DevOps und KI: Grundlagen, Methoden und praktische Anwendung

Kursüberblick

Zielsetzung Die Weiterbildung vermittelt umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten in den Bereichen DevOps und Künstliche Intelligenz (KI). Sie zielt darauf ab, Teilnehmende zu befähigen, moderne IT-Infrastrukturen und -Prozesse zu gestalten, zu implementieren und zu optimieren sowie fortschrittliche KI-Technologien für innovative Problemlösungen einzusetzen. Inhalte DevOps Foundation Fast Track Einführung in DevOps, dessen Werte, Prinzipien und kulturelle Aspekte. Agile Methoden, Servicemanagement und die Rolle von Stakeholdern in der Zusammenarbeit. DevOps-Kultur, Rollen, Toolchains und zentrale Praktiken. Continuous Integration, Delivery und Deployment (CI/CD) sowie Testmethoden und Qualitätssicherung. Containerisierung, Microservices und Open-Source-Technologien. Lean Thinking, Lean Production und die Tool-Landschaft im DevOps-Umfeld. Metriken, Key Performance Indicators (KPIs) und Performance-Messung. Change Management, Resilienz und Strategien für Automatisierungsherausforderungen. Scrum, Kanban und skalierte agile Rahmenwerke. Innovative Praktiken wie ChatOps und Dojo. Value Stream Mapping, Constraint Management und kontinuierliche Verbesserungsprozesse. Wissensaustausch und Lernmethoden im DevOps-Kontext. DevSecOps, Site Reliability Engineering (SRE) und die Anwendungsschnittstellen (APIs). KI Master Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, des klassischen Maschinellen Lernens sowie neuronaler Netze und Deep Learning. Funktionsweise und Anwendung von generativer KI sowie die Auswahl geeigneter KI-Lösungen. Gestaltung von KI-First-Strategien und Planung von KI-gestützten Prozessoptimierungen. Konfigurierung von KI-Assistenten und Agentensystemen sowie deren Implementierung in bestehende Prozesse. Cyber Security im Kontext von KI-Systemen. Strategisches KI-Marketing als Anwendungsbeispiel. Durchführung eines Praxisprojekts zur Entwicklung eines KI-Systems. Ethische, rechtliche und verantwortungsbezogene Aspekte der KI-Entwicklung. Branchenspezifische Besonderheiten und weiterführende Perspektiven. Lernziele Verständnis der Kernkonzepte und Prinzipien von DevOps zur Verbesserung von IT-Prozessen. Anwendung agiler Methoden und des Servicemanagements im DevOps-Kontext. Implementierung von Continuous Integration, Delivery und Deployment. Beherrschung von Techniken zur Messung und Verbesserung der IT-Performance. Erfassung der Grundlagen und Funktionsweisen von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen. Fähigkeit zur Auswahl und Anwendung geeigneter KI-Technologien für spezifische Problemstellungen. Entwicklung von Strategien für die Implementierung von KI in Geschäftsprozesse. Durchführung von Praxisprojekten zur Erstellung von KI-Anwendungen. Sensibilisierung für ethische und rechtliche Fragestellungen im Bereich KI. Berufsperspektiven Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten qualifizieren für Tätigkeiten in IT-nahen Berufsfeldern. Dies umfasst Rollen im IT-Management, in der Softwareentwicklung, im Projektmanagement, in der Syst…

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