Generative-KI-Entwicklung in der Cloud
Anbieter: NEXIO Online Akademie GmbH
AZAV-zertifizierter Träger
Förderung durch die Agentur für Arbeit möglich
Kursbeschreibung
In diesem Kurs erwerben Sie End-to-End-Kompetenzen zur Entwicklung produktionsreifer Generative-KI-Anwendungen auf einer Managed-GenAI-Cloud-Plattform. Sie lernen, Foundation Models zu nutzen, Kernservices wie Guardrails und Streaming einzusetzen und Integrationsmuster wie API, SDK, Event-Driven und Serverless umzusetzen.
Sie vertiefen Prompt Engineering, Prompt Management und Prompt-Tests. Retrieval-Augmented-Generation mit Vektordatenbanken, Embeddings, Chunking und Hybrid Search wird praxisnah behandelt. Sie erfahren, wie Sie Modelle durch Fine-Tuning und PEFT anpassen und evaluieren. Agentische Workflows mit ReAct und Tool-Invocation werden ebenso vermittelt wie Responsible AI und KI-Sicherheit, einschließlich Bias, Toxizität und Jailbreak-Prevention. Cloud-Security und Governance für GenAI, Betriebsdesign, Kostenoptimierung, Performance und Observability runden das Programm ab.
Lehrplan & Module
Foundation Models auswählen, vergleichen, bewerten
Du lernst, Foundation Models nach Aufgabe, Kontextlänge, Kosten und Qualität auszuwählen und miteinander zu vergleichen. Mit Benchmarks und eigenen Testfällen bewertest du ihre Eignung.
GenAI-Apps mit Managed-APIs, SDKs und Streaming entwickeln
Du entwickelst GenAI-Anwendungen über Managed-APIs und SDKs und setzt Streaming ein, um Antworten schrittweise auszugeben. Dabei behandelst du Authentifizierung, Fehlerbehandlung und Ratenbegrenzungen.
Prompt Engineering, Function Calling und Tool Use einsetzen
Du gestaltest Prompts systematisch, versionierst und testest sie. Außerdem bindest du über Function Calling und Tool Use externe Funktionen und Datenquellen an Sprachmodelle an.
RAG mit Embeddings, Vektordaten und Hybrid Search aufbauen
Du baust Retrieval-Augmented-Generation-Systeme mit Embeddings, Vektordatenbanken und hybrider Suche auf. Dabei lernst du, Dokumente sinnvoll zu zerlegen und relevante Inhalte zuverlässig abzurufen.
Enthaltene Zertifikate
Voraussetzungen
Vorausgesetzt werden fundierte Grundlagen in IT, Cloud Computing und Softwareentwicklung. Sie sollten über Programmierkenntnisse verfügen, idealerweise in Python. Ein Grundverständnis von APIs, Datenformaten wie JSON und Cloud-Diensten ist erforderlich. Darüber hinaus benötigen Sie Englischkenntnisse zum Lesen technischer Dokumentation. Sie können Ihren eigenen PC oder Laptop für die praktischen Übungen nutzen. Empfohlen: bestandene AWS-Associate-Zertifizierung oder gleichwertige Cloud-Erfahrung im Umfang von etwa einem Jahr Praxis.
Zielgruppen
- Arbeitssuchende
Berufsbilder
- KI-Entwickler
- Machine Learning Engineer
- Cloud-Softwareentwickler
Über den Anbieter
