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Cloud Computing mit KI
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Digitale Leute School.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 2 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- Online
- NÄCHSTER START
- 28.10.2026
- LERNFORM
- Virtuelles Klassenzimmer
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Der Kurs "Cloud Computing mit KI" vermittelt, wie KI-Anwendungen und AI-Software-Engineering-Projekte auf modernen Cloud-Plattformen entwickelt, deployed und betrieben werden. Diese Weiterbildung zeigt, wie Cloud-Computing-Infrastruktur - von Serverless über Containerisierung bis zu ML-Plattformen - für AI Software Engineering genutzt wird. Der Kurs richtet sich an Entwickler und AI Engineers, die ihre Cloud-Kompetenz für KI-Projekte ausbauen möchten. Im Seminar deployen Teilnehmende eigene KI-Anwendungen in der Cloud.
- Inhalte (Auswahl)
- Cloud-Computing-Grundlagen für AI Software Engineers: AWS, Azure und GCP im Überblick
- KI-Deployment in der Cloud: Container, Serverless und Managed ML-Services
- ML-Plattformen in der Cloud: SageMaker, Vertex AI und Azure ML
- LLM-Hosting und -Optimierung: Cloud-Infrastruktur für KI-Modelle
- Vektordatenbanken in der Cloud: Pinecone, Weaviate und Cloud-native Alternativen
- Monitoring und Observability von KI-Systemen in Cloud-Computing-Umgebungen
- Cost Management: Cloud-Computing-Kosten für KI-Projekte optimieren
- Security in Cloud-Computing-KI-Umgebungen: IAM, Verschlüsselung und Compliance
- Arbeitsweise
- Diese Fortbildung ist als praktisches Cloud-Lab konzipiert, in dem Teilnehmende KI-Anwendungen in Cloud-Umgebungen deployen und betreiben. Trainer mit Cloud-Computing- und KI-Erfahrung begleiten die Schulung.
- Kompetenzen (Ergebnis)
- KI-Anwendungen auf Cloud-Plattformen deployen und betreiben
- ML-Plattformen in Cloud-Computing-Umgebungen nutzen
- LLM-Infrastruktur in der Cloud kostenbewusst betreiben
- KI-Systeme in Cloud-Computing-Umgebungen monitoren und warten
- Cloud-Security für KI-Projekte implementieren
- Berufsperspektiven und praktische Anwendung
- Cloud-Computing-Kompetenz für AI Software Engineering ist in der gesamten Tech-Branche relevant. Absolventen kommen für entsprechende Stellen in Betracht, etwa als Rollen als Cloud AI Engineer, MLOps Engineer oder AI Platform Engineer.
- Zusammenfassung
- Dieser Kurs vermittelt Cloud-Computing für AI Software Engineering. Von Deployment bis Monitoring werden alle relevanten Cloud-Kompetenzen für KI-Projekte anwendbar erarbeitet.
- Tools (Beispiele)
- AWS, Google Cloud, Azure, Docker, Kubernetes, Terraform, LangChain, GitHub Actions
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Online
28.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 2
Online
28.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 3
Köln
28.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 4
Köln
28.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 5
Online
18.01.2027 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
03 · Gehalt
KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit
Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.
Brutto im Monat
Mitte und Viertel bundesweit
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 1
KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden
Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.
- 2
Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden
Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.
- 3
Verantwortung schrittweise aufbauen
Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.
04 · Anbieter
Digitale Leute School: 190 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort
190 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Virtuelles Klassenzimmer, Blended Learning.
Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Digitale Leute School.
05 · Jobs
Stellen für dein berufliches Ziel
Arbeitsmarkt
KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen
Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.
06 · Kurse
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