Course outline / demo syllabus
What this learning path covers
This page explains what the topic means for real AI jobs, what a learner should practice and how the result can be evidenced in a CV.
Example course structure
This outline shows what a useful course can cover. The actual course may be expanded depending on level and provider.
- Modul 1: Cloud-Grundlagen
Compute, Storage, Netzwerk, IAM, Regionen, Kosten und Verantwortlichkeiten. - Modul 2: Daten und APIs
Objektspeicher, Datenbanken, einfache API-Services und Zugriffskonzepte. - Modul 3: KI-Services
Managed ML, LLM-APIs, Embedding-Services, Vektordatenbanken und typische Produktarchitektur. - Modul 4: Sicherheit und Kosten
Zugriff, Secrets, Logging, Budgetgrenzen und Datenschutzanforderungen. - Modul 5: Bewerbungsbezug
Cloud-Kenntnisse im CV realistisch darstellen und mit Projekten oder Zertifikaten belegen.
Practical transfer
Mini project for portfolio and CV
Build a small portfolio project and document problem, method, tools, result and limitations.
The important result is not only a certificate but a credible project reference for applications.
Relevant target roles
- Cloud AI Engineer
- AI Solutions Consultant
- Data Platform Engineer
- GenAI Developer