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KI-Praktiker:in für Cloud-Plattformen
Anbieter: NEXIO Online Akademie GmbH
AZAV-zertifizierter Träger
Förderung durch die Agentur für Arbeit möglich
Kursbeschreibung
Künstliche Intelligenz auf Cloud-Plattformen ist eine der zentralen Zukunftstechnologien und mit dieser Weiterbildung machen Sie sie zu Ihrem Spezialgebiet! Sie lernen, wie moderne KI-Dienste funktionieren, wie Sie sie gezielt einsetzen und wie Sie verantwortungsvoll mit KI-Technologien umgehen.
Sie erwerben fundierte Kenntnisse zu den Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen. Sie verstehen, wie große Sprachmodelle und generative KI-Modelle aufgebaut sind, wie Tokenisierung und Transformer-Architekturen funktionieren und wie Sie vortrainierte Foundation Models bewerten und auswählen. Im Bereich Prompt Engineering lernen Sie Techniken wie Zero-Shot, Few-Shot und Chain-of-Thought kennen und anzuwenden.
Darüber hinaus beschäftigen Sie sich mit Retrieval Augmented Generation, Vektordatenbanken und der Anpassung von Modellen durch Fine-Tuning. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf verantwortungsvoller KI: Sie lernen, wie Sie Fairness, Transparenz und Erklärbarkeit sicherstellen, Bias erkennen und Datenschutz sowie ethische Leitlinien einhalten.
Auch Sicherheitsaspekte spielen eine wichtige Rolle. Sie erfahren, wie Identitäts- und Zugriffsverwaltung für KI-Dienste funktioniert, wie Daten verschlüsselt werden und wie Sie KI-Workloads durch Audit, Logging und Monitoring überwachen. Abschließend entwickeln Sie Geschäftsszenarien und Lösungsarchitekturen für KI-Anwendungen und können Ihr Wissen praxisnah einsetzen. Starten Sie jetzt in die Welt der Cloud-KI.
Lehrplan & Module
Grundlagen KI und ML
Du lernst zentrale Begriffe der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens kennen. Dabei verstehst Du, wie Modelle aus Daten Muster lernen und wo ihre Grenzen liegen.
Überwacht, unüberwacht, bestärkend
Du unterscheidest überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen und lernst typische Anwendungsfälle kennen. Klassifikation, Regression und Clustering werden an Beispielen erklärt.
Lebenszyklus von ML-Modellen
Du verfolgst den Weg eines ML-Modells von der Datenaufbereitung über Training und Bewertung bis zum Betrieb. Auch Überwachung und Nachtrainieren im laufenden Einsatz werden behandelt.
Datenqualität und Bewertung
Du erfährst, warum Datenqualität über den Erfolg von Modellen entscheidet. Metriken wie Genauigkeit, Präzision und Trefferquote setzt Du zur Bewertung von Modellen ein.
Enthaltene Zertifikate
Voraussetzungen
Vorausgesetzt werden solide PC-Kenntnisse und ein sicherer Umgang mit Webanwendungen. Deutschkenntnisse auf Niveau B2 sowie Englischkenntnisse auf Niveau B2 sind erforderlich, da Fachliteratur und Prüfungsmaterialien überwiegend englischsprachig sind. Grundkenntnisse zu Cloud-Diensten sind hilfreich, aber keine Pflicht. Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.
Zielgruppen
- Arbeitssuchende
Berufsbilder
- KI-Spezialist
- Prompt Engineer