Wer KI im Unternehmen wirksam machen will, braucht mehr als Modelle – er braucht Architektur. Diese 16-wöchige Weiterbildung bildet zum AI Architect aus: Die Teilnehmenden lernen, Enterprise-KI-Architekturen zu entwerfen, zu evaluieren und bereitzustellen – mit mehrschichtigen Referenzarchitekturen, dokumentierten Architekturentscheidungen (ADRs), sicheren Landing Zones über AWS Bedrock und Microsoft Foundry sowie belastbaren RAG-Pipelines mit hybrider Suche und skalierten Vektordatenbanken.
Enterprise-KI-Architekturen entwerfen, evaluieren und bereitstellen – mit mehrschichtigen Referenzarchitekturen und Architecture Decision Records.
Sichere Landing Zones über AWS Bedrock und Microsoft Foundry konfigurieren.
Belastbare RAG-Pipelines für unstrukturierte Unternehmensdaten mit hybrider Suche aufbauen und Vektordatenbanken wie pgvector skalieren.
Meilenstein: ein einsatzbereiter, abgesicherter RAG-Dienst.
Phase 2: Orchestrierung, Agents & Integration
Von linearen Pipelines zu Multi-Agenten-Systemen: zustandsbehaftete Agenten-Graphen mit LangGraph.
Zentrale Agenten-Muster wie ReAct über verschiedene Frameworks hinweg evaluieren.
Tool-Zugriffe mit Model-Context-Protocol-Servern und dem Least-Privilege-Prinzip absichern; Evaluationsläufe und Konfigurationen mit Kubeflow versionieren.
Meilenstein: ein steuerbares Agenten-System, integriert mit dem RAG-Dienst aus Phase 1.
Phase 3: Produktion, Skalierung & Deployment
Dienste mit Docker containerisieren, Infrastruktur deklarativ mit Terraform bereitstellen und Skalierung mit Kubernetes-Konzepten konfigurieren.
Fehlertolerante Architekturen mit asynchronen Workern, Warteschlangen und Caching aufbauen – inklusive kontrollierter Leistungsreduzierung.
Herstellerneutrale Observability und automatisierte Quality Gates in CI/CD-Pipelines integrieren.
Phase 4: Governance, FinOps & Compliance
Finanzmodelle aufbauen, Token-Verbrauchskosten analysieren und Budgetobergrenzen durchsetzen.
Architekturen per agentenbasiertem Red-Teaming gegen Prompt Injection, Tool-Missbrauch und Datenexfiltration verteidigen.
Systeme an EU AI Act und DSGVO ausrichten – bis zu Governance-Berichten für die Führungsebene und auditbereiten Compliance-Paketen.
Phase 5: Abschlussprojekt
Alle Lerninhalte zu einem vollständig bereitgestellten, kostenoptimierten Enterprise-KI-System zusammenführen.
Technische Entscheidungen, Kostenmodelle und Governance-Frameworks in einer Präsentationsprüfung mit Live-Fragerunde verteidigen.
Die Arbeit in einem professionellen Portfolio abschließen.
