Cloud Computing & DevOps – Skill Up Plus Paket

Dieses Paket kombiniert 5 intensive Bootcamps, 9 Lernpfade und über 150 E-Learning-Kurse und bietet Ihnen damit vielfältige Möglichkeiten, gefragte Kompetenzen zu entwickeln und anzuwenden

Die Lernenden können außerdem praktische Fähigkeiten im Umgang mit Technologien wie Terraform, Ansible, Jenkins, Kubernetes, Docker, Prometheus, Grafana, ELK, Azure DevOps, AWS, Azure, Google Cloud und MLOps-Plattformen entwickeln.

Ganz gleich, ob Sie am Anfang Ihrer Cloud-Reise stehen, sich im Bereich Cloud-Architektur weiterentwickeln, Cloud-native Anwendungen erstellen oder sich auf DevOps und Automatisierung spezialisieren möchten – dieses Paket bietet Ihnen einen flexiblen Weg, praxisnahe und branchenrelevante Kompetenzen aufzubauen.

Was brauchen Sie aus unserem Kurskatalog „AI Skill Up Plus“? Mehr lernen, mehr sparen!

• Agentenbasierte KI mit den Frameworks LangGraph, AutoGen und CrewAI meistern
• KI-Agenten entwickeln – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Anwendungen
• Grundlagen agentischer KI und LLM-gestützter Architekturen
• KI-Agenten meistern: Autonome und intelligente KI-Systeme entwickeln
• Full-Stack-KI-Entwicklung: Intelligente Anwendungen mit LLMs und Agenten entwickeln
• KI-Agenten mit LangGraph und OpenAI entwickeln
• Feinabstimmung und Anpassung von LLMs
• LangChain für die Entwicklung von LLM-Anwendungen
• Large Language Models & LangChain und Workflow-Design
• Einführung in große Sprachmodelle
• Prompt-Engineering-Meisterkurs – vom Anfänger zum Fortgeschrittenen
• Prompt Engineering für alle mit ChatGPT und GPT-4
• Entwicklung generativer KI-Anwendungen mit RAG (Azure & AWS)
• Vorverarbeitung unstrukturierter Daten für LLMs und RAG-Systeme
• Azure AI Foundry + RAG
• Erste Schritte mit Databricks für generative KI
• Entwicklung und Bereitstellung intelligenter KI-Lösungen mit Azure AI Studio
• Fortschrittliche KI-Dienste, Integration und Bereitstellung mit Azure AI Studio
• Azure AI Studio – Intelligente Apps, Agenten und Automatisierungen entwickeln
• Generative KI auf Azure
• AWS – Fortgeschrittene generative KI und maschinelles Lernen
• Amazon Bedrock Core
• Bedrock-Leitplanken und -Agenten
• Intelligente KI-Agenten mit Amazon Bedrock bereitstellen
• RAG & SageMaker auf AWS
• Aufmerksamkeitsmechanismus und Transformer
• Transformer-Modelle und das BERT-Modell
• Verarbeitung natürlicher Sprache – Transformer mit Hugging Face
• Hugging Face Transformers für generative Aufgaben verwenden
• Generative KI mit Hugging Face
• Optimierung von GenAI-Modellen
• Benchmarking und Evaluierung der Fähigkeiten von LLMs
• Model Context Protocol (MCP) für agentische KI
• MCP für Führungskräfte – Kontextgesteuerte KI gestalten
• Agententeams mit CrewAI orchestrieren
• Entwicklung von Multi-Agenten-Systemen mit AutoGen für fortschrittliche Aufgabenautomatisierung
• KI-Agenten für Datenbanken meistern
• KI-Agenten mit persistentem Gedächtnis entwickeln
• Fortgeschrittene Automatisierung – Microsoft Copilot mit externen Daten verbinden
• Microsoft Copilot meistern – Generative KI für mehr Produktivität mit Microsoft 365

Und viele mehr …

Fortschritt:

Grundlagen der generativen KI → Prompt Engineering → LLMs → RAG → KI-Agenten → Multi-Agenten-Systeme → MCP → GenAI-Entwicklung → Cloud-KI → Enterprise Copilot → KI-Governance

Es gibt keine allgemeingültigen Voraussetzungen für das professionelle Lernpaket „Cloud Computing & DevOps“, da der Katalog Lerninhalte umfasst, die von Cloud-Grundlagen für Einsteiger bis hin zu fortgeschrittener Architektur, DevOps, Kubernetes, Sicherheit und MLOps reichen.

Lernende können mit grundlegenden Inhalten zu Cloud und DevOps beginnen und sich schrittweise zu anspruchsvolleren technischen Themen vorarbeiten.

Für Fortgeschrittenenkurse und Zertifizierungsprogramme können die folgenden Kenntnisse von Vorteil sein:

• Grundkenntnisse in IT-Infrastruktur, Netzwerktechnik, Betriebssystemen oder Softwareentwicklung.
• Vertrautheit mit grundlegenden Cloud-Computing-Konzepten.
• Grundlegendes Verständnis von Versionskontrolle und Softwareentwicklungs-Workflows für DevOps-orientierte Kurse.
• Grundlegende Programmier- oder Skriptkenntnisse können bei Themen rund um Automatisierung und Cloud-Entwicklung hilfreich sein.
• Kenntnisse in den Bereichen Linux, Netzwerke, Container oder Datenbanken können für ausgewählte technische Kurse von Vorteil sein.
• Vorkenntnisse im Cloud-Bereich können bei Kursen zu fortgeschrittener Architektur und Zertifizierungen auf professionellem Niveau hilfreich sein.

Für einzelne Kurse, Lernpfade und Zertifizierungsprogramme können jeweils spezifische Voraussetzungen oder Empfehlungen hinsichtlich der erforderlichen Vorkenntnisse gelten.