AWS KI
Mit Amazon Bedrock, SageMaker AI und Amazon Q produktive KI-Workloads auf AWS entwickeln, absichern und skalieren.
AWS KI
Diese Seite bündelt AWS KI Weiterbildungen für Teams und Fachkräfte, die generative KI auf AWS strukturiert aufbauen wollen. Im Mittelpunkt stehen Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI und Amazon Q Developer. Du lernst, wann Bedrock der schnellere Weg für Foundation Models, Agents, Knowledge Bases und Guardrails ist und wann SageMaker AI mehr Sinn ergibt, etwa für Training, Feinabstimmung, Deployment und MLOps mit mehr Kontrolle über Rechenressourcen und Skalierung.
Praxisrelevant sind vor allem RAG-Szenarien mit Wissensdatenbanken, die Absicherung von Ein- und Ausgaben über Guardrails, die Integration per API und Infrastructure as Code sowie der produktive Einsatz von Amazon Q Developer in IDE, AWS Console und Dokumentation. SageMaker AI unterstützt dafür verbreitete Frameworks und SDKs wie Python, R, PyTorch und TensorFlow. Gleichzeitig führt AWS Daten-, Analyse- und KI-Workflows im neuen SageMaker mit Unified Studio zusammen, was den Wechsel zwischen Prototyp, Datenarbeit und Betrieb deutlich verkürzt.
Wenn du erst das LLM-Fundament schärfen willst, ist der LLM Workshop ein starker Einstieg. Für IAM, Shared Responsibility und Cloud-Absicherung ergänzt die Certified Cloud Security Engineer Schulung das Thema sinnvoll.
AWS KI:
Einstieg in AWS
Generative AI Essentials on AWS Kurs
Dieses Seminar bietet einen kompakten Einstieg in die Welt der generativen KI und zeigt, wie Unternehmen diese Technologie gewinnbringend einsetzen können. Sie erhalten praxisnahe Einblicke in die zugrunde liegenden Modelle, relevante AWS-Services und erfahren, wie sich generative KI sicher und verantwortungsvoll in bestehende Geschäftsprozesse integrieren lässt.
AWS AI Practitioner Essentials Kurs
Dieses kompakte Training vermittelt praxisnahes Basiswissen zu Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen – ideal für den Einstieg in moderne KI-Technologien. Im Fokus steht die Anwendung generativer KI zur Lösung geschäftlicher Herausforderungen, inklusive Einsatzmöglichkeiten mit AWS-Services und Infrastruktur.
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Kurse für KI Datenschutz & Datensicherheit
KI in der Cloud sicher betreiben Kurs: Datenschutz, Risiken
Viele Organisationen starten mit KI in der Cloud über einzelne Teams und Tools. Genau dort entstehen die größten Risiken: Shadow AI, unklare Datenwege, fehlende Protokollierung und uneinheitliche Regeln, welche Informationen in Prompts oder RAG-Quellen landen dürfen.
Cloud-native KI auf AWS und Azure Kurs: Ready für Production
Du willst KI-Services in AWS oder Azure bereitstellen, ohne Dich in Einzeldiensten zu verlieren? In diesem Seminar lernst Du ein klares Vorgehen, das Dich von der Idee bis zum betreibbaren Endpoint führt.
Amazon AWS Rekognition Kurs: Bild- und Videoanalyse die funktioniert
AWS Rekognition ist schnell gestartet, aber der Unterschied zwischen einem Proof of Concept und einer produktionsfähigen Lösung liegt in Details: Datenfluss, Berechtigungen, Ergebnisqualität, Fehlerbehandlung und Governance. In diesem Seminar gehst Du genau diese Punkte systematisch an.
Advanced Generative AI Development on AWS Kurs
Machine Learning Engineering on AWS Kurs
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KI für Sicherheit
KI-Sicherheit in der Cloud Grundkurs
Dieses Seminar richtet sich an alle, die KI in der Cloud einsetzen sollen, aber nicht raten wollen, welche Sicherheitsmaßnahmen wirklich zählen. Du arbeitest dich praxisnah durch die wichtigsten Baustellen, die bei GenAI und LLM-Anwendungen immer wieder zu Vorfällen führen.
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Generative KI & moderne AI-Anwendungen entwickeln
Developing Generative AI Applications on AWS Kurs
Dieser Kurs vermittelt ein fundiertes Verständnis der Amazon-Bedrock-Plattform und zeigt praxisnah, wie leistungsfähige generative KI-Anwendungen entwickelt und in reale Geschäftsprozesse integriert werden. Neben der Einführung in zentrale Konzepte und Architekturmuster stehen praktische Übungen mit LangChain, Fine-Tuning und KI-gestützter Prozessoptimierung im Mittelpunkt.
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Data Science & Machine Learning mit Amazon SageMaker
Practical Data Science mit Amazon SageMaker Kurs
Dieses Seminar vermittelt praxisnah, wie Sie mit Amazon SageMaker reale Machine-Learning-Projekte erfolgreich umsetzen und verwertbare Ergebnisse erzielen. Anhand eines konkreten Beispiels – etwa zur Kundenbindung – durchlaufen Sie alle Phasen des Data-Science-Prozesses: von der Datenanalyse über die Modellierung bis zur Bereitstellung.
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Kurse für KI-Kosten und ROI
Vektordatenbanken in der Cloud Kurs: Pinecone, Weaviate und Co
Viele Teams scheitern mit Vektordatenbanken nicht an der API, sondern an Entscheidungen, die zu früh „irgendwie“ getroffen werden: Chunking ohne Ziel, Metadaten ohne Plan, und Abfragen, die keine reproduzierbare Qualität liefern. In diesem Kurs baust Du Dir eine belastbare Grundlage für Pinecone und Weaviate in der Cloud auf.
KI-Cloud-Infrastruktur Kurs: AWS vs Azure vs GCP
In vielen Organisationen scheitert KI nicht am Modell, sondern an der Infrastrukturentscheidung: falsche GPU-Strategie, zu langsame Datenpfade, Security-Auflagen, die erst kurz vor Go-live auftauchen, oder Kosten, die nach dem Pilot explodieren. In diesem Seminar vergleichst Du AWS, Azure und GCP aus der Perspektive von Betrieb und Skalierung.
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MLOps & Model Deployment
MLOps Engineering on AWS Kurs
Dieses Seminar zeigt, wie Sie DevOps-Prinzipien gezielt auf den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen anwenden. Im Mittelpunkt stehen Automatisierung, Tools und strukturierte Prozesse, um ML-Anwendungen effizient und sicher zu operationalisieren.
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Seminarberatung für deine AWS KI
Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für deine AWS KI. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden.
Stimmen unserer Kunden zur AWS KI
Um ein wertvolles und renommiertes Gütesiegel zu tragen, hat sich unser Kebel Team für das unabhängige eKomi Bewertungsportal entschieden. Wir nutzen diese authentifizierte Software, um unsere Seminarteilnehmer:innen zu befragen, nachdem sie unsere Kurse online oder in Präsenz besucht haben. Jede freiwillig und anonym abgegebene Bewertung, egal ob positiv oder kritisch, fließt in die Bewertungsstatistik von Kebel Training ein und ist Teil der eKomi Trust Zertifikate. Natürlich sind zufriedene Kunden:innen und Ihr Feedback für uns überlebenswichtig. An dieser Stelle einen herzlichen Dank für Ihre Bewertungen.
AWS KI an 21 Standorten und Live Online
Als bundesweit tätiger und renommierter Seminaranbieter bietet dir die Kebel Training GmbH ein umfangreiches Angebot an IT-Kursen an. Unsere Kurse und Schulungen finden als Präsenzseminare in 21 Schulungszentren statt.
Lernziele und Zielgruppe
Eine gute AWS KI Weiterbildung trennt sauber zwischen generativer KI, klassischem Machine Learning und produktivem Betrieb. Genau darum geht es hier: Du lernst, wie AWS KI Projekte von der ersten Architekturentscheidung bis zum stabilen Einsatz in Anwendungen aufgebaut werden. Relevante Themen sind Amazon Bedrock für Foundation Models, Amazon SageMaker AI für Training, Feinabstimmung, Deployment und MLOps sowie Amazon Q Developer als Assistenz für Entwicklung und Betrieb. Für Suchanfragen wie AWS KI Schulung, Amazon Bedrock Training, SageMaker AI Kurs oder Amazon Q Developer Seminar findest du hier den fachlichen Rahmen für belastbare Entscheidungen statt bloßer Playground-Ergebnisse.
Für viele Unternehmen ist vor allem die Unterscheidung entscheidend: Amazon Bedrock eignet sich, wenn du vortrainierte Modelle per API nutzen und generative KI schneller in Produkte, Chatbots oder interne Tools integrieren willst. Amazon SageMaker AI wird stärker, wenn eigene Datensätze, benutzerdefinierte Modelle, Notebooks, Pipelines, Debugger, Profiler und mehr Kontrolle über Infrastruktur gefragt sind. AWS führt diese Welten im neuen SageMaker mit Unified Studio enger zusammen. Dort ist auch Amazon Bedrock IDE verankert, und Amazon Q unterstützt entlang der Workflows. Genau diese Entscheidungskompetenz macht AWS KI Weiterbildung heute wertvoll.
Ein praxisnahes AWS KI Training behandelt außerdem RAG, Knowledge Bases, Chunking, Agents, Guardrails, Kostenkontrolle, IAM, Monitoring und API-Integration. Wissensdatenbanken in Amazon Bedrock verbessern Antworten über Retrieval Augmented Generation, indem relevante Informationen aus Datenquellen eingebunden werden. Bedrock Agents können Aufgaben zerlegen, Unternehmens-APIs aufrufen und Wissensdatenbanken in den Ablauf einbeziehen. Guardrails helfen, schädliche Inhalte und sensible Informationen zu filtern. Bei der automatisierten Missbrauchserkennung von Amazon Bedrock werden Ein- und Ausgaben laut AWS nicht gespeichert und nicht an Drittanbieter-Modellanbieter weitergegeben. Das ist für Teams relevant, die AWS KI im Unternehmen sicher und nachvollziehbar einsetzen wollen.
Wenn du dein Profil verbreitern willst, ergänze AWS KI mit dem LLM Workshop für Modellverständnis, mit den KI-Schulungen für angrenzende Anwendungsfälle oder mit der CCSE Schulung für Cloud Security, Governance und Compliance. So wird aus Interesse an AWS KI echte Umsetzungsfähigkeit in Architektur, Entwicklung und Betrieb.
FAQ
Amazon Bedrock ist der passende Einstieg, wenn du vortrainierte Foundation Models per API nutzen und generative KI zügig in Anwendungen integrieren willst. Amazon SageMaker AI ist stärker, wenn du Modelle trainieren, feinabstimmen, bereitstellen und über MLOps sauber betreiben willst. AWS beschreibt Bedrock als serverlos und SageMaker AI als Umgebung mit mehr Kontrolle über Rechenressourcen und Skalierung.
Typische Inhalte sind Modellwahl, Prompting, RAG mit Knowledge Bases, Bedrock Agents, Guardrails, API-Integration, IAM, Monitoring, Kostensteuerung sowie der Einsatz von Amazon Q Developer in IDE und AWS Console. In tieferen Formaten kommen SageMaker AI, Deployment, Pipelines und MLOps hinzu.
Nicht zwingend. Für Bedrock-orientierte Lernpfade brauchst du vor allem ein solides Verständnis von Cloud-Architektur, APIs und Anwendungsfällen. Für SageMaker AI, Feinabstimmung und MLOps helfen Programmier- und ML-Kenntnisse deutlich mehr. AWS ordnet Bedrock eher Anwendern und Entwicklern ohne tiefes ML-Spezialwissen zu, während SageMaker AI stärker auf Data Scientists und ML Engineers zielt. Wenn dir Programmiergrundlagen fehlen, kann der Grundkurs Programmierung eine sinnvolle Ergänzung sein.
Ja. In produktiven AWS KI Umgebungen gehören Guardrails, IAM, Datenzugriff, Logging, Governance und das Shared-Responsibility-Modell zwingend dazu. Amazon Bedrock Guardrails bieten konfigurierbare Schutzmechanismen für schädliche Inhalte und sensible Informationen. Zudem verweist AWS darauf, dass bei der automatisierten Missbrauchserkennung von Bedrock Eingaben und Ausgaben nicht gespeichert und nicht an Drittanbieter-Modellanbieter weitergegeben werden. Für vertiefte Cloud-Security lohnt sich die CCSE Schulung.
Ja. Amazon Q Developer unterstützt Entwicklerinnen und Entwickler beim Verstehen, Erstellen, Erweitern und Betreiben von AWS Anwendungen. In der IDE kann Amazon Q unter anderem Code erläutern, Vervollständigungen liefern, Sicherheitsprobleme prüfen, Upgrades unterstützen und Dokumentation erzeugen. Dadurch ist AWS KI nicht nur ein Thema für Data Teams, sondern auch für Engineering, Plattform und Betrieb.