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Schulung AWS Certified Generative AI Developer - Professional (AIP-C01)
Die anspruchsvollste GenAI-Entwickler-Zertifizierung von AWS
Schulungsformen
Offene Schulung
- 5 Tage
- 5 gesicherte Termine
- Köln / Online
- 3.250,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
- Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden.
Inhouse-/Firmenschulung
- 5 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Individualschulung
- 5 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Beschreibung
Die Prüfung umfasst 75 Fragen (65 gewertet, 10 ungewertet) in 180 Minuten, kostet rund 300 USD und ist auf Englisch verfügbar (Bestehensgrenze 750 / 1.000). Fragetypen sind Multiple Choice, Multiple Response und Ordering. Die fünf Domänen: Foundation Model Integration, Data Management und Compliance (31 %), Implementation und Integration (26 %), AI Safety, Security und Governance (20 %), Operational Efficiency und Optimization (12 %), Testing, Validation und Troubleshooting (11 %). Mit zwei Jahren AWS-Praxis und einem Jahr GenAI-Erfahrung ist sie in fünf Tagen Seminar plus drei bis vier Wochen Eigenstudium schaffbar - sie gilt als eine der schwersten AWS-Prüfungen überhaupt.
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Schulungsziel
Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einem strukturierten Verständnis der fünf Prüfungsdomänen in offizieller Gewichtung (Foundation Model Integration 31 %, Implementation 26 %, AI Safety 20 %, Operational Efficiency 12 %, Testing 11 %), der Beherrschung des produktionsnahen GenAI-Stacks auf AWS (Bedrock mit Agents, Knowledge Bases, Guardrails und Evaluation, SageMaker für Custom-Modelle, Vector Stores in OpenSearch, Aurora pgvector und Neptune), der Routine in Architekturentscheidungen (RAG vs. Fine-Tuning vs. Continued Pre-Training, Managed vs. Custom Orchestration, Synchron vs. Streaming vs. Batch), dem Verständnis von Responsible AI (Guardrails, Bias-Erkennung mit Clarify, A2I-Workflows, Halluzinationsreduktion), dem Werkzeug für Production-Operations (CloudWatch Metrics für Bedrock, X-Ray für Agent-Tracing, Cost Optimization mit Modell-Routing und Caching), der Eval-Disziplin für GenAI (Automatic Evaluation, LLM-as-a-Judge, RAG-Metriken, A/B-Testing), einer absolvierten Probeklausur mit Domänen-Schwächenanalyse und einem persönlichen Lernplan für die letzten Wochen vor der echten Prüfung - gut vorbereitet auf das offizielle Examen mit den 750 Punkten als realistisches Ziel.
Details
Inhalt
1. Foundation Models auf AWS und Modellauswahl
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Bedrock Foundation Models: Anthropic Claude (Sonnet, Opus, Haiku), Meta Llama, Mistral, Cohere, AI21, Stability AI, Amazon Titan, Amazon Nova - Auswahl nach Modalität, Latenz, Kontextlänge, Kosten, Sprachunterstützung, Lizenzbedingungen.
- SageMaker JumpStart: Open-Source-Modelle (Llama, Mistral, Falcon, DeepSeek), Deployment-Optionen, Custom-Modell-Hosting auf eigenen Endpoints.
- Modell-Anpassung als Architekturentscheidung: In-Context Learning vs. RAG vs. Fine-Tuning vs. Continued Pre-Training - Aufwand, Kosten, Datenanforderungen, Use-Case-Eignung.
- Inferenz-Parameter: Temperature, Top-p, Top-k, Max Tokens, Stop Sequences, System Prompts.
- Praxis-Übung: Für drei Use Cases (interner Wissens-Chatbot, mehrsprachiger Customer-Support-Agent, Code-Assistent für Legacy-COBOL) das passende Modell und die richtige Anpassungsmethode mit Begründung wählen.
- Datenvorbereitung für GenAI: Chunking-Strategien (fixed-size, semantic, hierarchical), Metadata Tagging, Datenqualität, Deduplizierung.
- Embeddings: Amazon Titan Embeddings, Cohere Embed, multilinguale Modelle, Embedding-Dimensionen vs. Recall-Performance.
- Bedrock Knowledge Bases: Datenquellen (S3, Confluence, Salesforce, SharePoint, Web Crawler), Vector Store-Auswahl, Sync-Strategien, Custom Chunking.
- Datenresidenz und Compliance: Region-Auswahl für Bedrock, KMS-Verschlüsselung, VPC Endpoints für Private Connectivity zu Bedrock.
- Praxis-Übung: Eine Knowledge Base für ein DSGVO-konformes Wissensmanagement entwerfen: Datenquelle, Chunking-Strategie, Embedding-Modell, Vector Store, Sync-Pipeline, Verschlüsselung.
3. Vector Stores und Retrieval-Architekturen
- Vector-Store-Optionen auf AWS: Amazon OpenSearch Service (OpenSearch Serverless mit Vector Engine), Aurora PostgreSQL mit pgvector, Neptune Analytics, MemoryDB, DocumentDB Vector Search - Auswahl nach Skalierung, Latenz, Kosten, Hybridsuche.
- Retrieval-Patterns: Pure Semantic Search, Hybrid Search (Vector + Keyword/BM25), Re-Ranking, Multi-Step Retrieval, Query Decomposition.
- Advanced RAG: Parent-Document-Retrieval, Hierarchical RAG, GraphRAG mit Neptune, Self-Querying, Citation-Tracking.
- Praxis-Übung: Für ein Customer-Support-Knowledge-System mit 50 Mio. Dokumenten in 12 Sprachen den passenden Vector Store auswählen und eine Hybrid-Search-Architektur skizzieren.
- Bedrock Agents: Action Groups, Lambda-Funktionen als Tools, OpenAPI-Schemas, Agent Memory, Multi-Agent-Collaboration, Code Interpreter.
- Workflow-Orchestrierung: Step Functions für deterministische Pipelines, EventBridge für event-getriebene GenAI-Anwendungen, SQS und SNS für Async-Patterns.
- Streaming-Inferenz: Bedrock Streaming-API, Server-Sent Events über API Gateway WebSocket, Frontend-Integration für progressive Ausgabe.
- Caching-Strategien: Bedrock Prompt Caching, semantisches Caching mit ElastiCache/MemoryDB, Idempotency-Keys.
- Praxis-Übung: Einen Bedrock-Agent mit drei Action Groups (CRM-Lookup, Kalender-Termin, E-Mail-Versand) implementieren - inklusive Lambda-Tools, Schema-Definition, Memory-Konfiguration.
5. Implementation: Production-Patterns und Deployment
- Deployment-Strategien für GenAI: Lambda für stateless Inferenz, ECS/Fargate für lange Sessions, SageMaker Endpoints für Custom-Modelle, Bedrock Provisioned Throughput für Hochlast.
- API-Design für GenAI-Anwendungen: API Gateway mit Cognito, Rate Limiting, Throttling, Token-basierte Quotas pro Tenant.
- Multi-Tenancy: Datentrennung in Knowledge Bases, IAM-Conditions auf Bedrock-Modellen, KMS-Keys pro Mandant.
- CI/CD für GenAI: Prompt-Versionierung mit Bedrock Prompt Management, Eval-Pipelines vor Deployment, Blue/Green für Modell-Updates.
- Praxis-Übung: Eine Multi-Tenant-RAG-Anwendung mit getrennten Knowledge Bases pro Kunde, Rate Limiting und Prompt-Versionierung in CI/CD-Pipeline skizzieren.
- Bedrock Guardrails: Content Filters (Hate, Insults, Violence, Sexual, Misconduct), Denied Topics, Word Filters, Sensitive Information Filters (PII), Contextual Grounding Checks.
- Halluzinationsreduktion: Grounding mit RAG, Citation-Forcing im Prompt, Confidence-Scoring, Refusal-Patterns.
- Jailbreak-Schutz: Input-Validation, Prompt-Injection-Detection, System-Prompt-Härtung, Output-Filtering.
- Bias-Erkennung: SageMaker Clarify, Demographic Parity, manuelle Review-Workflows mit Amazon Augmented AI (A2I).
- Praxis-Übung: Für einen HR-Bewerbungs-Assistenten Guardrails konfigurieren: PII-Filter, Denied Topics (Diskriminierung), Grounding-Check gegen Stellenbeschreibung, A2I-Workflow für Borderline-Cases.
- IAM für GenAI: Bedrock-spezifische Actions, Resource-based Policies auf Modellen und Knowledge Bases, Cross-Account-Patterns.
- Verschlüsselung: KMS für Bedrock-Custom-Models, Knowledge Base-Daten, S3-Inhalte, Verschlüsselung von Embeddings im Vector Store.
- Network Security: VPC Endpoints für Bedrock und SageMaker, PrivateLink, keine Internet-Exposure für sensible Workloads.
- Audit und Compliance: CloudTrail-Logging für Bedrock-API-Calls, Model Invocation Logs, Prompt-Logging für Compliance, Retention-Policies, Data-Residency.
- Praxis-Übung: Ein Compliance-Konzept für ein GenAI-Healthcare-System (DSGVO, HIPAA-äquivalent): IAM-Boundaries, KMS-Strategie, VPC-Setup, Audit-Logging, Retention.
8. Operational Efficiency und Cost Optimization
- Cost-Modell für GenAI: On-Demand Token-Pricing, Provisioned Throughput, Batch Inference, Bedrock Cross-Region Inference, Reserved Capacity bei SageMaker.
- Modell-Routing: kleine Modelle für einfache Anfragen (Haiku, Nova Micro), grosse Modelle nur für komplexe (Opus) - Routing-Logik mit Lambda oder Bedrock Intelligent Prompt Routing.
- Caching: Prompt Caching für wiederkehrende System-Prompts, semantisches Response-Caching für ähnliche Queries.
- Latenz-Optimierung: Provisioned Throughput, Region-Auswahl, Streaming, Parallel Tool Use bei Agents.
- Observability: CloudWatch Metrics für Bedrock (Invocations, Tokens, Latency, Errors), Custom Metrics, X-Ray für End-to-End-Tracing durch Agent-Aufrufe.
- Praxis-Übung: Eine Customer-Support-Anwendung mit hohem Traffic kostenoptimieren: Modell-Routing, Caching, Provisioned Throughput-Berechnung, Cost-Allocation-Tags für Mandanten.
- Bedrock Model Evaluation: Automatic Evaluation (BERTScore, ROUGE, BLEU, F1), Human Evaluation Workflows, Custom-Metrics-Definition.
- LLM-as-a-Judge: Pattern für skalierbare Evaluation, Bias in Judge-Modellen, Cross-Model-Validation.
- RAG-Evaluation: Retrieval-Metriken (Recall@k, MRR, NDCG), Generation-Metriken (Faithfulness, Answer Relevance, Context Precision), End-to-End-Tests.
- Troubleshooting-Patterns: Halluzinationen (Grounding stärken, Temperature senken, Citation-Forcing), schlechte Retrieval-Qualität (Chunking optimieren, Embedding-Modell wechseln, Hybrid Search), Latenz (Streaming, Provisioned Throughput, Region-Auswahl).
- A/B-Testing für GenAI: Shadow-Deployment, Multi-Armed-Bandit, statistische Signifikanz bei subjektiven Metriken.
- Praxis-Übung: Eine Eval-Pipeline für ein RAG-System aufbauen: Test-Set kuratieren, Retrieval- und Generation-Metriken berechnen, LLM-as-a-Judge-Prompt entwerfen, Dashboard mit CloudWatch.
10. Vertiefung Service-Vergleiche und Architekturentscheidungen
- Bedrock vs. SageMaker für Inferenz: Managed-API vs. Custom-Endpoint, Latenz, Kosten, Modellauswahl.
- Vector Store-Vergleich: OpenSearch Serverless vs. Aurora pgvector vs. Neptune Analytics - Skalierungs-, Kosten-, Feature-Tradeoffs.
- Bedrock Agents vs. Custom Orchestration mit Step Functions/Lambda: wann Managed, wann Custom.
- Prompt-Management-Strategien: Bedrock Prompt Management vs. eigene Lösung (DynamoDB, S3, Git).
- Praxis-Übung: Drei Service-Vergleichs-Szenarien aus der Prüfungspraxis durchspielen und Anti-Patterns identifizieren.
Prüfungsstrategie (45 Min):
- Multiple Choice, Multiple Response, Ordering: szenariobasiert, oft 2-4 plausible Antworten - Schlüsselworte entscheiden.
- Compounding Requirements: AIP-C01-Fragen mischen Latenz, Kosten, Compliance, Datenresidenz, Skalierung in einer Frage - jede Anforderung filtert Antworten.
- Schlüsselwörter: "minimaler operativer Aufwand" (Bedrock Managed), "geringste Latenz" (Provisioned Throughput, Streaming), "data residency" (Region-spezifisch), "personenbezogen" (KMS, Guardrails PII).
- Anti-Patterns: Fine-Tuning bei spärlichen Daten, RAG ohne Citation, Public Bedrock-Endpoints für sensible Daten, fehlende Guardrails in Produktion.
- Zeitmanagement: ~150 Sekunden pro Frage, Englisch-Lesegeschwindigkeit kritisch, schwierige Fragen markieren.
- Phase 1 - Architektur-Sprint (60 Min): Drei realistische GenAI-Szenarien (Multi-Tenant-RAG für Versicherungen mit DSGVO, Multi-Modal-Customer-Service-Agent mit Vision, Code-Modernisierungs-Pipeline mit Fine-Tuned-Modell) in Kleingruppen vollständig auf AWS architektieren.
- Phase 2 - Probeklausur unter Prüfungsbedingungen (90 Min): 65 Fragen in offizieller Domänen-Gewichtung (~20/17/13/8/7), 90 Minuten als verkürzte Trainingseinheit, ohne Hilfsmittel.
- Phase 3 - Auswertung und Peer-Review (30 Min): Score pro Domäne, Schwächenanalyse, Lernplan. Peer-Review der schwierigsten Fragen: Fine-Tuning vs. RAG vs. Continued Pre-Training, OpenSearch Serverless vs. Aurora pgvector, Bedrock Agent vs. Step Functions Orchestration, Guardrails vs. SageMaker Clarify, Provisioned Throughput vs. Cross-Region Inference.
Zielgruppe & Vorkenntnisse
- GenAI-Entwickler und ML-Engineers mit AWS-Praxis: Die seit mindestens einem Jahr Bedrock, SageMaker und Vector Stores in Produktion einsetzen und ihre Erfahrung in eine offizielle Professional-Zertifizierung überführen wollen.
- Cloud-Architekten und Senior-Backend-Entwickler: Die nach SAA-C03 und DVA-C02 ihre Kompetenz im GenAI-Stack erweitern und produktionsreife RAG- und Agent-Architekturen entwerfen wollen.
- Data Engineers und MLOps-Spezialisten: Die Knowledge-Base-Pipelines, Embedding-Stores, Fine-Tuning-Workflows und GenAI-Observability auf AWS verantworten.
- Tech Leads und KI-Beratung: Die GenAI-Lösungen für Kunden konzipieren und das offizielle AWS-Vokabular für Bedrock-Architekturen, Agentic AI, Guardrails und Compliance brauchen.
Abgrenzung: Bereitet auf AIP-C01 (Generative AI Developer Professional) vor - nicht auf den AI Practitioner (AIF-C01, foundational).
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
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| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF. | |
Organisation
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| KOMPASS — Förderung für Solo-Selbstständige | ||
Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung via KOMPASS beantragen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
|---|---|
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Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | ||
|---|---|---|---|---|
| 17.08.-21.08.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 3.250,00 | Köln / Online | 3.250,00 | Buchen Vormerken | |
| 26.10.-30.10.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 3.250,00 | Köln / Online | 3.250,00 | Buchen Vormerken | |
| 2027 | ||||
| 04.01.-08.01.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 3.250,00 | Köln / Online | 3.250,00 | Buchen Vormerken | |
| 22.03.-26.03.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 3.250,00 | Köln / Online | 3.250,00 | Buchen Vormerken | |
| 24.05.-28.05.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 3.250,00 | Köln / Online | 3.250,00 | Buchen Vormerken | |
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
- Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
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- 17. Aug. - 21. Aug. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 26. Okt. - 30. Okt. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
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- 22. Mär. - 26. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 24. Mai - 28. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
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