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Operationalisieren von maschinellem Lernen und generativen KI-Lösungen (AI-300)

Seminar - Cegos Integrata GmbH

Nach dem Seminar können die Teilnehmenden:

  • ML- und GenAI-Lösungen produktiv betreiben (End-to-End)
  • automatisierte AI-Pipelines erstellen
  • Modelle in Azure deployen und skalieren
  • Performance und Qualität überwachen
  • AI-Lösungen sicher und compliant betreiben
Termin Ort Preis*
28.09.2026- 01.10.2026 online 3.082,10 €
24.11.2026- 27.11.2026 Hamburg 3.082,10 €
24.11.2026- 27.11.2026 online 3.082,10 €
15.02.2027- 18.02.2027 online 3.082,10 €
26.04.2027- 29.04.2027 online 3.082,10 €
21.06.2027- 24.06.2027 Düsseldorf 3.082,10 €
27.09.2027- 30.09.2027 online 3.082,10 €
20.12.2027- 23.12.2027 online 3.082,10 €
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage

Alle Termine anzeigen

*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Einführung in MLOps und GenAIOps

  • Grundlagen von MLOps und AI-Lifecycle
  • Unterschied zwischen ML- und GenAI-Workflows
  • Einsatz von Azure ML und AI Foundry

Aufbau von ML- und AI-Pipelines

  • Datenverarbeitung und Modelltraining
  • Erstellung automatisierter Pipelines
  • Versionierung von Daten und Modellen

Operationalisierung von KI-Modellen

  • Deployment von ML- und GenAI-Modellen
  • Nutzung von Azure-Endpunkten
  • Skalierung von AI-Services

Monitoring und Optimierung

  • Überwachung von Modellleistung
  • Drift-Erkennung (Data / Model Drift)
  • Performance-Optimierung

Automatisierung und CI/CD

  • Integration von CI/CD-Prozessen
  • Automatisierte Updates von Modellen
  • Betrieb von AI in produktiven Umgebungen

Governance und Responsible AI

  • Sicherheits- und Compliance-Aspekte
  • Responsible AI (Ethik, Transparenz)
  • Kontrolle von generativen Modellen
Dauer/zeitlicher Ablauf:
4 Tage
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Grundkenntnisse in Azure
  • Erfahrung mit Machine Learning oder AI-Services
  • Basiswissen in Python (empfohlen)
  • Verständnis von DevOps-Konzepten
Lehrgangsverlauf/Methoden:
  • Trainer-geführte Schulung mit hohem Praxisanteil
  • Hands-on Labs in Azure-Umgebungen
  • Kombination aus Theorie, Live-Demos und eigenständigen Aufgaben
Zielgruppe:
  • Data Scientists
  • AI Engineers
  • DevOps Engineers mit AI-Fokus
  • IT-Professionals, die produktive KI-Lösungen betreiben möchten
Seminarkennung:
60026
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