AI-3019 Build AI Apps with Azure Database for PostgreSQL

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1 Tag

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Kurssprache
englisch

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Moderne KI-Anwendungen entstehen dort, wo intelligente Modelle und leistungsfähige Datenbanken zusammenspielen. Der Fokus liegt auf praxisnaher Entwicklung, stabiler Architektur und effizienter Datenverarbeitung in Cloud-Umgebungen.

Zentrale Themen

  • Integration von KI-Anwendungen mit Azure Database for PostgreSQL.
  • Datenmodellierung und Abfrageoptimierung für AI-Workloads.
  • Nutzung von Cloud-nativen Funktionen für Skalierung und Performance.
  • Sicherheit, Governance und zuverlässiger Betrieb von Datenbanken.
  • Zusammenspiel von Applikationslogik, Daten und KI-Services.

Voraussetzung
Grundlegende Kenntnisse in Datenbanken, SQL und Cloud-Konzepten sowie erste Erfahrung mit Anwendungsentwicklung und Azure-Umgebungen.

Zielgruppe
Softwareentwickelnde, Data Professionals, Cloud Engineers und technische Rollen, die KI-gestützte Anwendungen mit relationalen Datenbanken umsetzen oder erweitern möchten.

Der Schwerpunkt liegt auf stabilen Architekturen, sauberer Datenbasis und moderner Cloud-Technologie als Fundament für skalierbare KI-Lösungen mit langfristiger Relevanz.
 

Kursinhalte
  • Überblick generativer KI-Modelle
  • Funktionen der Azure AI-Erweiterung
  • Struktur von Azure OpenAI verstehen
  • Azure Cognitive Aufbau prüfen
  • Azure ML-Struktur analysieren
  • Semantische Suche verstehen
  • Vektoren speichern
  • Einbettungen erstellen
  • Praxisbeispiele kennenlernen
  • Extraktion erklären
  • Abstraktion untersuchen
  • Stimmung bewerten
  • Meinungen erfassen
  • Schlüsselwörter herausfiltern
  • Einheiten identifizieren
  • Persönliche Daten erkennen
  • Azure AI Translator
  • Daten in PostgreSQL übersetzen
  • Azure ML ausprobieren
  • Modelle in Azure verwenden

Häufig gestellte Fragen

  • Unternehmensspezifische Copilots liefern Antworten auf Basis eigener Daten und Prozesse. Die Weiterbildung zeigt, wie mit Azure AI Studio leistungsfähige KI-Assistenten für unterschiedliche Anwendungsbereiche entwickelt werden.
  • Die Weiterbildung begleitet den gesamten Entwicklungsprozess – von der Planung über die Anbindung von Wissensquellen bis hin zum Testen, Optimieren und Bereitstellen eigener Copilots.
  • Ein Schwerpunkt liegt auf der Einbindung eigener Dokumente und Datenquellen. Dadurch können Copilots Informationen aus dem Unternehmenskontext nutzen und präzise Antworten liefern.
  • Die Qualität eines KI-Assistenten hängt maßgeblich von der Gestaltung der Eingaben ab. Die Weiterbildung vermittelt Methoden, um Prompts gezielt für zuverlässige und nachvollziehbare Ergebnisse zu entwickeln.
  • Behandelt werden unter anderem die Entwicklung generativer KI-Anwendungen, die Nutzung von Azure AI Studio, die Konfiguration von Modellen sowie das Testen und Bewerten von Copilots.
  • Die Weiterbildung zeigt, wie Copilots getestet, optimiert und hinsichtlich Sicherheit, Qualität und Antwortverhalten überprüft werden, bevor sie im Unternehmensalltag eingesetzt werden.
  • Praxisnahe Szenarien aus Kundenservice, Wissensmanagement, internen Assistenzsystemen und der Automatisierung von Informationsprozessen verdeutlichen den Einsatz moderner KI-Copilots.
  • Die Inhalte orientieren sich an generativer KI, Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), Prompt Engineering und der Entwicklung intelligenter Copilot-Anwendungen mit Azure AI Studio.
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