KI/AI Cloud Bundle — KI-Infrastruktur (AWS, Azure, GCP) für ML-Workloads

Dieses Bundle verbindet zwei spezialisierte Kurse zu einem umfassenden Qualifikationspfad für KI-Infrastrukturexperten: AI+ Cloud und AI+ Architekt. Während AI+ Cloud den Fokus auf die Verwaltung, Automatisierung und Sicherheit cloudbasierter KI-Plattformen legt, vertieft das AI+ Architekt-Modul die Konzeption und Strukturierung komplexer KI-Infrastrukturen auf den führenden Cloud-Plattformen AWS, Azure und GCP. Zusammen bilden beide Module eine Spezialisierung, die über reine Anwender- und Entwicklerkenntnisse hinausgeht und gezielt auf die wachsende Nachfrage nach MLOps Engineers und Cloud AI Architekten ausgerichtet ist.

AI+ Cloud – Kernmodul: Das AI+ Cloud-Modul fokussiert auf die operative Seite der KI-Infrastruktur. Teilnehmende lernen, wie Cloud-Plattformen für KI-Workloads konfiguriert, gesichert und kontinuierlich optimiert werden. Cloud-Sicherheit ist ein eigener inhaltlicher Schwerpunkt, da KI-Systeme oft auf sensiblen Unternehmensdaten trainiert werden.

• Verwaltung und Automatisierung von Cloud-Infrastrukturen mit KI-Technologien
• Implementierung von Cloud-Sicherheitskonzepten für ML-Plattformen
• Identity- und Access-Management in Cloud-KI-Umgebungen
• Fortgeschrittene Datenmanagementsysteme für Training und Inferenz
• Kostenoptimierung: Spotinstances, Reserved Instances und Autoscaling für KI
• Monitoring und Observability von KI-Diensten in der Produktion

AI+ Cloud – Praxis und Werkzeuge: Dieser Block vertieft die Automatisierungswerkzeuge und die Integration von KI-Services in bestehende Unternehmenslandschaften.

• Infrastructure as Code (IaC) für KI-Infrastrukturen (Terraform, CloudFormation)
• Container-Orchestrierung mit Kubernetes für ML-Workloads
• CI/CD-Pipelines für maschinelles Lernen: MLOps-Workflows implementieren
• Data Lakes und Datawarehouse-Integration für KI-Projekte
• Feature Stores und Modellregistrierung in Cloud-Plattformen
• A/B-Testing und Canary-Deployments für ML-Modelle

AI+ Architekt – Entwurf skalierbarer KI-Systeme: Das AI+ Architekt-Modul hebt die Perspektive auf Systemebene. Teilnehmende lernen, wie komplexe KI-Architekturen von Grund auf konzipiert werden – mit Blick auf Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und langfristige Wartbarkeit.

• Architekturblaupausen für ML-Systeme auf AWS, Azure und GCP
• Event-Driven Architecture für Echtzeit-KI-Systeme
• Microservices-Architektur für KI-Komponenten
• Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Strategien für KI-Infrastrukturen
• Architekturentscheidungen bei Training-, Inferenz- und Datenpipelines
• Compliance und Governance in regulierten Branchen (DSGVO, BAFIN)

AI+ Architekt – Fortgeschrittene Konzepte und Prüfungsvorbereitung: Der abschließende Praxisblock integriert alle Lernstränge und bereitet gezielt auf die Zertifizierungsprüfungen vor.

• Edge AI: KI-Workloads in Netzwerkrand-Infrastrukturen verlagern
• Federated Learning: datenschutzkonformes verteiltes Training
• Strategien zur Kostenkontrolle bei großen ML-Clustern
• Disaster Recovery und Business Continuity für KI-Infrastrukturen
• Benchmark-Analyse: Entscheiden zwischen AWS SageMaker, Azure ML Studio und GCP Vertex AI
• Risikomanagement beim Einsatz von KI in kritischen Geschäftsprozessen
• Prüfungssimulationen AI+ Cloud und AI+ Architekt
• Auswertung typischer Prüfungsfragen und Lösungsstrategien
• Feedbackrunden zu praktischen Aufgaben
• Individuelle Lernplan-Anpassung im Beratungsgespräch
• Wiederholung zentraler Architekturmuster anhand von Fallstudien
• Zertifizierungsexamen AI+ Cloud und AI+ Architekt

Das Bundle richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte mit Cloud-Erfahrung, die ihre Kompetenz gezielt in Richtung KI-Infrastruktur vertiefen möchten. Folgende Profile passen besonders gut zu den Inhalten des Bundles.

• Cloud Engineers mit Interesse an ML-Deployment und MLOps
• Softwareentwickler, die in Architektur- oder Senior-Engineering-Positionen wechseln möchten
• IT-Architekten, die KI-Projekte technisch verantworten
• DevOps-Ingenieure, die ML-Pipelines in ihre Automatisierungslandschaft integrieren
• Systemadministratoren mit Cloud-Erfahrung, die in KI-Infrastrukturteams einsteigen

Das Bundle wird überwiegend als Combined Learning angeboten: Präsenzphasen und Online-Lernphasen wechseln sich je nach Modul ab; einzelne Termine stehen auch als reine Online-Seminare zur Verfügung. Praktische Laborübungen, Architekturworkshops und Prüfungssimulationen sind fester Bestandteil des Kursformats. Auf Wunsch sind Teilzeit-Starttermine verfügbar, die eine berufsbegleitende Absolvierung ermöglichen.

Die Gesamtdauer beträgt typischerweise mehr als einen Monat bis zu drei Monaten, abhängig vom Lernformat und dem individuellen Lerntempo. Vollzeitteilnehmende können das Bundle zügiger abschließen. Der Umfang umfasst beide Spezialmodule (AI+ Cloud und AI+ Architekt) einschließlich aller Prüfungen und des Beratungsgesprächs.

Nach erfolgreich abgelegten Zertifizierungsprüfungen erhalten Teilnehmende international anerkannte Herstellerzertifikate für AI+ Cloud und AI+ Architekt sowie ein Lehrgangszertifikat. Die Prüfungsabnahme erfolgt durch eine akkreditierte Trainingsorganisation.

KI-Infrastruktur ist einer der knappsten Engpassfaktoren in der digitalen Transformation. Unternehmen, die KI in ihre Kernprozesse integrieren, suchen verzweifelt nach Fachkräften, die nicht nur Modelle trainieren können, sondern die gesamte Infrastruktur dafür skalierbar und sicher aufbauen. MLOps Engineers und Cloud AI Architekten sind mit einem Gehaltspremium gegenüber klassischen Cloud Engineers verbunden – und das Bundle legt genau dafür das Fundament. Die Kombination aus AI+ Cloud (operativer Fokus) und AI+ Architekt (strategisch-gestalterischer Fokus) ist am Markt selten und ermöglicht Absolventen, sowohl in operativen Rollen als auch in leitenden Architekturpositionen tätig zu werden. Wer beide Zertifizierungen vorweisen kann, signalisiert Breitenqualifikation und Tiefe gleichzeitig – ein wichtiges Signal bei technisch anspruchsvollen Bewerbungen. Die Förderbarkeit der Maßnahme bei AZAV-zertifizierten Trägern erleichtert den Zugang: In der Regel ist die Weiterbildung über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters finanzierbar. Je nach persönlicher Situation kommen auch das Qualifizierungschancengesetz, die Berufsförderung der Bundeswehr (BFD) sowie Leistungen der Deutschen Rentenversicherung in Betracht. Das individuelle Beratungsgespräch klärt, welche Förderoption konkret greift. Nicht zu unterschätzen ist außerdem der langfristige Karriereeffekt: Wer MLOps- und Architekturfähigkeiten kombiniert, kann in Unternehmen die Brücke zwischen Data-Science-Teams und Infrastrukturabteilungen schlagen. Diese Schnittstellenkompetenz ist schwer zu finden und entsprechend gut vergütet. Das Bundle bereitet gezielt auf genau diese Rolle vor, indem es operative Detailkenntnisse (AI+ Cloud) mit dem strategischen Blick auf Systemarchitekturen (AI+ Architekt) verbindet – und dabei stets den Bezug zu realen Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und GCP herstellt.