AI-901 Einführung in KI mit Azure

Preis
Netto: 690,00 €
MwSt.: 131,10 €

Dauer
1 Tag

Für Unternehmen und Arbeitsuchende:
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Standort

Kurssprache
Deutsch

Trainingslösungen
WalkIn^®

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KI-Anwendungen verstehen, einordnen und sinnvoll mit Microsoft Azure verbinden: Genau dafür braucht es ein solides Verständnis moderner KI-Konzepte und Cloud-Technologien. Von Machine Learning bis generativer KI entsteht ein praxisnaher Überblick über zentrale Einsatzmöglichkeiten und Azure AI Services.

Zentrale Themen

Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning.
Azure AI Services und typische Cloud-Anwendungen.
Computer Vision und Bildanalyse.
Natural Language Processing und Sprachverarbeitung.
Generative KI und Azure OpenAI.
Verantwortungsvolle und sichere KI-Nutzung.

Voraussetzung
Technisches Vorwissen oder Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Grundlegendes Interesse an KI, Cloud Computing und Microsoft Azure ist ausreichend.

Zielgruppe
Geeignet für IT-Einsteigende, Fachkräfte, Projektverantwortliche sowie Personen, die KI-Technologien und Azure besser verstehen und beruflich einordnen möchten.

Eine fundierte Basis für den Einstieg in Azure AI und für weitere Spezialisierungen rund um KI, Cloud und intelligente Anwendungen.

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Kursinhalte

KI-Konzepte für Entwickler und Technologieexperten

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
Generative KI und KI-Agents
Natural Language Processing (NLP)
KI-basierte Sprachverarbeitung
Computer Vision
KI-basierte Informationsextraktion
Retrieval-Augmented Generation (RAG)

KI-Anwendungen und Agents auf Azure

KI in Azure
Generative KI und Agents
Textanalyse
Spracherkennung
Computer Vision
KI-gestützte Informationsextraktion
Microsoft Foundry IQ

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Unsere Fördermaßnahmen gelten ausschließlich für Teilnehmende mit Wohn- oder Arbeitssitz in Deutschland. Eine Förderung außerhalb Deutschlands ist nicht möglich.

Für Berufseinsteiger, Arbeitsuchende, Quereinsteiger, Startups, Berufserfahrene, Aufsteiger, Spezialisten, …

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Häufig gestellte Fragen

Was ist Azure AI und wofür wird es genutzt?

Azure AI bündelt Cloud-Dienste von Microsoft für künstliche Intelligenz. Damit lassen sich unter anderem Texte verstehen, Bilder analysieren, Sprache verarbeiten, Informationen aus Dokumenten extrahieren und generative KI in Anwendungen integrieren.

Wo begegnet Azure AI im Arbeitsalltag?

Typische Beispiele sind intelligente Suchsysteme, Chatbots, automatische Dokumentenauswertung, Bilderkennung und Textanalyse. Solche KI-Lösungen kommen unter anderem in Kundenservice, Verwaltung, Entwicklung, Produktion und Datenanalyse zum Einsatz.

Welche KI-Arten sind für Azure relevant?

Zu den zentralen Bereichen gehören generative KI, Machine Learning, Natural Language Processing und Computer Vision. Je nach Aufgabe erzeugen KI-Systeme Inhalte, erkennen Muster, analysieren natürliche Sprache oder gewinnen Informationen aus Bildern.

Was kann generative KI in Azure leisten?

Generative KI kann Texte erstellen, Inhalte zusammenfassen, Fragen beantworten oder Informationen aufbereiten. Über Azure lassen sich solche Funktionen in Anwendungen und digitale Prozesse integrieren und mit vorhandenen Unternehmensdaten verbinden.

Woran erkennt man einen geeigneten KI-Anwendungsfall?

Geeignet sind Aufgaben, bei denen große Datenmengen ausgewertet, Inhalte klassifiziert oder wiederkehrende Informationen verarbeitet werden. Entscheidend sind ein klar definiertes Ziel, geeignete Daten und ein messbarer Nutzen für den jeweiligen Prozess.

Wer profitiert von Azure-AI-Kenntnissen?

Azure-AI-Wissen ist für IT, Entwicklung, Datenanalyse, Projektmanagement und technische Beratung relevant. Es erleichtert die Bewertung von KI-Lösungen und schafft eine Grundlage für die Mitarbeit an cloudbasierten KI-Projekten.

Welche Grundlagen sind für den Einstieg wichtig?

Grundlegendes Verständnis für IT, Daten und Cloud Computing ist hilfreich. Tiefgehende Programmier- oder Machine-Learning-Kenntnisse sind für einen ersten Einstieg nicht erforderlich, da zunächst zentrale KI-Konzepte und Einsatzmöglichkeiten im Vordergrund stehen.

Was macht eine Azure-AI-Lösung zuverlässig?

Klare Anforderungen, hochwertige Daten und kontrollierte Ergebnisse sind zentrale Voraussetzungen. Zusätzlich spielen Datenschutz, Zugriffsrechte, Transparenz und Responsible AI eine wichtige Rolle, damit KI-Anwendungen nachvollziehbar und verantwortungsvoll eingesetzt werden.

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