Cloud Machine Learning Engineer: Cloud Machine Learning Engineer für skalierbare Anwendungen
Als Cloud Machine Learning Engineer lieferst du produktionsreife Lösungen mit Künstliche Intelligenz (KI) und machst Agent-Konzepte in Teams nutzbar.
Kurzbeschreibung & Ziel – Cloud Machine Learning Engineer
Cloud Machine Learning Engineer befähigt Teilnehmende, intelligente Systeme entwickeln, automatisieren und skalieren.
Du implementierst Künstliche Intelligenz (KI) auf Microsoft Azure mit Datenanalyse, statistischen Verfahren, Python-Programmierung, modernen KI-Architekturen, AI Services, Copilot-Technologien und automatisierten Agenten. Cloud Machine Learning Engineer richtet den Fokus auf Wirkung, Wiederholbarkeit und den gezielten Einsatz von Agent-Bausteinen.
Weiterbildungsinhalte – Cloud Machine Learning Engineer
Cloud Machine Learning Engineer – AZ-900: Microsoft Azure Fundamentals
– Erarbeiten AZ-900 Grundlagen, damit Cloud Machine Learning Engineer Azure-Services zielgerichtet für Künstliche Intelligenz (KI) auswählt und Agent-Szenarien sauber andockt.
Cloud Machine Learning Engineer – DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals
– Anwenden DP-900 Konzepte, sodass Cloud Machine Learning Engineer belastbare Datenentscheidungen für Künstliche Intelligenz (KI) trifft und Agent-Abläufe mit tragfähigen Daten versorgt.
Cloud Machine Learning Engineer – AI-900: Introduction to AI in Azure
– Einordnen AI Services mit AI-900, damit Cloud Machine Learning Engineer passende Bausteine für Künstliche Intelligenz (KI) definiert und Agent-Ketten sinnvoll strukturiert.
Cloud Machine Learning Engineer – AI-102: Designing and Implementing an Azure AI Solution
– Umsetzen AI-102 Lösungen für Conversational AI und automatisierte Entscheidungsprozesse, die Cloud Machine Learning Engineer auf Azure stabil betreibt und mit Agent-Logiken verbindet.
Cloud Machine Learning Engineer – Azure in der Praxis: AI & Copilot
– Erproben Azure in der Praxis: AI & Copilot, damit Cloud Machine Learning Engineer Copilot-Technologien für Künstliche Intelligenz (KI) nutzbar macht und Agent-Workflows steuert.
Cloud Machine Learning Engineer – AI Agents & Automation
– Gestalten AI Agents & Automation, sodass Cloud Machine Learning Engineer automatisierten Agenten Aufgaben übergibt und Künstliche Intelligenz (KI) skalierbar orchestriert.
Hands-on & Praxisanteile – Cloud Machine Learning Engineer
Geführte Labs zu klassischen ML-Modellen, Conversational AI, AI Services, Copilot-Technologien und automatisierten Agenten. Cloud Machine Learning Engineer arbeitet szenarienbasiert auf Azure; Künstliche Intelligenz (KI) wird messbar, Agent-Abläufe werden getestet und produktionsnah verankert.
Deine Perspektiven als Cloud Machine Learning Engineer
Du priorisierst Use Cases, triffst Technologieentscheidungen und arbeitest mit Fachbereichen zusammen. Als Cloud Machine Learning Engineer treibst Produktentwicklung, Prozessautomatisierung, Data Science und digitale Transformation voran. Künstliche Intelligenz (KI) und der gezielte Einsatz von Agent-Mustern erhöhen Qualität, Tempo und Wirkungsgrad.
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 „Verwalten und Überprüfen von Modellen in Azure Machine Learning“ vermittelt Kenntnisse über die Verwaltung, Nachverfolgung und Evaluierung von Machine-Learning-Modellen in Azure. Die Teilnehmer lernen, wie Modelle überwacht, bewertet und für den produktiven Einsatz optimiert werden.
