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. Sie lernen, wie sich Abweichungen von Leistungskennzahlen frühzeitig erkennen und gezielt beheben lassen. Das Training kombiniert fundierte Theorie mit praxisnahen Übungen und basiert auf offiziellen AWS-Ressourcen. In einer professionellen Lernumgebung profitieren Sie vom Austausch mit erfahrenen Experten und erhalten wertvolle Impulse für den Aufbau stabiler MLOps-Pipelines.
Die wichtigsten Themen im Überblick
MLOps auf AWS verstehen
ML-Pipelines automatisieren
SageMaker praxisnah nutzen
Modelle sicher bereitstellen
Monitoring für ML-Modelle
A/B-Tests gezielt einsetzen
Zielgruppe
Dieses Training richtet sich an Fachkräfte, die als DevOps- oder ML-Ingenieure sowie als Entwickler für die Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen verantwortlich sind und robuste MLOps-Prozesse auf AWS etablieren möchten.
Voraussetzung für die Schulung
Für eine erfolgreiche Teilnahme sollten Sie idealerweise bereits praktische Erfahrung mit AWS gesammelt haben – insbesondere durch die Trainings AWS Technical Essentials, DevOps Engineering on AWS und Practical Data Science with Amazon SageMaker oder durch vergleichbare Kenntnisse in Cloud- und Machine-Learning-Projekten.
Kursinhalte
Folgende Lerninhalte werden in unserem KI-Kurs vermittelt:
Tag 1: Einführung in MLOps
Machine Learning Operations (MLOps)
Ziele von MLOps
Von DevOps zu MLOps: Parallelen und Unterschiede
Überblick: ML-Arbeitsablauf und MLOps-Workflow
Praktische Anwendungsfälle von MLOps
Tag 2: MLOps-Entwicklung
Erstellen, Trainieren und Bewerten von ML-Modellen
Sicherheit im MLOps-Prozess
Automatisierung mit Apache Airflow und Kubernetes
Einsatz von Amazon SageMaker für MLOps
Integration eigener Algorithmen in MLOps-Pipelines
Demonstration: Code und Bereitstellung eines ML-Modells mit AWS CodeBuild
Tag 3: MLOps-Bereitstellung und -Überwachung
Modell-Paketierung und Inferenz
Strategien für die Modellbereitstellung: Produktionsvarianten, A/B-Tests, Edge-Bereitstellung
Überwachung von ML-Modellen:
Überwachung durch Design
Einsatz von Amazon SageMaker Model Monitor, Pipelines, Model Registry und Feature Store
Reaktionen bei Abweichungen von Leistungskennzahlen
Qualität ist bei Kebel kein Versprechen, sondern belegbar. Deshalb setzen wir auf das unabhängige Bewertungsportal eKomi. Nach jeder Schulung – online oder in Präsenz – erhalten unsere Teilnehmer:innen die Möglichkeit, uns anonym und freiwillig zu bewerten.
Mit über 1.000 Bewertungen in den letzten 12 Monaten zählen wir zu den bestbewerteten Anbietern für IT-Weiterbildungen. Alle Bewertungen, ob positiv oder kritisch, fließen transparent in unsere offizielle Bewertungsstatistik ein und bilden die Grundlage unserer eKomi Trust-Zertifikate.
Für dich als Personalverantwortliche, IT-Fachkraft oder Entscheider:in bedeutet das: verifizierte Teilnehmerstimmen, geprüfte Qualität und maximale Transparenz bei der Auswahl Ihres Weiterbildungspartners.
Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für dein MLOps Engineering on AWS Kurs. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden
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FAQ
Ja, nach erfolgreicher Teilnahme am MLOps Engineering on AWS Kurs erhältst Du ein Teilnahmezertifikat. Dieses bestätigt Deine erweiterten Kenntnisse im professionellen Einsatz von MLOps Engineering on AWS Kurs .
Ja, wir garantieren die Durchführung aller von uns bestätigten Termine. Der MLOps Engineering on AWS Kurs findet auch bereits ab einem Teilnehmer statt, sodass Du Deine Weiterbildung sicher und zuverlässig planen kannst.
Ja, wir bieten den MLOps Engineering on AWS Kurs als Inhouse Training oder Firmenschulung an. Zusätzlich kann die Schulung auch als Online-Firmenschulung durchgeführt werden. Inhalte, Prozesse und Schwerpunkte passen wir individuell an die Anforderungen Deines Unternehmens an.
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