Cloud-KI lernen als AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) in deutscher und englischer Sprache
Anbieter: NEXIO Online Akademie GmbH
oder ohne Förderung 8.538 €
AZAV-zertifizierter Träger
Förderung durch die Agentur für Arbeit möglich
Kursbeschreibung
Der Kurs AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) vermittelt Dir fundierte KI-Kenntnisse in der Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen auf AWS. Durch eine Kombination aus theoretischen Grundlagen und praxisnahen Lab-Trainings direkt in der AWS Cloud erwirbst Du die passenden Fähigkeiten, um ML-Workloads effizient zu gestalten und skalierbare Lösungen umzusetzen.
Kerninhalte des Kurses umfassen u.a. die Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens, statistische Modellierung sowie AWS Machine Learning Services einschließlich Amazon SageMaker für Modelltraining, Deployment und Verwaltung. Außerdem beschäftigst Du Dich mit Datenaufbereitung und Feature Engineering mit AWS Glue und Amazon S3. Zu den Inhalten gehören außerdem die Automatisierung von ML-Workflows mit Pipelines und MLOps-Prinzipien, die Modellbewertung und Optimierung, um Performanz und Genauigkeit zu verbessern sowie die Bereitstellung skalierbarer ML-Anwendungen mit AWS Lambda, API Gateway und Container-Technologien. Du lernst zudem Sicherheits- und Governance-Richtlinien für ML-Workloads inklusive IAM und Verschlüsselung kennen und beschäftigst Dich mit Fehleranalyse, Bias-Erkennung und Modellinterpretation, um vertrauenswürdige KI-Lösungen zu gewährleisten.
Während des Kurses setzt Du Dein Wissen durch praxisorientierte Hands-on Labs in der AWS Cloud ein, um reale Szenarien zu simulieren und Machine-Learning-Modelle effektiv zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen. Dadurch wirst Du optimal auf die Zertifizierungsprüfung AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) vorbereitet.
Diese Zertifizierung richtet sich an IT-Fachkräfte, Data Scientists und Softwareentwickler, die ihre Kompetenzen im Bereich Machine Learning vertiefen möchten, um sich für anspruchsvolle Aufgaben in KI-gestützten Anwendungen, Cloud-Architekturen und datengetriebenen Geschäftsprozessen zu qualifizieren. Nutze die Gelegenheit, Deine Expertise in Machine Learning auszubauen und Dich als zertifizierter AWS Machine Learning Engineer für zukunftsweisende Karrierechancen zu positionieren!
Lehrplan & Module
Grundlagen des maschinellen Lernens
Du lernst die Unterschiede zwischen überwachtem, unüberwachtem und bestärkendem Lernen kennen. Dazu gehören der typische Ablauf eines ML-Projekts von der Datenaufbereitung bis zur Modellauswahl sowie Begriffe wie Training, Validierung und Overfitting.
Statistische Modellierung und Algorithmen
Du beschäftigst dich mit statistischen Grundlagen wie Verteilungen, Korrelation und Regression. Darauf aufbauend lernst du gängige Algorithmen wie lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume und Clustering-Verfahren kennen.
AWS Machine Learning Services
Du erhältst einen Überblick über die KI- und ML-Dienste von AWS, von vortrainierten Services für Bild-, Sprach- und Textanalyse bis zu Plattformen für eigene Modelle. Dabei lernst du einzuschätzen, welcher Dienst für welchen Anwendungsfall geeignet ist.
AWS SageMaker für Modelltraining und Deployment
Mit Amazon SageMaker bereitest du Daten vor, trainierst Modelle mit integrierten oder eigenen Algorithmen und optimierst Hyperparameter. Anschließend stellst du Modelle als Endpunkte für Echtzeit- oder Batch-Vorhersagen bereit.
Enthaltene Zertifikate
Voraussetzungen
Der Kurs bietet Dir eine fundierte Einführung in die Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen auf AWS. Weiterführende IT- und Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend, da alle relevanten Grundlagen im Kurscurriculum enthalten sind. Englischkenntnisse sind mindestens auf dem Niveau B1 nötig, da Teile der Kursinhalte und die Zertifizierungsprüfung in englischer Sprache abgehalten werden. Deutschkenntnisse auf dem Niveau B1 sind empfohlen, um den Lernprozess zu erleichtern.
Zielgruppen
- Arbeitssuchende
Berufsbilder
- Machine Learning Engineer
- Data Scientist
Über den Anbieter
