KI-Architekt*in mit Zusatz­qualifikation

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Dateiserver- und Speicherverwaltung für Windows-Server
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   1. Kursbeschreibung
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   Der Kurs,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Dateiserver- und Speicherverwaltung für Windows-Server" vermittelt Fachkräften die Fähigkeit, moderne KI-Architekturen zu planen, zu implementieren und sicher in bestehende IT-Infrastrukturen einzubinden. Teilnehmende lernen, wie KI-Modelle und Cloud-Dienste mit Windows-Server-Systemen verbunden werden, um Daten effizient zu verwalten, zu speichern und für Machine-Learning-Prozesse bereitzustellen.
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   2. Zielgruppe
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   Der Kurs richtet sich an IT-Architekt:innen, Data Scientists, Systemadministratoren, KI-Entwickler:innen und Fachkräfte, die Verantwortung für den Aufbau und Betrieb von KI- und Dateninfrastrukturen übernehmen möchten.
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   3. Kursniveau
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   Fortgeschrittene bis Expert:innen - Grundkenntnisse in IT-Netzwerken, Cloud Computing und KI-Anwendungen sind erforderlich.
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   4. Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
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   Empfohlen werden Kenntnisse aus den Kursen,,Azure Fundamentals (AZ-900)" und,,Introduction to Python", um Cloud- und KI-Grundlagen besser zu verstehen.
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    5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
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    Modul 1: Architektur moderner KI-Systeme
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    Teilnehmende lernen die Grundlagen von KI-Architekturen, Datenflüssen und Cloud-Integrationen. Es wird vermittelt, wie KI-Lösungen konzipiert und sicher in Unternehmenssysteme integriert werden.
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    Praxisbeispiel: Planung einer hybriden KI-Architektur mit Azure-Diensten und On-Premise-Datenquellen.
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    Kursinhalte

    Komponenten einer KI-Architektur
    Datenpipelines und Modellbereitstellung
    Cloud-Integration und hybride Architekturen
    Governance und ethische Richtlinien
    Modul 2: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
    Dieses Modul vermittelt praxisnahes Wissen zur Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Lösungen in Azure. Der Fokus liegt auf der Arbeit mit Cognitive Services, Azure OpenAI und KI-SDKs.
    Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-basierten Sprach- und Texterkennungslösung.
    Entwicklung von KI-Anwendungen mit Azure
    Nutzung von Vision-, Speech- und Language-Diensten
    Integration von Azure OpenAI
    Sicherheit und Skalierung in KI-Projekten
    Modul 3: Microsoft SC-100 - Cybersecurity Architect Expert
    In diesem Modul lernen Teilnehmende, wie sie sichere Architekturen für KI- und Cloud-Systeme entwerfen. Dabei geht es um den Schutz sensibler Daten, Zugriffskontrolle und Compliance in KI-Umgebungen.
    Praxisbeispiel: Sicherheitskonzept für eine unternehmensweite KI-Architektur.
    Sicherheits- und Governance-Konzepte für KI-Systeme
    Zero Trust und Cloud-Sicherheitsstrategien
    Identitätsmanagement mit Microsoft Entra ID
    Risikoanalyse und Sicherheitsautomatisierung
    Modul 4: Microsoft AZ-801 - Windows Server Hybrid Administrator (Advanced Services)
    Dieses Modul bildet die Zusatzqualifikation: Es vermittelt, wie Speicher- und Dateiserverlösungen unter Windows Server geplant, implementiert und überwacht werden - insbesondere für KI- und Datenprojekte.
    Praxisbeispiel: Konfiguration eines sicheren Datenservers für Machine-Learning-Daten.
    Implementierung von Dateiservern und Storage Spaces
    Verwaltung von Volumes, Clustern und Replikationen
    Integration von On-Premise- und Cloud-Datenumgebungen
    Backup, Monitoring und Performanceoptimierung
    Modul 5: Integration von KI-Architektur und Serverinfrastruktur
    Im Abschlussmodul werden die Konzepte der KI-Entwicklung und Serveradministration zusammengeführt. Teilnehmende entwickeln ein Architekturkonzept, das KI-Modelle und Datenmanagementsysteme kombiniert.
    Praxisbeispiel: Aufbau einer sicheren und skalierbaren KI-Umgebung mit Azure und Windows Server.
    Hybrid-Architekturen für KI und Datenverarbeitung
    Orchestrierung von Datenflüssen zwischen Azure und Server
    Betrieb, Überwachung und Optimierung von KI-Systemen
    Präsentation eines Abschlussprojekts
    6. Zusatzinformationen
    Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über Bildungsgutschein oder Qualifizierungschancengesetz (QCG) gefördert werden.
    Er richtet sich an Einzelpersonen und B2B-Kund:innen und wird über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de angeboten.
    ,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Dateiserver- und Speicherverwaltung für Windows-Server" vereint KI-Entwicklung, IT-Architektur und Serverkompetenz in einem praxisnahen Programm. Teilnehmende lernen, KI-Systeme sicher und effizient in Unternehmensinfrastrukturen zu integrieren - von der Datenhaltung bis zur Cloud-basierten Bereitstellung.
    Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

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   Nürnberg

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Stuttgart

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

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   München

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

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   Stuttgart

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   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.

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   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.

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   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.

Themen

Arbeitsmarkt

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