Machine Learning mit AWS DeepRacer

Diese Weiterbildung bietet einen praxisorientierten Einstieg in Machine Learning und Cloud Computing auf der Amazon Web Services (AWS) Plattform. Im Mittelpunkt steht AWS DeepRacer — ein spielerisches Lernformat, das Reinforcement Learning (RL) über die Simulation eines autonom fahrenden Fahrzeugs vermittelt. Darüber hinaus baut der Kurs systematisch Kenntnisse in Data Science, Deep Learning, DevOps und MLOps auf und bereitet auf mehrere international anerkannte AWS-Zertifizierungsprüfungen vor. Der Kurs ist so gestaltet, dass sowohl IT-Fachkräfte als auch Quereinsteiger mit grundlegendem IT-Interesse einsteigen können.

Einführung in Cloud Computing und AWS Cloud Practitioner bilden das Fundament des Kurses. Die Teilnehmenden machen sich mit den grundlegenden AWS-Diensten und dem Cloud-Betriebsmodell vertraut. Sicherheitskonzepte, Abrechnungsmodelle und globale Infrastruktur der AWS-Plattform werden erarbeitet.

• Grundlagen der Cloud: IaaS, PaaS, SaaS und das Shared-Responsibility-Modell
• Kernservices: EC2, S3, VPC, IAM, RDS, Lambda
• AWS-Abrechnungsmodelle, Kostenoptimierung und Pricing-Kalkulatoren
• Sicherheitsdienste: AWS Shield, WAF, CloudTrail, GuardDuty
• Globale Infrastruktur: Regionen, Availability Zones und Edge-Standorte
• Vorbereitung auf die Prüfung AWS Certified Cloud Practitioner

Machine Learning Fundamentals und AWS DeepRacer stehen im Mittelpunkt dieses Kursabschnitts. Teilnehmende werden schrittweise in die Konzepte des Machine Learnings eingeführt und wenden Reinforcement Learning direkt in der DeepRacer-Simulation an. Teamwettbewerbe sorgen für motivierende Praxiserfahrung.

• Grundlagen des Machine Learnings: Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning
• Konzepte des Reinforcement Learnings: Reward-Funktionen, Policy und Exploration vs. Exploitation
• AWS DeepRacer: Modelltraining in der Simulation, Hyperparameter und Reward-Engineering
• Sensordaten (Kamera, LIDAR) nutzen und für Steuerungsentscheidungen verarbeiten
• Teambasiertes Rennen: Modellvergleich und iterative Verbesserung
• Einführung in Amazon SageMaker für Training und Deployment

Data Science, Deep Learning und erweiterte ML-Dienste vertiefen das Wissen über Datenaufbereitung, Modelltraining und den Einsatz neuronaler Netze auf AWS. Python und Java kommen als Programmiersprachen zum Einsatz.

• Datenaufbereitung und Feature-Engineering mit Pandas und NumPy
• Explorative Datenanalyse und Visualisierung mit AWS-Diensten
• Deep-Learning-Architekturen: CNN, RNN und Transfer Learning
• Apache MXNet und TensorFlow auf AWS-Frameworks ausführen
• Amazon SageMaker: integrierte Algorithmen, eigene Container und Experiment-Tracking
• AWS CodeGuru für Code-Analyse und Performance-Optimierung

DevOps, MLOps und Zertifizierungsvorbereitung schließen die Qualifizierung ab. Die Teilnehmenden lernen, wie ML-Modelle und Anwendungen in produktionsreifen Umgebungen bereitgestellt und betrieben werden, und bereiten sich auf die verbleibenden AWS-Zertifizierungsprüfungen vor.

• CI/CD-Pipelines mit AWS CodePipeline, CodeBuild und CodeDeploy
• Container-Orchestrierung mit Amazon ECS und Grundlagen von Kubernetes (EKS)
• Infrastruktur als Code mit AWS CloudFormation
• MLOps-Pipelines: automatisches Retraining, Modell-Monitoring und Drift-Erkennung
• Amazon Lambda für serverlose ML-Inferenz
• Python für Data Science und ML: vollständiger Werkzeugkasten von NumPy bis scikit-learn
• Java-Grundlagen für Backend-Entwicklung auf AWS
• Prüfungsvorbereitung Developer Associate (DVA-C02) und DevOps Engineer Professional
• Prüfungsvorbereitung Machine Learning Specialty (MLS-C01)
• Prüfungsstrategien, Sample-Fragen und Mock-Exams
• Karrierepfade in der KI und Cloud: Machine Learning Engineer, Data Scientist, Cloud Architect
• Abschlussprojekt: eigenständige Entwicklung und Deployment eines ML-Modells auf AWS

Das Abschlussprojekt integriert alle Kursinhalte: Die Teilnehmenden entwickeln ein vollständiges ML-Projekt von der Datenpipeline über das Modelltraining bis zum produktionsreifen Deployment auf AWS und präsentieren ihre Lösung. Begleitend zu den fachlichen Inhalten bereitet der Kurs gezielt auf die AWS-Zertifizierungsprüfungen vor, die nach bestandenem Examen international anerkannte Nachweise der AWS-Kompetenz darstellen. Diese Zertifikate sind auf dem Arbeitsmarkt hochgeschätzt und öffnen Türen zu attraktiven IT-Positionen.

Diese Weiterbildung richtet sich an ein breites Spektrum von Interessierten mit unterschiedlichem Hintergrund, die den Einstieg in Machine Learning und AWS Cloud suchen.

• Fachinformatiker und Bachelor-Absolventen mit Programmiervorkenntnissen und Cloud-Interesse
• IT-interessierte Quereinsteiger, die einen strukturierten Einstieg in Programmierung und KI suchen
• Personen mit vergleichbaren im Ausland erworbenen Abschlüssen im IT-Bereich
• Berufswechsler, die sich für eine Umschulung im IT-Bereich qualifizieren möchten
• Personen, die konkret AWS-Zertifizierungen anstreben und auf die Prüfungen vorbereitet sein möchten

Der Kurs wird als Combined Learning angeboten: Theoretische Einheiten wechseln mit praktischen Übungen auf der AWS-Plattform, der DeepRacer-Simulation und in Programmierumgebungen ab. Teambasierte Rennen mit AWS DeepRacer sorgen für eine motivierende, spielerische Lernatmosphäre, in der Wettbewerb und Zusammenarbeit Hand in Hand gehen. Virtuelle Vernetzung der Teams ermöglicht kollaboratives Problemlösen. Der Unterricht findet in Vollzeit statt.

Diese Weiterbildung dauert mehr als drei und bis zu sechs Monate in Vollzeit. Der Umfang ist der Tiefe der behandelten Themen angemessen: Cloud Practitioner, Developer Associate, DevOps Engineer Professional und Machine Learning Specialty sind anspruchsvolle Zertifizierungen, die umfangreiche Vorbereitung erfordern. Die genaue Stundenzahl variiert je nach Anbieter.

Nach Abschluss der Weiterbildung erhalten die Teilnehmenden ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Darüber hinaus bereitet der Kurs gezielt auf die Ablegung der externen AWS-Zertifizierungsprüfungen vor. Bei bestandener Prüfung erwerben die Teilnehmenden folgende international anerkannte AWS-Zertifikate: AWS Certified Cloud Practitioner, AWS Certified Developer Associate, AWS Certified DevOps Engineer Professional sowie AWS Certified Machine Learning Specialty. Die Prüfungen werden von Amazon Web Services abgenommen und weltweit anerkannt.

Machine Learning und Cloud Computing gehören zu den am stärksten wachsenden Bereichen des IT-Arbeitsmarkts. AWS ist die weltweit führende Cloud-Plattform mit dem größten Marktanteil, und AWS-Zertifizierungen sind bei Arbeitgebern weltweit hochgeschätzt. Wer gleich mehrere AWS-Zertifikate in einer Weiterbildung erwirbt, positioniert sich hervorragend für Rollen als Machine Learning Engineer, Data Scientist, Cloud Developer oder DevOps Engineer. Der DeepRacer-Ansatz macht diesen Kurs besonders einsteigerfreundlich: Reinforcement Learning wird nicht abstrakt erklärt, sondern unmittelbar erlebt. Das sportliche Element des Wettbewerbs motiviert die Teilnehmenden, ihre Modelle iterativ zu verbessern, was genau dem wissenschaftlichen Prozess des Machine Learnings entspricht. Dieses spielerische Lernen hinterlässt ein tiefes, intuitives Verständnis, das über reine Faktenkenntnisse hinausgeht. Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist diese Weiterbildung in der Regel über den Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters förderbar. Je nach individueller Situation kommen auch Förderungen nach dem Qualifizierungschancengesetz, die Berufsförderung (BFD) der Bundeswehr, Leistungen zur Rehabilitation oder Förderungen der Deutschen Rentenversicherung in Betracht.