AI Engineer
Dieser Lernpfad vermittelt zentrale Kompetenzen für moderne AI-Entwicklung – von den Python-Grundlagen über Machine Learning bis zur Entwicklung generativer KI-Anwendungen mit Azure und OpenAI. Er richtet sich an Entwickler und Teams, die AI-Technologien fachlich fundiert und praxisnah einsetzen möchten.
Für wen: Entwickler, Data- & AI-Teams
Lernpfadvorteil: Bis zu 20 % Preisvorteil auf die Seminarpreise gegenüber der Einzelbuchung.
Je mehr passende Seminare Sie aus diesem Lernpfad kombinieren, desto höher Ihr Preisvorteil.
Rabattstaffeln:
ab 7500 €
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Warum SoftEd?
- Persönlicher Ansprechpartner
- Individuelle Terminabstimmung
- Trainer mit Projekterfahrung aus der Praxis
- 3 Monate kostenfreie Hotline
- Flexible Zusammenstellung der Lernpfade
Ihr Lernpfad zum AI Engineer
Sie können einzelne Kurse abwählen. Jeden Kurs können Sie auch einzeln über ›Details & Termine‹ buchen.
1 Core
Introduction to AI in Azure
2 Spezialisierung
Azure AI Cloud Developer Associate
3 Empfohlen
GitHub Copilot
Was Sie nach diesem Lernpfad können:
Nach Abschluss des Lernpfads sind Sie in der Lage, KI-Anwendungen eigenständig zu entwickeln, zu erweitern und produktiv zu betreiben.
Sie können:
- KI-Anwendungen auf Basis von Azure AI und OpenAI API entwickeln und in bestehende Systeme integrieren
- LLM-basierte Anwendungen gezielt einsetzen (z. B. Chatbots, Assistenten, Automatisierungen)
- RAG-Architekturen konzipieren und mit Unternehmensdaten produktiv umsetzen
- Vektordatenbanken und Embeddings zur semantischen Suche und Wissensintegration nutzen
- Machine-Learning-Modelle mit Python entwickeln, trainieren und bewerten
- KI-Workloads in Azure bereitstellen, skalieren und überwachen
- Sicherheitsrisiken in KI-Systemen (z. B. Prompt Injection, Datenabfluss) erkennen und absichern
- KI-Systeme im Unternehmenskontext technisch und organisatorisch bewerten
- Entwicklungswerkzeuge wie GitHub Copilot effizient im Entwicklungsprozess einsetzen
Kurz gesagt: Sie entwickeln nicht nur KI-Komponenten, sondern verstehen die gesamte Architektur produktiver KI-Systeme – von Daten über Modelle bis zum sicheren Betrieb.
FAQ
Im Fokus steht der Aufbau produktiver KI-Systeme wie Chatbots, RAG-Anwendungen und Automatisierungslösungen mit Python, OpenAI API und Microsoft Azure.
Der Lernpfad vermittelt praxisnah, wie KI-Modelle in Softwarearchitekturen eingebunden, mit Unternehmensdaten kombiniert und als skalierbare Cloud-Anwendungen betrieben werden.
Der Lernpfad beginnt mit den technischen Grundlagen und führt schrittweise bis zur Entwicklung produktiver KI-Anwendungen.
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