AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

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Dauer
4 Tage

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Kurssprache
deutsch

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Eine praxisnahe Orientierung in moderner KI-Entwicklung zeigt, wie Azure-Dienste zu leistungsstarken, skalierbaren Lösungen verschmelzen. Der Fokus liegt auf realistischen Architekturen, sauberer Modellintegration und verantwortungsvollem Einsatz generativer Systeme.

Zentrale Themen

Aufbau stabiler Azure-AI-Workflows.
Einsatz von Cognitive Services und generativen Modellen.
Orchestrierung mit Azure AI Studio, Prompting und Evaluierung.
Sicheres Deployment, Monitoring und MLOps-Grundlagen.
Responsible AI, Governance und Kostenkontrolle.

Voraussetzung
Grundverständnis moderner Cloud-Konzepte sowie Basiswissen zu KI- oder Datenprozessen.

Zielgruppe
Fachkräfte aus Cloud, Software, Data, DevOps oder Architektur, die KI-gestützte Anwendungen entwickeln und produktionsreif umsetzen möchten.

Ein kompakter Einstieg in aktuelles Azure-AI-Engineering, der technische Tiefe, moderne Methoden und verantwortungsbewusste Umsetzung verbindet — klar strukturiert, zukunftsgerichtet und weboptimiert.

Kursinhalte

Einführung in AI auf Azure

Einführung in die künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz in Azure

Entwicklung von KI-Anwendungen mit kognitiven Diensten

Erste Schritte mit Cognitive Services
Verwendung von Cognitive Services für Unternehmensanwendungen

Einstieg in die Verarbeitung natürlicher Sprache

Analysieren von Text
Text übersetzen

Erstellung sprachfähiger Anwendungen

Spracherkennung und Sprachsynthese
Sprachübersetzung

Schaffung von Lösungen für das Sprachverständnis

Erstellen einer Sprachverstehens-App
Veröffentlichen und Verwenden einer Sprachverstehens-App
Sprachverstehen mit Sprache verwenden

Aufbau einer QnA-Lösung

Erstellen einer QnA-Wissensdatenbank
Veröffentlichen und verwenden einer QnA-Wissensdatenbank

Konversationelle KI und der Azure-Bot-Dienst

Bot-Grundlagen
Implementierung eines Conversational Bot

Einstieg in die Computer Vision

Analysieren von Bildern
Analysieren von Videos

Entwicklung kundenspezifischer Bildverarbeitungslösungen

Bildklassifizierung
Objekt-Erkennung

Erfassen, analysieren und erkennen von Gesichtern

Erkennen von Gesichtern mit dem Computer Vision Service
Verwendung des Gesichtsdienstes

Lesen von Text in Bildern und Dokumenten

Lesen von Text mit dem Computer Vision Service
Extrahieren von Informationen aus Formularen mit dem Formularerkennungsdienst

Erstellung einer Knowledge-Mining-Lösung

Implementierung einer intelligenten Suchlösung
Entwicklung benutzerdefinierter Skills für eine Enrichment Pipeline
Erstellen eines Wissensspeichers

Häufig gestellte Fragen

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Für wen eignet sich das AI-102 Training?

Gedacht für Fachkräfte aus Entwicklung, Architektur, Data Science oder Cloud, die KI-Lösungen mit Azure entwickeln, implementieren oder produktiv einsetzen möchten.

Was ist das Ziel des Trainings „AI-102 Azure AI Solution“?

Das Training vermittelt, wie intelligente Azure-Lösungen mit KI-Funktionen wie Sprach-, Bild- und Textverarbeitung professionell entwickelt, integriert und bereitgestellt werden.

Welche Themen werden im AI-102 Training behandelt?

Behandelt werden die Planung, Entwicklung und Integration von Azure Cognitive Services, Azure OpenAI, Language Understanding, Bots, Computer Vision, Sprachverarbeitung und Responsible AI.

Welche Tools und Services kommen in AI-102 vor?

Verwendet werden unter anderem Azure Cognitive Services, Azure Bot Service, Azure Machine Learning, Azure OpenAI und Language Studio.

Welche Voraussetzungen sollten für AI-102 mitgebracht werden?

Empfohlen sind Grundkenntnisse in Azure, KI-Konzepten sowie in einer Programmiersprache wie Python oder C#. Erfahrung mit REST-APIs und JSON ist ebenfalls hilfreich.

Was bringt eine AI-102 Zertifizierung?

Sie bestätigt praktisches Know-how in der Umsetzung KI-basierter Lösungen mit Azure und stärkt die berufliche Qualifikation für moderne Cloud- und KI-Projekte.

Welche Karrieremöglichkeiten eröffnet AI-102?

Die Qualifikation unterstützt den Einstieg oder Aufstieg in Berufe wie AI Engineer, Cloud Developer, Solution Architect oder Data Specialist im Azure-Umfeld.