Cloud-Infrastruktur mit AI-Plattformen: Compute und AI Services

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 "Cloud-Infrastruktur mit AI-Plattformen: Compute und AI Services" vermittelt grundlegende und aufbauende Kenntnisse in den Themenbereichen "Compute" und "AI Services". Arbeitsergebnisse zu Cloud Computing werden anhand klarer Kriterien besprochen und verbessert. Im Mittelpunkt stehen ein klarer Aufgabenbezug, geeignete Vorgehensweisen und überprüfbare Arbeitsergebnisse. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Cloud-Infrastruktur reflektiert und mit den Lernzielen zu Cloud Computing abgeglichen. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Cloud-Infrastruktur mit AI-Plattformen"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Cloud-Infrastruktur und der Anwendungsschwerpunkt Cloud Computing. 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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   Die fachliche Einordnung von Cloud-Infrastruktur wird durch konkrete Aufgaben zu Cloud Computing ergänzt.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Grundlagen der Cloud-Umgebung: Der Schwerpunkt "Cloud-Infrastruktur mit AI-Plattformen" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch Schnittstellen, Abhängigkeiten und kontrollierte Übergänge zwischen mehreren Arbeits- oder Systembereichen sowie durch die Auswahl geeigneter Ressourcen, Bereitstellung, Zugriffe, Überwachung und betriebliche Auswirkungen. Der Transferteil vertieft Cloud-Infrastruktur und überführt die Erkenntnisse zu Cloud Computing in eine zusammenhängende Aufgabe.
   Compute: Begriffe, Abläufe und Entscheidungspunkte werden miteinander verbunden und in einer praxisnahen Aufgabe angewendet.
   AI Services: Einsatzmöglichkeiten werden anhand klarer Aufgaben beschrieben; Eingaben, Ausgaben, Grenzen und Kontrollschritte werden gemeinsam betrachtet. Für Cloud Computing werden Grenzen, Abhängigkeiten und geeignete Kontrollschritte berücksichtigt.
   Ressourcen und Dienste: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse.
   Praxisbezogene Umsetzung: Die Inhalte werden in einem zusammenhängenden Fall angewendet und anhand klarer Kriterien reflektiert. Die Lernaufgaben verbinden Cloud-Infrastruktur mit Cloud Computing und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar.
   Betriebsqualität und kontrollierte Änderungen: Zugriffe, Zustände und Änderungen werden überprüft; Abweichungen werden erkannt und nachvollziehbar bearbeitet.
   Anwendungsaufgabe und Reflexion: Ein realitätsnahes Beispiel wird geplant, umgesetzt und anhand dokumentierter Kriterien ausgewertet. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Cloud-Infrastruktur einzuordnen ist und welche Rolle Cloud Computing dabei übernimmt.
   Die Teilnehmenden setzen Cloud Computing in einem abgegrenzten Aufgabenabschnitt selbstständig ein. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Zwischen Cloud-Infrastruktur und Cloud Computing 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 · 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