe
- Business-Analysten, Produktmanager und Projektmanager mit Verantwortung für KI-Use-Cases
- IT-Support-Mitarbeiterinnen, IT-Manager und technische Koordinatoren im AWS-Umfeld
- Marketing-Fachleute, Sales-Professionals und Fachbereichsverantwortliche mit GenAI-Bezug
- Einsteigerinnen und Entscheider, die KI-, ML- und AWS-Grundlagen strukturiert einordnen möchten
Das lernst du
- Fundiertes Verständnis zentraler KI-, ML- und GenAI-Begriffe im AWS-Kontext
- Sichere Einordnung geeigneter KI- und ML-Technologien für geschäftliche Anwendungsfälle
- Bewertung von Foundation-Modellen, Prompt-Engineering-Ansätzen und GenAI-Lösungen
- Grundlagen für verantwortungsvolle, transparente und sichere KI-Systeme
- Strukturierte Vorbereitung auf die Themenbereiche der AWS Certified AI Practitioner Prüfung AIF-C01
So arbeiten wir
- Trainergeführte Wissensvermittlung mit praxisnahen Beispielen aus AWS- und KI-Projekten
- Diskussion typischer Geschäftsanforderungen und geeigneter KI-Anwendungsfälle
- Übungen zur Einordnung von Services, Foundation-Modellen und Prompt-Engineering-Ansätzen
- Prüfungsnahe Wiederholung zentraler Begriffe, Domänen und Entscheidungssituationen
- Austausch in der Gruppe mit Raum für Fragen aus dem beruflichen Umfeld
Auf welche Zertifizierungen oder Examen bereitet der Kurs vor?
Dieses Seminar unterstützt die Vorbereitung auf die offizielle Zertifizierung AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01). Die Zertifizierung richtet sich an Personen, die grundlegende KI-, ML- und GenAI-Konzepte sowie passende AWS-Services für geschäftliche Anwendungsfälle einordnen möchten.
Prüfungsformat
- Offizielle AWS-Prüfung mit 65 Fragen
- Prüfungsdauer von 90 Minuten
- Fragetypen wie Multiple Choice, Multiple Response, Zuordnung und Reihenfolge
- Bestehensgrenze als skalierter Score ab 700 von 1.000 Punkten
- Prüfung online beaufsichtigt oder in einem autorisierten Testcenter
Voraussetzungen und Nutzen
- Formale Teilnahmevoraussetzungen bestehen nicht
- Empfohlen wird erste Erfahrung mit AWS sowie grundlegendes Verständnis von Cloud-Services
- Die Zertifizierung bestätigt Grundlagenwissen zu KI, ML, generativer KI, Responsible AI, Sicherheit und Governance auf AWS
- Prüfungs-Voucher sind auf Anfrage erhältlich
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundlagen aus dem Seminar AWS Cloud Practitioner Essentials oder vergleichbare Kenntnisse
- Grundlagen aus dem Seminar AWS Technical Essentials oder vergleichbare Kenntnisse
- Grundverständnis für Cloud-Computing, Daten und digitale Geschäftsprozesse
- Programmierkenntnisse sind für die Teilnahme nicht erforderlich
Dein Fahrplan
- Einordnung von KI, Machine Learning, Deep Learning und generativer KI
- Typische Geschäftsanforderungen und geeignete KI-Anwendungsfälle
- Überblick über den ML-Entwicklungszyklus
- Relevante AWS-Services für KI- und ML-Szenarien
- Grundlagen von Foundation-Modellen und generativer KI
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
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu AWS AI Practitioner Essentials Kurs
Bereitet der AWS AI Practitioner Essentials Kurs auf die AIF-C01 Prüfung vor?
Ja. Die Schulung orientiert sich an den zentralen Themenbereichen der Zertifizierung AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01): KI- und ML-Grundlagen, generative KI, Foundation-Modelle, Responsible AI sowie Sicherheit, Compliance und Governance. Das Training ersetzt keine individuelle Lernphase, bietet aber eine strukturierte fachliche Vorbereitung.
Welche Vorkenntnisse sind für die AWS AI Practitioner Essentials Schulung sinnvoll?
Empfohlen sind grundlegende AWS-Kenntnisse, etwa aus AWS Cloud Practitioner Essentials oder AWS Technical Essentials. Programmiererfahrung ist nicht erforderlich. Wer noch keine AWS-Erfahrung hat, kann vorab den Amazon Web Services Überblick für Einsteiger und Entscheider nutzen.
Für wen eignet sich der AWS AI Practitioner Essentials Kurs besonders?
Der Kurs eignet sich für Business-Analysten, Projektmanager, Produktmanager, Marketing-Fachleute, IT-Support-Mitarbeiterinnen, IT-Manager und Entscheider, die KI- und ML-Anwendungsfälle auf AWS fachlich bewerten möchten, ohne selbst Modelle zu entwickeln.
Welche AWS-Services werden im Seminar behandelt?
Im Mittelpunkt stehen AWS-Services und Konzepte, die für KI, Machine Learning und generative KI relevant sind, insbesondere Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI sowie Sicherheits- und Governance-Grundlagen wie IAM, Zugriffskontrolle und das Shared-Responsibility-Modell.
Ist der Kurs auch für generative KI und Large Language Models geeignet?
Ja. Generative KI, Foundation-Modelle und Prompt Engineering sind zentrale Bestandteile der Schulung. Für eine zusätzliche, herstellerübergreifende Vertiefung bietet sich der Large Language Model Grundkurs an.
Gibt es eine passende Alternative im Microsoft-Azure-Umfeld?
Wenn der Schwerpunkt nicht auf AWS, sondern auf Microsoft Azure AI liegt, ist das AI-102 Training: Entwurf und Implementieren einer Azure AI Lösung die passendere Vertiefung für Implementierungs- und Lösungsdesign-Themen.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Mit Zufriedenheitsgarantie
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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