Diese Weiterbildung zeigt, wie KI-Tools in Cloud-nativen Softwarearchitekturen implementiert werden - von der Konzeption über das Hosting bis zur API-Nutzung in skalierbaren Anwendungen.
!KI in der Cloud-nativen Architektur
*Microservices, Serverless, Containerisierung - wo KI sinnvoll ansetzt
*Bereitstellung von LLMs über Azure, AWS, GCP oder eigene APIs
*Cloud-native KI-Workflows: Modellverwaltung, Sicherheit, Skalierung
!Tools & Frameworks
*OpenAI, Vertex AI, AWS Bedrock - technische Integration und Unterschiede
*Monitoring, Logging und Kostenkontrolle für produktive KI-Anwendungen
*CI/CD mit KI-Komponenten: Versionierung, Prompt-Management, Testing
!Best Practices und Beispiele
*Praxisnaher Einsatz von KI-Services in Echtzeitsystemen
*Architekturentscheidungen bei KI-getriebenen Features
*Governance, Fairness und rechtliche Anforderungen im Cloud-Betrieb
Teilnehmende sind in der Lage, KI-Tools sicher und effizient in Cloud-native Anwendungen zu integrieren, den Betrieb zu steuern und skalierbare KI-Lösungen mit DevOps-Standards zu verbinden.