Klassikaal
5 dagen
AI+ Cloud Practitioner™
Formerly known as AI+ Cloud™
Transform Cloud Computing with Cutting-Edge AI integration
- Cloud-AI Fusion: Learn to integrate AI into scalable cloud environments
- Advanced Infrastructure: Master CI/CD, cloud AI models, and deployment strategies
- Capstone Project: Gain hands-on experience with real-world applications
- Future-Ready Skills: Prepares professionals to lead AI-powered cloud innovation
- Trainer uit de praktijk, uit ons netwerk van 200+ trainers
- Klassikaal op locatie of live virtueel te volgen
- Betalen op factuur, annuleren volgens heldere voorwaarden
- Ook incompany voor je hele team
Ruim 5.000 cursisten per jaar volgen een training bij ons
Erkend opleider en partner van
150+
AI-trainingen in ons aanbod
200+
trainers uit de praktijk
5.000
cursisten per jaar
20 jaar
ervaring in IT-opleidingen
Voor wie
Voor wie is deze training
Cloud Professionals: Enhance your cloud management skills by integrating AI to optimize cloud performance, improve resource utilization.
Cloud Architects & Engineers: Learn to leverage AI to design scalable cloud infrastructures, automate cloud provisioning, and enhance security.
IT Infrastructure Managers: Use AI to optimize cloud deployment, automate system management, and improve cloud security and disaster recovery planning.
Business Leaders: Drive innovation in your organization by adopting AI in cloud technologies to enhance scalability, reduce costs, and optimize cloud solutions.
Students & Fresh Graduates: Gain a competitive edge in the cloud computing field by mastering AI tools and techniques that are revolutionizing cloud infrastructure.
De training
Dit leer je tijdens de training
Praktijkgericht, met een trainer die zelf in het veld werkt. Geen theorie om de theorie.
Na deze training
Wat deze training je oplevert
- Leverage AI for Smarter Leadership Decisions: Learn how to harness AI tools to streamline operations, enhance strategic planning, and drive performance.
- Enhance AI Integration Across the Organization: Use AI to accelerate the integration of AI-driven solutions, automating processe.
- Stay Ahead in AI-Driven Innovation: As demand for AI expertise rises, Chief AI Officers with advanced AI knowledge are highly sought after to spearhead AI.
- Boost Strategic Decision-Making with AI Analytics: Master AI models to analyze business data, predict outcomes, and enable more informed, real-time decisions.
- Advance Your Career in AI Leadership: With AI reshaping industries, this certification equips you with the skills needed to lead AI initiatives.
Inhoud
Het programma
Module 1: Cloud Fundamentals
- 1.1 Cloud Computing Models
- 1.2 Core Cloud Services
- 1.3 Identity & Access Management (IAM), Security & Compliance Basics
- 1.4 Billing, Cost Optimization, and Cloud Economics
- 1.5 Multi-cloud Concepts
- 1.6 Infrastructure as Code (IaC) Basics with Terraform
- 1.7 Use Cases
- 1.8 Case Studies
- 1.9 Hands-On Activity
Module 2: AI Fundamentals and Python Fundamentals
- 2.1 Introduction to Artificial Intelligence, Machine Learning Types
- 2.2 Neural Networks and Deep Learning Fundamentals
- 2.3 Python Programming
- 2.4 Essential Libraries
- 2.5 Mathematics for AI
- 2.6 Data Preprocessing, Exploration, and Visualization Techniques
- 2.7 Use Cases
- 2.8 Case Studies
Module 3: Data Engineering for AI
- 3.1 Data Collection, Storage, and Processing Pipelines (ETL/ELT)
- 3.2 Big Data Technologies
- 3.3 Data Lakes, Data Warehouses, and Feature Stores
- 3.4 Data Quality, Governance, Versioning, and Cataloging
- 3.5 Real-Time Data Streaming
- 3.6 Use Cases
- 3.7 Case Studies
Module 4: Cloud with AI
- 4.1 Managed AI/ML Platforms
- 4.2 Model Training, Deployment, and Inference on Cloud
- 4.3 Containerization with Docker and Orchestration with Kubernetes
- 4.4 Serverless AI Architectures
- 4.5 Scaling and Monitoring AI Workloads
- 4.6 Use Cases
- 4.7 Case Studies
Module 5: Generative AI and LLM Models
- 5.1 Transformer Architecture, Attention Mechanism, and Tokenization
- 5.2 Major LLM Families: GPT, Llama, Gemini, Claude, Mistral
- 5.3 Prompt Engineering Techniques
- 5.4 Generative Model Lifecycle
- 5.5 Multimodal Generative AI
- 5.6 Use Cases
- 5.7 Case Studies
Module 6: Cloud with Generative AI and LLM Models
- 6.1 Deploying and Hosting LLMs on Cloud Platforms
- 6.2 Inference Optimization Techniques
- 6.3 Integration with Cloud-Native Services
- 6.4 Cost Governance for GenAI Workloads
- 6.5 Hybrid and Edge Deployment Strategies
- 6.6 Use Cases
- 6.7 Case Studies
Module 7: AI Workloads on Cloud
- 7.1 MLOps Lifecycle and Best Practices
- 7.2 Experiment Tracking (MLflow), Model Versioning, and CI/CD Pipelines
- 7.3 Model Monitoring and Performance Drift Detection
- 7.4 Orchestration Tools: SageMaker Pipelines, Vertex AI Pipelines, Kubeflow
- 7.5 Use Cases
- 7.6 Case Studies
Module 8: Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- 8.1 RAG Architecture and Components
- 8.2 Vector Databases and Embeddings
- 8.3 Advanced RAG Patterns
- 8.4 Evaluation Metrics for RAG Systems
- 8.5 Cloud-Native Vector Search Services
- 8.6 Use Cases
- 8.7 Case Studies
Module 9: Fine-Tuning and Optimization on Cloud
- 9.1 Full Fine-Tuning vs. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
- 9.2 Distributed Training and Hyperparameter Optimization
- 9.3 Model Compression, Distillation, and Quantization
- 9.4 Domain Adaptation and Continual Learning
- 9.5 Cloud Tools for Efficient Fine-Tuning
- 9.6 Use Cases
- 9.7 Case Studies
Module 10: Agentic AI on Cloud
- 10.1 AI Agents Fundamentals
- 10.2 Distributed Frameworks: LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel
- 10.3 Multi-Agent Systems and Orchestration
- 10.4 Autonomous Workflows and Decision Engines
- 10.5 Cloud Deployment of Agentic Systems
- 10.6 Use Cases
- 10.7 Case Studies
Module 11: Evaluation, Monitoring, Security & Responsible AI
- 11.1 Comprehensive LLM and GenAI Evaluation Frameworks
- 11.2 Bias Detection, Fairness, and Explainability
- 11.3 Security Threats
- 11.4 Guardrails, Content Moderation, and Compliance (GDPR, SOC2)
- 11.5 Responsible AI Governance and Audit Practices
- 11.6 Use Cases
- 11.7 Case Studies
Module 12: Capstone Project
- 12.1 Problem Identification and Solution Planning
- 12.2 AI Model Development and Cloud Deployment
- 12.3 Deliverables
Optional Module: AI Agents for Cloud
- 1. What Are AI Agents?
- 2. Examples of AI Agents for Cloud Services
- 3. Significance of AI Agents in Cloud Services
- 4. Trends in AI Agents for Cloud Services
- 5. Importance of AI Agents
- 6. Types of AI Agents
- 7. Case Studies
- 8. Hands-On Activity
Tools you will explore
- TensorFlow
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- Amazon S3
- AWS SageMaker
Praktisch
Goed om te weten
Lesmethode
Kenmerken
Online proctored exam included, with one free retake.
Exam format: 50 questions, 70% passing, 90 minutes, online proctored exam
Access to all materials and exams is provided for 365 days after delivery.
Voorkennis
- Key concepts in both AI, Fundamental understanding of computer science, Familiarity with cloud computing platforms like AWS, Azure, or GCP
Inschrijven
Alles op een rij
AI+ Cloud Practitioner™
- Betalen op factuur mogelijk
- Verschuiven of annuleren volgens onze voorwaarden
- Ook incompany voor je hele team via maatwerk
Zekerheid
Inschrijven zonder verrassingen
Heldere voorwaarden
Verschuiven of annuleren doe je volgens onze algemene voorwaarden. Geen kleine lettertjes achteraf.
Hulp bij je keuze
Twijfel je of dit de juiste training is voor jouw rol of team? Stel je vraag, we denken met je mee.
Ook incompany
Elke training kan op maat voor je hele team, bij jullie op locatie of virtueel. Lees meer.
Veelgestelde vragen
Vragen over deze training
Kan ik de training ook virtueel volgen?
Veel trainingen volg je live als Virtual Classroom Training. Je zit dan vanuit huis of kantoor online in de les, met dezelfde trainer. Bekijk de datumopties bij de inschrijving.
Wat als ik verhinderd ben op de gekozen datum?
Verschuiven naar een andere datum kan volgens onze algemene voorwaarden. Neem contact op met onze servicedesk, dan regelen we het samen.
Kunnen we deze training met het hele team volgen?
Ja. Voor teams verzorgen we trainingen ook incompany, afgestemd op jullie organisatie. Vraag een voorstel aan en we plannen een intake.
Kan mijn werkgever de training betalen?
Ja, betalen op factuur is mogelijk. Zo loopt de inschrijving eenvoudig via je werkgever. Heb je een afwijkend factuuradres of referentie nodig, dan geef je dat bij de inschrijving op.
Hoe weet ik of ik genoeg voorkennis heb?
Bij Goed om te weten op deze pagina staat welke voorkennis we aanraden. Twijfel je of deze training past bij jouw rol of niveau? Stel je vraag, we denken met je mee.
Klaar om te starten?
Schrijf je in en ga aan de slag. Twijfel je nog, stel dan eerst je vraag.