AI Engineer mit Zusatzqualifikation AWS DevOp Associate – Developing on AWS (PearsonVUE)

AI Engineer: AI Engineer für AI-Umgebungen Starte als AI Engineer in die Praxis – mit AI als Kern und Machine Learning (ML) für skalierbare Lösungen. Kurzbeschreibung & Ziel – AI Engineer AI Engineer befähigt Teilnehmende, intelligente Systeme zu entwickeln, zu automatisieren und zu skalieren. Die Weiterbildung überführt AI in einsatzfähige Anwendungen und macht Machine Learning (ML) für belastbare Entscheidungen nutzbar; AI Engineer setzt dies strukturiert um. Weiterbildungsinhalte – AI Engineer AI Engineer – AZ-900: Microsoft Azure Fundamentals – Azure-Grundlagen einordnen, damit AI Engineer AI-Workloads sicher plant und Machine Learning (ML) in Cloud-Szenarien verankert. AI Engineer – DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals – Datenkonzepte verstehen, damit AI Engineer AI-Datenflüsse modelliert und Machine Learning (ML) sauber vorbereitet. AI Engineer – AI-900: Introduction to AI in Azure – AI-Grundlagen anwenden, damit AI Engineer Modelle bewertet und Machine Learning (ML) zielgerichtet einsetzt. AI Engineer – AI-102: Designing and Implementing an Azure AI Solution – Azure-AI-Lösungen entwerfen und implementieren, damit AI Engineer AI-Services orchestriert und Machine Learning (ML) produktiv macht. AI Engineer – Azure in der Praxis: AI & Copilot – Copilot-Technologien nutzen, damit AI Engineer AI-Funktionen integriert und Machine Learning (ML) in Workflows beschleunigt. AI Engineer – AI Agents & Automation – Agenten aufsetzen und automatisieren, damit AI Engineer AI-Prozesse steuert und Machine Learning (ML) skalierbar betreibt. Hands-on & Praxisanteile – AI Engineer AI Engineer trainiert geführte Szenarien: Daten vorbereiten, Modelle bauen, AI-Services verbinden, Ergebnisse aus Machine Learning (ML) testen und ausrollen. So werden AI-Lösungen schnell prototypisch und produktionsnah nutzbar. Deine Perspektiven als AI Engineer Als AI Engineer priorisierst du Use Cases, übersetzt AI in Anwendungen und arbeitest eng mit Fachbereichen. Mit Machine Learning (ML) automatisierst du Entscheidungen und beschleunigst Produkte, Prozesse und Services – AI Engineer wirkt in Produktentwicklung, Prozessautomatisierung und digitaler Transformation. Enthaltene Zertifikate AZ-900: Microsoft Azure Fundamentals DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals AI-900: Introduction to AI in Azure AI-102: Designing and Implementing an Azure AI Solution Kanban Foundation Die Zusatzqualifikation vermittelt praxisbezogene Kenntnisse zur Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen auf der AWS-Plattform. Die Teilnehmenden lernen, Cloud-native Anwendungen zu konzipieren, automatisierte Deployments durchzuführen und Entwicklungsprozesse mithilfe von AWS-Services effizient umzusetzen. Ziel ist die Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfung zum AWS Certified Developer – Associate.