Sind Sie bereit, KI-Systeme zu entwerfen, die sich global skalieren lassen und dabei Spitzenleistung bieten? In diesem Kurs lernen Sie, die entscheidenden Infrastrukturentscheidungen zu treffen, die den Unterschied zwischen erfolgreichen KI-Implementierungen und kostspieligen Fehlschlägen ausmachen.

Dieser Kurzkurs wurde entwickelt, um Fachleuten aus den Bereichen ML und KI dabei zu helfen, ein systematisches Multi-Cloud-Architekturdesign für KI-Systeme in Unternehmen zu erstellen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, datengestützte Infrastrukturentscheidungen für AWS, Azure und GCP zu treffen, Systeme zu entwerfen, die sich je nach Bedarf automatisch skalieren, und produktionsreife Architekturentwürfe zu erstellen, die vom ersten Tag an Sicherheit, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz gewährleisten. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: • Workload-Muster zu analysieren, um optimale Rechen-, Speicher- und Netzwerkdienste in Multi-Cloud-Umgebungen auszuwählen • Systemarchitekturen mithilfe systematischer Bewertungsrahmen auf Skalierbarkeitsengpässe und Failover-Fähigkeiten zu überprüfen • Umfassende Referenzarchitekturdiagramme zu erstellen, die Sicherheitszonen, CI/CD-Pipelines und Observability-Stacks beinhalten Dieser Kurs ist einzigartig, da er praxisnahe Multi-Cloud-Entscheidungsrahmen mit praktischem Architekturdesign kombiniert und dabei authentische Unternehmensszenarien sowie bewährte Methoden führender Technologieunternehmen nutzt. Um dieses Projekt erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie über Grundkenntnisse in Cloud-Computing-Konzepten, ein Verständnis für die Systemanforderungen von KI/ML sowie Vertrautheit mit Infrastrukturmustern in Unternehmen verfügen.