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.
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,...
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
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.
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
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 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
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
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
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- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
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Firmen-Seminar
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- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Cloud-native KI auf AWS und Azure: Ready für Production
Brauche ich ein eigenes AWS- oder Azure-Konto?
Geht es um GenAI oder klassisches Machine Learning?
Lerne ich konkrete Services oder eher Prinzipien?
Ist das ein Programmierkurs?
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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