AI Developer Professional + AWS ML Specialty – Kurs

Dieser Kurs verbindet die Ausbildung zum AI Developer Professional mit der Vorbereitung auf die AWS-Prüfung Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01). Im AI-Developer-Teil erarbeiten Sie die ingenieursmäßige Seite der KI-Entwicklung: Wie entstehen trainierbare Modelle aus rohen Daten? Wie werden neuronale Netze für spezifische Aufgaben konfiguriert, evaluiert und schließlich in laufende Systeme integriert? Der AWS-Fachkurs erweitert diese Perspektive auf die Cloud-Dimension — Teilnehmende lernen, ML-Workloads skalierbar, kosteneffizient und sicher auf der AWS-Plattform zu realisieren und zu betreiben.

Modul 1 — Grundlagen der KI-Entwicklung und des maschinellen Lernens Zu Beginn steht das konzeptionelle Fundament: Was unterscheidet KI von klassischer Programmlogik, und warum verändern lernende Systeme die Softwareentwicklung grundlegend? Sie erarbeiten den ML-Workflow vom Rohdatensatz bis zum einsatzfähigen Modell und verstehen, welche Entscheidungen an welchem Punkt welche Konsequenzen haben. Die behandelten Themen umfassen unter anderem

• Überblick über Lernparadigmen: supervised, unsupervised, semi-supervised, reinforcement learning
• Regression, Klassifikation und Clustering als Basis-Aufgabentypen
• Feature Engineering: Normalisierung, Kodierung kategorischer Variablen, Umgang mit fehlenden Werten
• Modellbewertung: Kreuzvalidierung, Konfusionsmatrix, AUC-ROC, MSE
• Overfitting und Regularisierung: L1/L2, Dropout, Early Stopping
• Python-Werkzeuge: NumPy, Pandas, Scikit-learn in der Anwendung

Modul 2 — Neuronale Netze und Deep Learning Auf Basis der ML-Grundlagen vertieft dieses Modul die Architektur neuronaler Netze. Sie verstehen, wie Backpropagation und Gradientenabstieg zusammenwirken, und arbeiten mit modernen Deep-Learning-Ansätzen. Zu den konkreten Themen gehören

• Aufbau mehrschichtiger neuronaler Netze mit Aktivierungsfunktionen (ReLU, Sigmoid, Softmax)
• Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildklassifikation
• Recurrent Networks und LSTM für sequenzielle Daten
• Transfer Learning: Vortrainierte Modelle adaptieren statt neu trainieren
• Natural Language Processing: Tokenisierung, Embedding-Schichten, Transformer-Grundprinzip
• Frameworks im Praxiseinsatz: TensorFlow oder PyTorch für Modellaufbau und Training

Modul 3 — AWS Machine Learning Specialty: Plattform und Architektur Dieser Block bildet den Kern der MLS-C01-VorbereitungTeilnehmende arbeiten sich durch die AWS-Dienste, die für den gesamten ML-Workflow relevant sind, und lernen, sie nach Aufgabe, Datenmenge und Kostenanforderungen auszuwählen. Im Mittelpunkt stehen

• Amazon S3 und AWS Glue: Daten speichern, katalogisieren und transformieren
• Amazon SageMaker im Detail: Notebooks, Training Jobs, Hyperparameter Optimization (HPO), Inference Endpoints
• SageMaker Autopilot und Canvas für automatisiertes ML
• Datenanalyse mit Amazon Athena und QuickSight
• ML-spezifische Sicherheit: IAM-Rollen, VPC-Konfiguration, KMS-Verschlüsselung für Modelle und Daten
• AWS-Zertifizierungsdienste im Überblick: Rekognition, Comprehend, Forecast, Personalize

Modul 4 — MLOps und Produktiver Betrieb auf AWS ML-Modelle zu trainieren ist eine Sache — sie zuverlässig in Produktion zu betreiben eine andere. Dieses Modul behandelt den Übergang vom Experiment zur produktiven Lösung und die Fähigkeiten, die die MLS-C01 explizit prüft. Behandelte Themen

• SageMaker Pipelines: ML-Workflows automatisieren und versionieren
• Modell-Registry: Versionsmanagement und Genehmigungsprozesse
• A/B-Testing mit mehreren Modell-Endpunkten
• Monitoring mit CloudWatch und SageMaker Model Monitor: Datendrift und Modellverfall erkennen
• Kostenoptimierung: Spot Instances, Inferenz-Skalierung, Endpunkt-Konfiguration
• CI/CD für ML: Integration von CodePipeline und CodeBuild in ML-Workflows
• Prüfungsvorbereitung MLS-C01: Aufbau der vier Domänen, typische Fallszenarien, Prüfungsformat

Der Kurs richtet sich an Fachleute, die KI-Entwicklung auf professionellem Niveau betreiben und dabei speziell auf der AWS-Plattform arbeiten möchten. Typische Teilnehmende sind

• Softwareentwickler, die in ML-Engineering wechseln oder ausbauen möchten
• Data Scientists, die ihr Modellierungswissen mit produktivem Cloud-Deployment verbinden wollen
• Cloud Engineers oder Solutions Architects, die ML-Workloads verantworten sollen
• Berufswechsler mit Python-Grundkenntnissen, die sich in einem wachsenden Berufsfeld positionieren

Die Lehrform ist Combined Learning: Sie nehmen an Live-Unterrichtssitzungen im virtuellen Klassenzimmer teil, arbeiten zwischen den Sitzungen mit Übungsaufgaben und Praxisprojekten und können das Gelernte in eigenen AWS-Umgebungen direkt anwenden. Dozierende mit praktischer Projekterfahrung führen durch Theorieinputs, Live-Demonstrationen in AWS-Konsolen und geführte Hands-on-Labs. Fallstudien orientieren sich an realen Szenarien aus der Industrie — Empfehlungssysteme, Qualitätskontrolle durch Bildanalyse, Prognoserechnungen — und machen den Stoff greifbar. Für Teilnehmende an einem New-Horizons-Center steht ein moderner PC-Arbeitsplatz zur Verfügung; Home-Office-Genehmigung ist ebenfalls erteilt.

Der Kurs dauert mehr als einen Monat bis zu drei Monaten im Vollzeitformat. Die genaue Dauer hängt von der konkreten Modulauswahl ab, da der Anbieter individuelle Kombinationen ermöglicht. Im Vollzeitmodus bedeutet das intensive Lernblöcke über mehrere Wochen, die sowohl die AI-Developer-Inhalte als auch die MLS-C01-Prüfungsvorbereitung abdecken. eigenständiges Lernenphasen für die Zertifizierungsvorbereitung sind in den Ablauf integriert.

Teilnehmende erhalten eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung über die absolvierten Inhalte. Diese dokumentiert den Kursabschluss trägerintern. Die eigentliche AWS-Zertifizierung — das Certified Machine Learning – Specialty-Zertifikat (MLS-C01) von AWS — erwerben Sie durch eine separate externe Prüfung, auf die Sie dieser Kurs gezielt vorbereitet. Das MLS-C01-Zertifikat wird von Amazon Web Services ausgestellt und ist in der Tech-Branche als Nachweis für Cloud-ML-Kompetenz anerkannt.

Die Kombination aus KI-Entwicklung und AWS-ML-Kompetenz adressiert einen konkreten Engpass am Arbeitsmarkt: Unternehmen suchen nicht nur Personen, die Modelle bauen können, sondern solche, die sie auch in skalierbarer Cloud-Infrastruktur betreiben. Das MLS-C01-Zertifikat ist auf Stellenanzeigen für ML-Engineer- und Data-Scientist-Positionen häufig ausdrücklich erwähnt und signalisiert, dass Sie nicht nur Theorie kennen, sondern produktive AWS-ML-Systeme verantworten können. AWS ist die weltweit meistgenutzte Cloud-Plattform, und SageMaker hat sich als De-facto-Standard für verwaltetes ML-Training und -Deployment etabliert. Wer beide Welten — algorithmisches Verständnis und Plattform-Know-how — beherrscht, ist in der Lage, den gesamten Weg vom Rohdatensatz bis zum produktiven KI-Dienst eigenständig zu gestalten. Das eröffnet Karrierewege als ML Engineer, als technischer Lead in KI-Projekten oder als Cloud-Architekt mit ML-Spezialisierung.