Advanced Generative AI Development on AWS
Produktionsreife GenAI-Lösungen mit Amazon Bedrock, RAG, AgentCore und Guardrails umsetzen
- Amazon Bedrock und AgentCore
- RAG mit Knowledge Bases
- Prompt-Governance im Enterprise
- 3 Tage
- Aufbau
- Online
- Zufriedenheitsgarantie Risikofrei für dich
- Online Live per Videokonferenz
- max. 8 Teilnehmerinnen und Teilnehmer pro Gruppe
- Keine Vorkasse Rechnung nach dem Seminar
Das nimmst du mit
- Amazon Bedrock und AgentCore
- RAG mit Knowledge Bases
- Prompt-Governance im Enterprise
- Guardrails und AI-Safety
- Kosten- und Performance-Optimierung
- Monitoring, Testing und Observability
Passt das zu dir?
Damit du den Tag wirklich mitnimmst, lohnt sich ein kurzer Abgleich.
Richtig für dich, wenn
- Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die produktionsreife GenAI-Anwendungen auf AWS entwickeln und in bestehende Systeme integrieren
- Cloud-Architektinnen und Cloud-Architekten, die generative KI in sichere, skalierbare und kostenbewusste AWS-Architekturen einbetten
- AI/ML-Engineers und Data-Engineering-Fachkräfte, die RAG, Vector Databases, Prompt-Governance und Modell-Evaluation professionell umsetzen
- Technische Projektverantwortliche, die GenAI-Lösungen im Enterprise-Kontext bewerten, steuern und in produktive Betriebsmodelle überführen
Das bringst du mit
- Kenntnisse auf dem Niveau von AWS Technical Essentials
- Grundlagen generativer KI auf AWS, zum Beispiel aus AWS AI Practitioner Essentials oder vergleichbarer Praxis
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer Anwendungen auf AWS oder mit Open-Source-Technologien
- Allgemeine Erfahrung in AI/ML oder Data Engineering
- Mindestens 1 Jahr praktische Erfahrung mit generativen KI-Lösungen
- Hilfreich: Grundverständnis von LLMs, etwa aus dem Large Language Model Grundkurs
Dein Lernweg
Tag 1: Foundation Models, Daten und RAG
Der erste Tag legt die technische Basis für produktionsreife GenAI-Systeme auf AWS. Behandelt werden Modellauswahl, Datenverarbeitung, Vector Databases und Retrieval-Augmented Generation.
- Bewertung von Enterprise Foundation Models
- Dynamic Model Selection und resiliente Systemdesigns
- Kostenoptimierung und wirtschaftliche Modellierung
- Datenvalidierung, Quality Assurance und multimodale Pipelines
- Dokumentenverarbeitung, Chunking und Retrieval-Systeme
- Hands-on Lab zu RAG-Anwendungen mit Amazon Bedrock Knowledge Bases
Tag 2: Prompt-Governance, Agentic AI und Sicherheit
Der zweite Tag vertieft fortgeschrittene Prompt-Architekturen, agentische KI-Systeme und Sicherheitskonzepte für Enterprise-Anwendungen.
- Advanced Prompt Engineering Frameworks
- Complex Prompt Orchestration Systems
- Enterprise Prompt Governance und Management
- Conversation Patterns mit Amazon Bedrock APIs
- Agentic AI Frameworks und Amazon Bedrock AgentCore
- Content Safety, Privacy-Preserving AI und Compliance-Frameworks
Tag 3: Performance, Betrieb und Enterprise-Integration
Der dritte Tag konzentriert sich auf den zuverlässigen Produktivbetrieb. Dazu gehören Kostensteuerung, Performance-Optimierung, Observability, Testing und Integration in bestehende Enterprise-Architekturen.
- Token-Effizienz, Batching und intelligente Caching-Strategien
- Secure and Responsible GenAI mit Guardrails für Amazon Bedrock
- Monitoring-Systeme für Foundation Models
- Business Impact, Value Management und Troubleshooting
- AI-Evaluation, Qualitätssicherung und RAG-Optimierung
- Enterprise-Konnektivität, Identity Management und Hybrid-Deployments
Klarheit von Anfang an
Format, Ablauf und alles, was schon enthalten ist. Keine Überraschungen, nur Fokus auf dein Ergebnis.
- Live-OnlineInteraktiv per Videokonferenz, von überall
- Montag09:00 bis 17:00 Uhr
3 Tage
Kompakt aufgebaut, damit du schnell ins Tun kommst.
max. 8
Kleine Gruppe, damit genug Raum für deine Fragen bleibt.
- Fachliche Präsentationen mit Architektur-Deep-Dives und Enterprise-Beispielen
- Hands-on Labs zu Amazon Bedrock, RAG, Guardrails und produktionsnahen GenAI-Szenarien
- Live-Demonstrationen zentraler AWS-Services und Umsetzungsvarianten
- Gruppenübungen zur Bewertung von Architekturentscheidungen, Sicherheitsanforderungen und Kostenmodellen
- Praxisdiskussionen mit erfahrenen Trainerinnen und Trainern zu Best Practices, Fallstricken und Transfer in eigene Projekte
Das ist immer dabei
- Ausführliche Schulungsunterlagen und Praxisbeispiele
- Teilnahmezertifikat
- Übungsumgebungen und Beispieldaten
- Nachbetreuung per E-Mail nach dem Seminar
Sichere dir deinen Platz
Wähle den Termin, der zu dir passt. Online live dabei oder vor Ort, ganz wie es für dich passt.
- Erfahrene IT-Trainer aus der Praxis
- Keine Vorkasse, Rechnung nach dem Seminar
- Kostenfreie Umbuchung bis 14 Tage vor Start
Lieber das ganze Team?
Bring dieses Seminar zu euch ins Haus oder lass uns ein Programm bauen, das genau auf euer Unternehmen passt.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu dir und schulen dein Team genau auf eure Praxis.
- Komplett auf eure Use-Cases und Tools zugeschnitten
- Termin und Ort bestimmst du, vor Ort oder Live-Online
- Ein fester Pauschalpreis statt Preis pro Person
Firmen-Seminar
Ein individuelles Programm, das wir auf eure Ziele zuschneiden.
- Frei kombinierbare Module aus unserem Themenkatalog
- Skalierbar von der Kleingruppe bis zur ganzen Belegschaft
- Begleitung über mehrere Termine hinweg möglich
Deine IT-Schulungen München-Expertinnen und -Experten
Du hast Fragen zu Inhalten, Terminen oder einer passenden Lösung für dein Team? Wir beraten dich gern, bevor du buchst. Direkt, ohne Umwege.
Antwort in der Regel am selben Werktag
Dein cmt-Team München
Beratung zu IT-Weiterbildung
Fragen und Antworten zu Advanced Generative AI Development on AWS
Ist das Training ein AWS Gen KI-Workshop für Fortgeschrittene?
Ja. Die Schulung ist ein fortgeschrittener AWS Generative-KI-Workshop für Fachkräfte, die bereits Grundlagen in AWS, AI/ML oder Data Engineering mitbringen und produktionsreife GenAI-Lösungen entwickeln wollen. Für einen grundlegenden Einstieg eignet sich vorab AWS Cloud Practitioner Essentials.
Welche AWS-Services stehen im Mittelpunkt?
Im Mittelpunkt stehen Amazon Bedrock, Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon Bedrock AgentCore, Guardrails für Amazon Bedrock, OpenSearch-nahe Retrieval-Ansätze sowie Architektur-Patterns für sichere Enterprise-Integration, Monitoring und Kostensteuerung.
Wie viel Praxiserfahrung ist für die Schulung erforderlich?
Empfohlen werden mindestens zwei Jahre Erfahrung mit produktionsreifen Anwendungen auf AWS oder mit Open-Source-Technologien sowie mindestens ein Jahr praktische Erfahrung mit generativen KI-Lösungen. Zusätzlich helfen solide Grundlagen aus AWS Technical Essentials.
Werden RAG-Anwendungen praktisch umgesetzt?
Ja. Retrieval-Augmented Generation ist ein zentraler Bestandteil der Schulung. Behandelt werden Dokumentenverarbeitung, Chunking-Strategien, Vector Databases, Amazon Bedrock Knowledge Bases, hybride Retrieval-Ansätze sowie Evaluation und Optimierung von RAG-Systemen.
Geht es auch um Sicherheit, Governance und Responsible AI?
Ja. Das Training behandelt Content-Safety-Strategien, Privacy-Preserving AI Architectures, Guardrails, Prompt-Governance, Compliance-Anforderungen, adversarial Testing und sichere Integrationsmuster für Enterprise-Umgebungen.
Gibt es eine offizielle Zertifizierung zu diesem Seminar?
Für dieses Training ist keine separate offizielle Zertifizierungsprüfung als Bestandteil des Seminars vorgesehen. Die Schulung dient dem Aufbau fortgeschrittener Praxis- und Architekturkompetenz für GenAI-Entwicklung auf AWS.
Welche Anschluss-Schulung passt nach diesem Training?
Für die weitere Vertiefung von Architekturentscheidungen, Resilienz, Skalierung und Governance in komplexen AWS-Umgebungen passt Advanced Architecting on AWS besonders gut.
Passende Schulungen
Advanced Generative AI Development on AWS
Nächster Termin: 21. Oktober 2026 · Online
ab1.995 €netto