Serverless AI: KI-Funktionen ohne Ops-Stress
Andere Hersteller: Oracle, DeepSeek, Alibaba Qwen

Serverless AI: KI-Funktionen ohne Ops-Stress

KI-Inferenz mit Functions, Events und Managed Services zuverlässig integrieren und betreiben

Die wichtigsten Themen

Serverless-Architektur bewerten

KI-Inferenz robust integrieren

Queues und Workflows einsetzen

Cold Starts und Limits managen

Security und Secrets absichern

Observability und Kosten steuern

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Standardpreis: 1.450,00 € netto (1.725,50 € brutto)
28. - 29.12.2026
08. - 09.02.2027
12. - 13.04.2027
21. - 22.06.2027
09. - 10.08.2027
27. - 28.09.2027

Online

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Wie die Planung abläuft, was ein Zuschnitt kostet und welche Themen wir abdecken, steht auf unserer Seite zu Inhouse Schulungen im Bereich Andere Hersteller: Oracle.

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Fragen und Antworten zu Serverless AI: KI-Funktionen ohne Ops-Stress

Brauche ich ein Notebook oder eigene Lizenzen?

Nein. Geräte, VMs und Software werden dir bei Bedarf zur Verfügung gestellt. Eigene Notebooks oder Lizenzen sind für die Teilnahme nicht erforderlich.

Ist das ein Programmierkurs?

Der Schwerpunkt liegt auf Architektur, Patterns und umsetzungsnahen Übungen. Du arbeitest mit typischen Bausteinen wie Functions, Queues, Workflows und AI-APIs; grundlegendes API-Verständnis reicht für den Einstieg.

Welche Cloud wird in der Serverless AI Schulung verwendet?

Die Konzepte sind cloud-agnostisch angelegt. In den Übungen werden typische Serverless-Bausteine genutzt, die sich auf gängige Plattformen übertragen lassen. Für eine gezielte AWS-Vertiefung passt anschließend das Seminar Developing Generative AI Applications on AWS.

Geht es um das Training eigener KI-Modelle?

Nein. Das Seminar behandelt die Inferenz und Integration von KI-Funktionen in serverlose Architekturen. Dazu gehören Betrieb, Security, Observability, Kostenkontrolle und robuste Architektur-Patterns.

Für welche KI-Anwendungen eignet sich Serverless AI?

Serverless AI eignet sich besonders für eventgetriebene KI-Funktionen, API-basierte Inferenz, Dokumentenverarbeitung, asynchrone Batch-Flows und Workflows mit schwankender Last. Kritisch geprüft werden Latenz, Laufzeitgrenzen, Datenvolumen, Kostenmechanik und Governance-Anforderungen.

Wird auch der Einsatz von Large Language Models behandelt?

Ja, soweit es um die Integration von LLM-basierten Inferenz-Aufrufen in serverlose Workflows geht. Wenn du Modelle, RAG-Szenarien und Einsatzmuster breiter einordnen möchtest, ist der Large Language Model Grundkurs eine passende Ergänzung.

Was nehme ich konkret aus dem Training mit?

Du nimmst Referenzmuster, Checklisten für Robustheit und Kosten sowie eine klare Entscheidungslogik mit. Damit lassen sich Serverless-AI-Use-Cases sauber entwerfen, bewerten und in produktionsnahe Architekturen übertragen.

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

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