Cloud-Infrastrukturen für KI-Anwendungen verstehen und nutzen
Die Entwicklung von KI-Modellen erfordert mehr als nur guten Code. Ohne die richtige Infrastruktur bleiben selbst ausgefeilte Algorithmen in der Testumgebung stecken. Unser Lernprogramm vermittelt das praktische Wissen, das Sie brauchen, um Cloud-Plattformen gezielt für KI-Projekte einzusetzen.
Wir zeigen Ihnen, wie Sie rechenintensive Workloads effizient verwalten und dabei die Kontrolle über Kosten behalten. Die Verbindung zwischen theoretischem Verständnis und konkreter Umsetzung steht dabei im Mittelpunkt.
Praxisnahe Architektur-Kenntnisse
Sie lernen, wie moderne Cloud-Dienste zusammenspielen und wo die Unterschiede zwischen verschiedenen Anbietern liegen. Durch realistische Szenarien entwickeln Sie ein Gespür für die richtige Wahl von Services.
Ressourcen-Management verstehen
GPU-Cluster, Container-Orchestrierung, Speicheroptionen – das klingt kompliziert, wird aber greifbar, wenn man die Zusammenhänge durchschaut. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Rechenressourcen sinnvoll dimensionieren.
Deployment-Strategien entwickeln
Ein trainiertes Modell in die Produktion zu bringen, bringt eigene Herausforderungen mit sich. Sie erarbeiten sich Ansätze für kontinuierliche Integration und lernen gängige Fallstricke kennen.
Ihr Weg durch das Programm
Das Lernprogramm erstreckt sich über mehrere Monate und kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Übungen. Sie arbeiten an konkreten Beispielen und bauen schrittweise Ihre Fähigkeiten aus.
- Grundlagen Cloud-Computing Virtuelle Maschinen, Netzwerkkonzepte und Speichersysteme bilden die Basis. Sie verstehen, wie Ressourcen bereitgestellt werden und welche Abrechnungsmodelle existieren.
- Container und Orchestrierung Docker, Kubernetes und verwandte Technologien werden praktisch erprobt. Sie lernen, wie KI-Workloads in containerisierten Umgebungen laufen.
- GPU-Computing für ML Rechenintensive Trainingsläufe erfordern spezialisierte Hardware. Sie konfigurieren GPU-Instanzen und optimieren deren Auslastung für verschiedene Aufgaben.
- MLOps und Automatisierung Pipelines für Training, Testing und Deployment werden aufgebaut. Sie integrieren Versionskontrolle, Monitoring und automatisierte Workflows in Ihre Projekte.
- Skalierung und Optimierung Lastverteilung, Auto-Scaling und Performance-Tuning runden das Programm ab. Sie entwickeln Strategien für wachsende Anforderungen.
Was macht dieses Programm besonders?
Viele Kurse konzentrieren sich ausschließlich auf einzelne Cloud-Anbieter oder bleiben in der Theorie stecken. Wir verfolgen einen anderen Ansatz: Sie lernen die grundlegenden Prinzipien kennen, die über verschiedene Plattformen hinweg gelten.
Praxisorientierte Herangehensweise
Statt nur Folien durchzugehen, arbeiten Sie an realistischen Projekten. Sie richten eigene Entwicklungsumgebungen ein, experimentieren mit verschiedenen Konfigurationen und erleben, wie sich Entscheidungen auf Performance und Kosten auswirken.
Die Teilnehmenden bringen oft unterschiedliche Vorkenntnisse mit – manche haben bereits Erfahrung mit lokalem ML-Training, andere kommen aus der klassischen Softwareentwicklung. Das Programm ist so aufgebaut, dass verschiedene Einstiegspunkte möglich sind.
Kostenmanagement im Fokus
Cloud-Ressourcen können schnell teuer werden, besonders bei rechenintensiven KI-Projekten. Sie lernen, wie Sie Ressourcen effizient nutzen, Spot-Instanzen einsetzen und unnötige Ausgaben vermeiden. Diese Fähigkeit wird oft unterschätzt, macht aber in der Praxis einen erheblichen Unterschied.
Das Programm richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler, die ihre KI-Projekte professionell betreiben möchten. Auch Data Scientists, die ihre Modelle selbstständig deployen wollen, finden hier relevante Inhalte. Grundkenntnisse in Programmierung und ein Verständnis für Machine-Learning-Konzepte sind hilfreich.