AI Spezialist: Cloud-Ressourcen, Sicherheit und Betrieb

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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   Die Weiterbildung "AI Spezialist mit Azure Infrastruktur: Cloud-Ressourcen, Sicherheit und Betrieb" verbindet fachliche Grundlagen mit anwendungsbezogenen Übungen zu den Themen "Cloud-Ressourcen", "Sicherheit" und "Betrieb". Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Microsoft Azure einzuordnen ist und welche Rolle Künstliche Intelligenz dabei übernimmt. Der Aufbau führt von Schutzbedarf und Risiken über geeignete Kontrollen bis zu Überwachung, Reaktion und Nachweisführung. Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Microsoft Azure und Künstliche Intelligenz unterschiedliche Anforderungen abdecken. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "AI Spezialist mit Azure Infrastruktur"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Microsoft Azure reflektiert und mit den Lernzielen zu Künstliche Intelligenz abgeglichen. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus cloudbasierten IT-Umgebungen, 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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   Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl Microsoft Azure als auch Künstliche Intelligenz anhand nachvollziehbarer Kriterien betrachtet.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Grundlagen der Cloud-Umgebung: Der Schwerpunkt "AI Spezialist mit Azure Infrastruktur" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch komplexere Aufgabenlagen, Abhängigkeiten zwischen Teilbereichen und begründete Variantenentscheidungen sowie durch die Auswahl geeigneter Ressourcen, Bereitstellung, Zugriffe, Überwachung und betriebliche Auswirkungen.
   Cloud-Ressourcen: Begriffe, Abläufe und Entscheidungspunkte werden miteinander verbunden und in einer praxisnahen Aufgabe angewendet. Zwischen Microsoft Azure und Künstliche Intelligenz werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet.
   Sicherheit: Schutzbedarf, Rollen, Zugriffe und Kontrollmaßnahmen werden aufeinander abgestimmt und anhand realistischer Risiken geprüft. Die Übungen behandeln Microsoft Azure in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Künstliche Intelligenz an passenden Entscheidungspunkten ein.
   Betrieb: Laufende Systeme werden anhand von Zuständen, Meldungen und Kennzahlen kontrolliert; Abweichungen werden strukturiert untersucht.
   Schutzmaßnahmen und Reaktion: Vorbeugende, erkennende und reagierende Maßnahmen werden zu einem konsistenten Vorgehen verbunden. Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Microsoft Azure und Künstliche Intelligenz im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken.
   Überwachung und Nachvollziehbarkeit: Meldungen, Kennzahlen und Konfigurationsänderungen werden in einen strukturierten Kontrollprozess eingebunden.
   Praxisübung mit Ergebnisbesprechung: Eine strukturierte Aufgabe verbindet die Lernabschnitte; Ergebnisse, offene Fragen und mögliche Verbesserungen werden gemeinsam ausgewertet. Die fachliche Einordnung von Microsoft Azure wird durch konkrete Aufgaben zu Künstliche Intelligenz ergänzt.
   Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Microsoft Azure aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Künstliche Intelligenz verknüpft. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Der Transferteil vertieft Microsoft Azure und überführt die Erkenntnisse zu Künstliche Intelligenz in eine zusammenhängende Aufgabe. 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 · Vollzeit · 1–3 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