AI Infrastructure Cloud Gpus De Course Syllabus

Überblick: Dieser Kurs vermittelt Einblicke in die Infrastruktur für KI-Anwendungen mit Fokus auf Cloud-GPUs. Die Teilnehmenden lernen, wie man KI-Workloads skaliert, Deep-Learning-Modelle effizient betreibt und Cloud-Ressourcen optimal nutzt. Der Kurs umfasst insgesamt etwa 15–20 Stunden Lernzeit, verteilt auf sechs Module mit theoretischen Inhalten, interaktiven Labs und praktischen Projekten. Er richtet sich an technische Fachkräfte mit Grundkenntnissen in Cloud-Computing und KI, die ihre Fähigkeiten in der KI-Infrastruktur vertiefen möchten.

Module 1: Grundlagen des Rechnens & Algorithmen

Estimated time: 2 hours

• Einführung in die Grundlagen des Rechnens & Algorithmen
• Interaktives Labor: Praktische Lösungen aufbauen
• Anwendung von Algorithmen-Techniken in der Praxis

Module 2: Neuronale Netze & Deep Learning

Estimated time: 4 hours

• Einführung in neuronale Netze & Deep Learning
• Bewährte Methoden und Industriestandards
• Betreute Projektarbeit mit Feedback des Dozenten

Module 3: KI-Systemdesign & Architektur

Estimated time: 2 hours

• Einführung in das KI-Systemdesign & Architektur
• Interaktives Labor: Praktische Lösungen aufbauen
• Betreute Projektarbeit mit Feedback des Dozenten
• Quiz und peer-reviewte Aufgabe

Module 4: Natural Language Processing

Estimated time: 3 hours

• Einführung in Natural Language Processing
• Betreute Projektarbeit mit Feedback des Dozenten
• Bewährte Methoden und Branchenstandards

Module 5: Computer Vision & Mustererkennung

Estimated time: 3 hours

• Einführung in Computer Vision & Mustererkennung
• Überblick über gängige Tools und Frameworks
• Interaktives Labor: Praktische Lösungen aufbauen
• Bewährte Methoden und Branchenstandards

Module 6: Deployment & Produktionssysteme

Estimated time: 4 hours

• Einführung in Deployment- und Produktionssysteme
• Überblick über Tools und Frameworks in der Praxis
• Analyse von Fallstudien mit realen Beispielen
• Quiz und peer-reviewte Aufgabe

Prerequisites

• Grundkenntnisse in Cloud-Computing
• Grundlagenwissen zu KI und maschinellem Lernen
• Technische Vorkenntnisse für Entwickler und IT-Fachkräfte

What You'll Be Able to Do After

• KI-gestützte Anwendungen für reale Anwendungsfälle entwickeln und bereitstellen
• Neuronale Netze und Deep-Learning-Modelle verstehen und implementieren
• Transformer-Architekturen und Attention-Mechanismen bewerten
• Skalierbare Algorithmen für wachsende Datenmengen entwerfen
• KI-Systeme in der Cloud effizient mit GPUs betreiben und optimieren