AI Plattformen: Lösungsdesign und Einsatzbewertung

Passt der Kurs zu dir?

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   Grundlagen in Netzwerken, IP-Adressierung und Linux oder Windows Server, denn jede Cloud-Plattform baut darauf auf.
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   Ein eigenes Testkonto beim Cloud-Anbieter mit Budgetwarnung, damit Übungsressourcen keine unerwarteten Kosten verursachen; frage, ob der Kurs stattdessen eine Laborumgebung stellt.
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   Englisch zum Lesen von Konsole und Herstellerdokumentation; frage nach, in welcher Sprache du die Zertifizierungsprüfung ablegst.

Das lernst du

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   In der Weiterbildung "AI Plattformen für Cloud Architekten: Lösungsdesign und Einsatzbewertung" werden die Themen "Lösungsdesign" und "Einsatzbewertung" systematisch erschlossen und anhand beruflicher Aufgaben vertieft. Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Cloud-Architektur und Künstliche Intelligenz unterschiedliche Anforderungen abdecken. Die Lernfolge verbindet Anforderungsanalyse, Strukturierung von Lösungsbausteinen und nachvollziehbar dokumentierte Entwurfsentscheidungen. Der Transferteil vertieft Cloud-Architektur und überführt die Erkenntnisse zu Künstliche Intelligenz in eine zusammenhängende Aufgabe. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "AI Plattformen für Cloud Architekten"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Cloud-Architektur und der Anwendungsschwerpunkt Künstliche Intelligenz. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus KI-gestützten Arbeits- und Anwendungssituationen, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
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   Die fachliche Einordnung von Cloud-Architektur wird durch konkrete Aufgaben zu Künstliche Intelligenz ergänzt.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Anwendungsszenarien und Rahmenbedingungen: Der Schwerpunkt "AI Plattformen für Cloud Architekten" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch die Auswahl geeigneter Ressourcen, Bereitstellung, Zugriffe, Überwachung und betriebliche Auswirkungen sowie durch Schnittstellen, Abhängigkeiten und kontrollierte Übergänge zwischen mehreren Arbeits- oder Systembereichen. Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Cloud-Architektur und Künstliche Intelligenz im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken.
   Lösungsdesign: Zielbilder und Lösungsbausteine werden auf Konsistenz, Erweiterbarkeit und betriebliche Umsetzbarkeit geprüft.
   Einsatzbewertung: Fragestellungen werden in geeignete Kriterien und Kennzahlen übersetzt; Ergebnisse werden geprüft, interpretiert und verständlich dargestellt. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Cloud-Architektur reflektiert und mit den Lernzielen zu Künstliche Intelligenz abgeglichen.
   Aufgabenformulierung: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse.
   Strukturierung von Lösungsbausteinen: Komponenten und Verantwortlichkeiten werden geordnet; Übergänge, Erweiterbarkeit und mögliche Zielkonflikte werden dokumentiert. Die Lernaufgaben verbinden Cloud-Architektur mit Künstliche Intelligenz und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar.
   Kontrolle und verantwortliche Nutzung: Eingaben, Ergebnisse und menschliche Prüfschritte werden zu einem nachvollziehbaren Qualitätsprozess verbunden.
   Praxisübung mit Ergebnisbesprechung: Eine strukturierte Aufgabe verbindet die Lernabschnitte; Ergebnisse, offene Fragen und mögliche Verbesserungen werden gemeinsam ausgewertet. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Cloud-Architektur einzuordnen ist und welche Rolle Künstliche Intelligenz dabei übernimmt.
   Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl Cloud-Architektur als auch Künstliche Intelligenz anhand nachvollziehbarer Kriterien betrachtet. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Zwischen Cloud-Architektur und Künstliche Intelligenz werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   Infrastruktur automatisieren

   In den DevOps- und Bereitstellungskursen beschreibst du Server und Netzwerke als Code und spielst Änderungen über Pipelines aus. Testumgebungen entstehen so per Skript und verschwinden danach wieder. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die bei jeder Codeänderung eine Testumgebung in AWS erzeugt und nach dem Test löscht.

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   Datenschutz und Sicherheit mitplanen

   Die Kurse zu Cloud Security und CCSP behandeln Verschlüsselung, Identitäten und die geteilte Verantwortung zwischen Anbieter und Kunde. Verarbeitet ein Cloud-Anbieter personenbezogene Daten im Auftrag, verlangt die DSGVO einen Vertrag, der ihn an die dokumentierten Weisungen des Auftraggebers bindet. Beispiel: Du prüfst für ein Projekt, in welcher Region die Kundendaten liegen und ob der Vertrag zur Auftragsverarbeitung unterschrieben ist.

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   Kosten sichtbar machen

   Du lernst, Ressourcen mit Tags Projekten zuzuordnen, Budgets mit Warnschwellen anzulegen und ungenutzte Instanzen zu finden. Das trennt einen geplanten Cloud-Betrieb von einer überraschenden Monatsrechnung. Beispiel: Du findest in einem Konto vergessene Testserver und stellst eine automatische Abschaltung am Abend ein.

Themen

Arbeitsmarkt

Cloud Computing bundesweit in Zahlen