Diese Qualifizierung vermittelt technische und methodische Grundlagen zur Integration von Künstlicher Intelligenz in moderne Softwarearchitekturen. Im Mittelpunkt stehen die Analyse, Gestaltung und Optimierung von Microservices und APIs mithilfe datenbasierter Verfahren und automatisierter Abläufe. Teilnehmende erwerben Kenntnisse, um KI-Komponenten in bestehende Systemlandschaften einzubinden und in skalierbaren Umgebungen zu betreiben.

  • KI-Anwendungsfälle für Microservices identifizieren und einordnen
  • KI-Architekturen in Systemlandschaften und Cloud-Infrastrukturen integrieren
  • Datenquellen analysieren und Konzepte zur Data Governance umsetzen
  • Backend-Logiken und API-Schnittstellen entwickeln
  • Softwarearchitekturen und Designmuster für modulare Systeme anwenden
  • Containerisierung und Deployment-Prozesse steuern
  • Monitoring, Performance-Analyse und Qualitätssicherung durchführen
  • KI-Projekte organisatorisch verankern und Kennzahlen definieren

Strategische Planung und Datenmanagement

Zu Beginn stehen die Identifikation von KI-Einsatzgebieten und die Entwicklung tragfähiger Anwendungsszenarien im Fokus. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Datenbasis: Behandelt werden Datentypen, Anforderungen an Datenschutz und Compliance sowie Aspekte der Data Readiness in API- und Microservice-Umgebungen.

Backend-Entwicklung und Softwarearchitektur

Vermittelt werden Grundlagen der Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen. Darauf aufbauend geht es um serverseitige Entwicklung, die Konzeption von RESTful APIs und den Einsatz von Architekturmustern für Microservices, um KI-Funktionen strukturiert und wartbar zu integrieren.

Cloud-Infrastruktur und Systembetrieb

Ein weiterer Themenbereich umfasst verteilte Systeme, Webservices und Cloud-Architekturen. Hinzu kommen Kenntnisse in Container-Orchestrierung, CI/CD-Pipelines und Infrastructure as Code, die für die Bereitstellung und den Betrieb KI-gestützter Services relevant sind.

Qualitätsmanagement und Projektabschluss

Behandelt werden Monitoring-Verfahren und die Analyse der Systemperformance, um Engpässe frühzeitig zu erkennen. Ergänzend dazu werden Testkonzepte und Qualitätskriterien erarbeitet, die zur Stabilität und Verlässlichkeit von Anwendungen beitragen. Zum Abschluss stehen die Steuerung von KI-Projekten sowie deren Messbarkeit im laufenden Betrieb im Mittelpunkt.

Information zu Unterricht und Zertifikat

Der Unterricht findet in deutscher Sprache statt. Nach der Teilnahme und dem Nachweis der erworbenen Kompetenzen erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat, das die Fachkenntnisse im Bereich KI-Lösungen für Microservices und APIs dokumentiert.

Zusätzliche Inhalte
  • Praxisorientierte Übungseinheiten
  • Methodenkompetenz in der IT-Projektführung
  • Unterstützung bei der beruflichen Weiterentwicklung

Zielgruppe

Die Qualifizierung richtet sich an Fachkräfte aus Softwareentwicklung, IT-Architektur und Systemadministration sowie an Projektverantwortliche, die ihre Kenntnisse um KI-gestützte Optimierungslösungen erweitern möchten. Sie eignet sich auch für Personen, die einen technischen Einstieg in die Verbindung von Microservices und Künstlicher Intelligenz suchen.