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AI-200 Develop AI cloud solutions on Azure
Daten, Cloud und KI wachsen auf Azure zu einer leistungsfähigen Plattform zusammen. Wer intelligente Anwendungen entwickeln will, findet hier die Werkzeuge und Services dazu.
Zentrale Themen
- Architektur und Umsetzung cloudbasierter KI-Anwendungen auf Azure.
- Einsatz von Azure AI Services und Azure OpenAI in der Praxis.
- Sprach-, Bild- und Datenpipelines mit Azure-Diensten aufbauen.
- KI-Modelle über APIs in bestehende Anwendungen einbinden.
- AI-Workflows und Automatisierungen mit Azure gestalten.
- Sichere und verantwortungsvolle KI-Systeme konzipieren.
Voraussetzung
Wer bereits mit Programmierung, REST APIs und grundlegenden Azure-Diensten vertraut ist, steigt direkt in die praktischen Inhalte ein.
Zielgruppe
Passend für alle, die im Cloud-Umfeld mit KI-Funktionen arbeiten – ob als Entwickler, Cloud-Spezialist oder in anderen technischen Rollen.
Azure-Technologien machen es möglich, komplexe Anforderungen mit skalierbaren, intelligenten Lösungen zu bewältigen.
Kursinhalte
Bereitstellen von Container-Anwendungen auf Azure
- Container-Images über die Azure Container Registry organisieren und verwalten.
- Container im Azure App Service betreiben und publizieren.
Container-Apps mit Azure Container Apps betreiben und skalieren
- Apps in Azure Container Apps bereitstellen und starten.
- Laufende Container steuern und anpassen.
- Skalierungsregeln für Container-Apps konfigurieren.
Kubernetes-Anwendungen auf Azure bereitstellen und überwachen
- Anwendungen mithilfe von Azure Kubernetes Service bereitstellen und betreiben.
- Konfigurationen und Umgebungen im AKS gezielt anpassen.
- Laufende Anwendungen überwachen und Fehlerursachen ermitteln.
Azure Cosmos DB für NoSQL in KI-Anwendungen einsetzen
- NoSQL-Abfragen für Azure Cosmos DB entwickeln.
- Vektorbasierte Suchfunktionen in Azure Cosmos DB für NoSQL umsetzen.
- Abfragen in Azure Cosmos DB für NoSQL hinsichtlich ihrer Performance optimieren.
KI-Funktionen mit Azure Database for PostgreSQL entwickeln
- Daten in Azure Database for PostgreSQL anlegen, verwalten und abfragen.
- Vektorsuche innerhalb von Azure Database for PostgreSQL einrichten.
- KI-Funktionen in PostgreSQL-basierte Anwendungen integrieren.
Azure Managed Redis für KI-Lösungen nutzen
- Datenverarbeitung mit Azure Managed Redis umsetzen.
- Ereignisbasierte Nachrichtenprozesse über Azure Managed Redis realisieren.
- Azure Managed Redis als Vektorspeicher einsetzen.
Azure-Backend-Dienste für KI-Workflows integrieren
- KI-Aufgaben über Azure Service Bus in Warteschlangen organisieren und verarbeiten.
- Ereignisbasierte KI-Prozesse mit Azure Event Grid umsetzen.
- Serverlose Backend-Lösungen für KI-Anwendungen mit Azure Functions entwickeln.
Anwendungsgeheimnisse und Konfigurationen sicher verwalten
- Geheimnisse und Zugangsdaten mit Azure Key Vault schützen.
- Anwendungseinstellungen zentral in Azure App Configuration pflegen.
Anwendungen auf Azure überwachen und Probleme beheben
- Apps mit OpenTelemetry instrumentieren und Telemetriedaten erfassen.
- Protokolle und Metriken für Diagnose und Fehlerbehebung auswerten.
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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 …
Warum werden Azure AI Kenntnisse immer gefragter?
- KI verändert, wie Anwendungen gebaut werden. Wer Azure AI Services sicher und skalierbar einsetzen kann, bringt echten Mehrwert in Cloud-Projekte.
Welche Tools und Plattformen sind im AI-200-Training im Einsatz?
- Im Mittelpunkt stehen Azure AI Foundry, Azure OpenAI Service, Azure AI Search und weitere Azure AI Services – ergänzt durch praxisnahe Entwicklungsumgebungen.
Was lässt sich mit Azure AI im Unternehmen konkret umsetzen?
- Mit Azure lassen sich unterschiedliche KI-Anwendungen umsetzen – zum Beispiel intelligente Assistenzsysteme, automatisierte Datenauswertungen oder generative KI-Lösungen für digitale Geschäftsprozesse.
Welche Vorkenntnisse sollte ich mitbringen?
- Praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung, Kenntnisse in REST APIs und ein Grundverständnis von Cloud-Umgebungen sind hilfreich.
Wo spielt generative KI in Azure eine Rolle?
- Chatbots, intelligente Suche, Content-Verarbeitung und automatisierte Workflows sind typische Einsatzbereiche generativer KI auf Azure.
Was zeichnet professionelle Cloud-KI-Entwicklung aus?
- Verantwortungsvolle Nutzung, sichere Architektur, durchdachte Datenverarbeitung und die richtige Auswahl an Azure Services bilden das Fundament.
Wie verbessern Azure AI Skills meine Karrierechancen?
- Fachkenntnisse in KI-Entwicklung, Cloud-Architektur und Automatisierung zählen zu den gefragtesten IT-Kompetenzen auf dem Arbeitsmarkt.
Wie beschleunigt Azure meine KI-Projekte in der Praxis?
- Skalierbare Plattformen und ready-to-use Services machen es einfacher, KI-Modelle schnell und zuverlässig in produktive Anwendungen zu überführen.
Dein persönlicher Weg zur passenden Weiterbildung – wir beraten Dich individuell
Unsere erfahrenen Bildungsberater:innen begleiten Dich von der ersten Frage bis zum Start Deiner Weiterbildung.
