Inhalt

Ein kurzer Überblick
Der Kurs AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vermittelt Ihnen fundierte KI-Kenntnisse in der Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen auf AWS. Durch eine Kombination aus theoretischen Grundlagen und praxisnahen Lab-Trainings direkt in der AWS Cloud erwerben Sie die passenden Fähigkeiten, um ML-Workloads effizient zu gestalten und skalierbare Lösungen umzusetzen.

Kerninhalte des Kurses umfassen u.a. die Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens, statistische Modellierung sowie AWS Machine Learning Services einschließlich Amazon SageMaker für Modelltraining, Deployment und Verwaltung. Außerdem beschäftigen Sie sich mit Datenaufbereitung und Feature Engineering mit AWS Glue und Amazon S3. Zu den Inhalten gehören außerdem die Automatisierung von ML-Workflows mit Pipelines und MLOps-Prinzipien, die Modellbewertung und Optimierung, um Performanz und Genauigkeit zu verbessern sowie die Bereitstellung skalierbarer ML-Anwendungen mit AWS Lambda, API Gateway und Container-Technologien. Sie lernen zudem Sicherheits- und Governance-Richtlinien für ML-Workloads inklusive IAM und Verschlüsselung kennen und beschöftigen sich mit Fehleranalyse, Bias-Erkennung und Modellinterpretation, um vertrauenswürdige KI-Lösungen zu gewährleisten.

Während des Kurses setzen Sie Ihr Wissen durch praxisorientierte Hands-on Labs in der AWS Cloud ein, um reale Szenarien zu simulieren und Machine-Learning-Modelle effektiv zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen. Dadurch werden Sie optimal auf die Zertifizierungsprüfung AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereitet.

Diese Zertifizierung richtet sich an IT-Fachkräfte, Data Scientists und Softwareentwickler, die ihre Kompetenzen im Bereich Machine Learning vertiefen möchten, um sich für anspruchsvolle Aufgaben in KI-gestützten Anwendungen, Cloud-Architekturen und datengetriebenen Geschäftsprozessen zu qualifizieren. Nutzen Sie die Gelegenheit, Ihre Expertise in Machine Learning auszubauen und sich als zertifizierter AWS Machine Learning Engineer für zukunftsweisende Karrierechancen zu positionieren!

Voraussetzungen
Der Kurs bietet Ihnen eine fundierte Einführung in die Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen auf AWS. Weiterführende IT- und Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend, da alle relevanten Grundlagen im Kurscurriculum enthalten sind.

Englischkenntnisse sind mindestens auf dem Niveau B1 nötig, da Teile der Kursinhalte und die Zertifizierungsprüfung in englischer Sprache abgehalten werden. Deutschkenntnisse auf dem Niveau B1 sind empfohlen, um den Lernprozess zu erleichtern.

Inhalte

Grundlagen des maschinellen Lernens
Statistische Modellierung und Algorithmen
AWS Machine Learning Services
AWS SageMaker für Modelltraining und Deployment
AWS Glue und Amazon S3
Automatisierung von ML-Workflows
AWS Lambda, API Gateway und Container-Technologien
Modellbewertung und Optimierung
Sicherheitskonzepte und Best Practices in AWS

Abschluss
Internationales Zertifikat AWS (nach bestandener Prüfung) und trägerinternes Zertifikat bzw. Teilnahmebescheinigung

Weitere Infos beim Anbieter

Förderungsart

Bildungsgutschein (nach AZAV, Akkreditierungs- und Zulassungsverordnung Arbeitsförderung) i

Unterrichtsart

Online-Seminar

Sonstiges Merkmal

Unterrichtssprache ENGLISCH (Kursmerkmal)