Cloud-Plattformen für KI verstehen und nutzen
Die Welt der künstlichen Intelligenz entwickelt sich schneller, als die meisten mithalten können. Aber hier ist die Sache: Du musst kein Mathematikgenie sein, um Cloud-basierte KI-Dienste effektiv einzusetzen.
Unser Lernprogramm konzentriert sich darauf, wie moderne Cloud-Plattformen KI-Funktionen zugänglich machen. AWS, Azure, Google Cloud – jede hat ihre Eigenheiten. Wir zeigen dir, welche Plattform für welchen Zweck am besten geeignet ist.
Das Programm startet kontinuierlich und läuft über sechs bis neun Monate. Die Teilnehmer arbeiten an echten Projekten, nicht an theoretischen Übungen. Das macht den Unterschied.
Mehr erfahren
Wie das Programm aufgebaut ist
Drei Hauptbereiche bilden das Fundament. Jeder Bereich baut auf dem vorherigen auf, aber du kannst auch Schwerpunkte setzen.
Grundlagen Cloud-Infrastruktur
Verstehen, wie Compute, Storage und Netzwerk in der Cloud funktionieren. Ohne dieses Wissen kommst du bei KI-Projekten nicht weit. Wir starten bei den Basics und gehen dann tiefer in Serverless-Architekturen.
KI-Services der Plattformen
Jede Cloud hat fertige KI-Dienste. Vision APIs, Natural Language Processing, Machine Learning Pipelines. Du lernst, diese Services praktisch einzubinden und für konkrete Aufgaben zu nutzen. Kein theoretisches Gerede.
Deployment und Skalierung
Ein Modell lokal zum Laufen zu bringen ist eine Sache. Es in der Cloud zu deployen und zu skalieren eine ganz andere. Hier lernst du Container, Orchestrierung und Monitoring für produktive KI-Anwendungen.
Grundlagenphase (Monate 1-2)
Wir beginnen mit Cloud-Fundamentals. AWS IAM, Azure Resource Manager, GCP Projects – du bekommst Zugang zu allen drei großen Plattformen und lernst die Unterschiede kennen. Keine Vorkenntnisse nötig, aber technisches Verständnis hilft.
Praxisphase (Monate 3-5)
Jetzt wird es konkret. Du arbeitest mit vorgefertigten KI-APIs und baust eigene Anwendungen. Bilderkennung, Textanalyse, Chatbots – alles auf Cloud-Basis. Die meisten Teilnehmer haben nach dieser Phase schon erste verwendbare Prototypen.
Vertiefungsphase (Monate 6-7)
Kubernetes, Docker, CI/CD-Pipelines für ML-Modelle. Du lernst, wie man KI-Anwendungen professionell ausrollt. Auch Kosten-Management ist ein Thema – Cloud-Rechnungen können schnell explodieren, wenn man nicht aufpasst.
Projektphase (Monate 8-9)
Abschlussprojekt. Du entwickelst eine eigene Cloud-basierte KI-Lösung von Anfang bis Ende. Viele nutzen diese Phase, um etwas für ihren aktuellen Arbeitgeber oder ein eigenes Projekt zu bauen. Das gibt dem Ganzen einen echten Zweck.