Cloud-native KI auf AWS und Azure: Ready für Production
AWS KI Kurse

Cloud-native KI auf AWS und Azure: Ready für Production

Baue, deploye und betreibe ML-Workloads mit MLOps, Security und Kostenkontrolle in AWS und Microsoft Azure.

2 Tage
Grundlagen

Die wichtigsten Themen

AWS/Azure Services sicher zuordnen

Inference-API als Service entwerfen

Docker-Deployment für ML-Workloads

MLOps: Registry und CI/CD-Gates

IAM/RBAC und Secrets richtig nutzen

Drift und Modellqualität überwachen

Überblick
In diesem Seminar lernst Du, wie Du KI-Workloads cloud-native auf AWS und Microsoft Azure planst und in den Betrieb bringst. Du baust den Weg vom ersten Modell bis zum stabilen Endpoint: Containerisierung, Deployment-Optionen, MLOps-Grundlagen, Security und Observability. Statt Tool-Hopping bekommst Du ein klares Mapping der wichtigsten AWS- und Azure-Dienste für Training, Inferenz, Datenhaltung und Orchestrierung. Du übst, wie Du eine Inference-API strukturierst, Versionierung und Freigaben organisierst und typische Produktionsrisiken wie Drift, Kostenexplosion oder zu breite Berechtigungen vermeidest. Am Ende kannst Du Architekturen begründen, eine einfache ML-Pipeline skizzieren und Betriebsanforderungen so formulieren, dass Teams sie umsetzen können.
Wer hier richtig ist
  • Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die ML-Modelle als APIs bereitstellen
  • Data Scientists, die ihre Modelle in AWS oder Azure produktiv bringen wollen
  • ML Engineers und DevOps Engineers mit Verantwortung für Deployment und Betrieb
  • IT-Architektinnen und IT-Architekten, die Cloud-native KI-Architekturen bewerten
  • Alle, die KI-Workloads auf AWS/Azure planen, deployen und betreiben wollen
Das lernst du
  • Du kannst eine cloud-native Architektur für Training und Inferenz auf AWS oder Azure skizzieren und begründen.
  • Du kannst ein Deployment-Setup für eine Inference-API mit Container- und Endpoint-Optionen auswählen.
  • Du kannst MLOps-Basics (Tracking, Registry, CI/CD-Gates) in einen umsetzbaren Ablauf übersetzen.
  • Du kannst Security-, Monitoring- und Kostenanforderungen so formulieren, dass Betriebsteams sie umsetzen können.
Die Themen Cloud-native KI-Architekturen verstehen Unterschied: Notebook-Prototyp vs. produktiver Service · Compute-Optionen: CPU, GPU, Managed Services · Referenzarchitekturen für Inferenz und Training...
  • Cloud-native KI-Architekturen verstehen
    • Unterschied: Notebook-Prototyp vs. produktiver Service
    • Compute-Optionen: CPU, GPU, Managed Services
    • Referenzarchitekturen für Inferenz und Training
    • Datenflüsse, Latenz und Skalierung
  • AWS- und Azure-Bausteine für ML richtig zuordnen
    • Training und Hosting: SageMaker vs. Azure Machine Learning
    • Container: ECR/ECS/EKS vs. ACR/AKS
    • Storage und Data Lake: S3 vs. ADLS
    • Messaging und Events: SQS/SNS vs. Service Bus/Event Grid
  • Von Code zu Deployment: Container, APIs, Endpoints
    • Inference-API als REST-Service (FastAPI/Flask Prinzip)
    • Docker-Images bauen, versionieren, ausrollen
    • Autoscaling, Rolling Updates, Blue-Green Prinzip
    • Batch Inference vs. Real-time Inference
  • MLOps-Grundlagen: Reproduzierbarkeit und Governance
    • Experiment-Tracking, Model Registry, Artefakte
    • CI/CD für ML: Pipeline-Schritte und Gates
    • Feature Store und Datenversionierung (Prinzipien)
    • Freigaben, Reviews, Audit-Trails
  • Security, Compliance und Responsible AI
    • IAM/RBAC, Least Privilege, Secrets Handling
    • Netzwerk: Private Endpoints, VPC/VNet Muster
    • Verschlüsselung, Schlüsselmanagement, Datenzugriff
    • Risiken: Prompt Injection, Data Leakage, Model Abuse
  • Monitoring, Kosten und Betrieb
    • Observability: Logs, Metrics, Traces, Alerts
    • Model Monitoring: Drift, Datenqualität, Performance
    • Kostenhebel: Spot/Reserved, Right-Sizing, Skalierung
    • SLOs, Incident-Playbooks, Runbooks
So arbeiten wir
  • Trainer-Input mit Architektur- und Entscheidungsleitfäden
  • Geführte Praxisübungen in bereitgestellten Cloud-Umgebungen
  • Mini-Workshops: Service-Mapping AWS vs. Azure, Deployment-Entscheidungen
  • Checklisten für Betrieb, Security und Kostenkontrolle
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Grundverständnis von Cloud-Konzepten (z.B. IAM/Rollen, Storage, Netzwerk) und Container-Grundlagen.
  • Erste Berührung mit Machine Learning (Begriffe wie Training, Inferenz, Modell) ist hilfreich.
Dein Fahrplan
Vom Notebook zur produktiven Lösung: Komponenten, Datenflüsse, Latenz, Skalierung, Training vs. Inferenz.
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

9:00-16:00 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 erhälst du erst nach Kursbeginn.

Max. 8 Teilnehmende

Wir setzen auf kleine Gruppen, damit jeder Teilnehmer die Aufmerksamkeit bekommt, die er verdient. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.

Termine & Buchung

Leider haben wir aktuell keine Termine geplant. Es wird wahrscheinlich bei uns etwas schief gelaufen sein - bitte kontaktiere uns und wir finden den passenden Termin.

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 Cloud-native KI auf AWS und Azure: Ready für Production

Brauche ich ein eigenes AWS- oder Azure-Konto?
Nein. Falls für Übungen erforderlich, werden Dir passende Umgebungen bereitgestellt. Du brauchst keine eigenen Lizenzen oder ein Notebook.
Geht es um GenAI oder klassisches Machine Learning?
Der Schwerpunkt liegt auf dem cloud-nativen Bereitstellen und Betreiben von ML-Workloads. Die Muster gelten auch für GenAI-Inferenz, ohne dass das Seminar auf ein einzelnes Modell oder einen Anbieter festgelegt ist.
Lerne ich konkrete Services oder eher Prinzipien?
Beides: Du bekommst ein klares Service-Mapping für AWS und Azure und lernst dazu die Architektur- und Betriebsprinzipien, damit Du Entscheidungen auf Deine Umgebung übertragen kannst.
Ist das ein Programmierkurs?
Du arbeitest praxisnah an Deployments und Schnittstellen, aber der Kurs ist nicht als reiner Coding-Kurs angelegt. Entscheidend sind Architektur, MLOps-Abläufe und Betriebsfähigkeit.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .

Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert

Aus der Praxis für die Praxis

Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.

Individuell statt "Schema F"

Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.

Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort

Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.

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.

NOCH FRAGEN?

Rufe mich an oder schreibe mir eine E-Mail.

Michaela Berger

Michaela Berger

Über 20.000 Unternehmen und Behörden vertrauen auf uns

Alle Referenzen
Siemens Logo
Telekom Logo
Rheinmetall Logo
Infineon Logo
MAN Logo
Fraunhofer Logo
ADAC Logo
Munich Re Logo
Deutsche Bahn Logo