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AI-3016 Develop copilots with Azure AI Studio
Wer KI-Assistenten selbst bauen möchte, statt sie nur zu nutzen, ist hier richtig. Azure AI Studio gibt dir die Werkzeuge an die Hand, um aus Ideen echte Copilot-Lösungen zu machen – strukturiert, skalierbar und einsatzbereit.
Zentrale Themen
- Aufbau intelligenter Copiloten mit Azure AI Studio – von der Konfiguration bis zum Deployment.
- Prompt-Strukturen gestalten und Large Language Models gezielt steuern.
- Datenquellen, APIs und Unternehmenslogik in Copilot-Lösungen einbinden.
- Sicherheitsrichtlinien, Governance-Anforderungen und verantwortungsvoller KI-Einsatz.
- Copilot-Lösungen testen, optimieren und dauerhaft betreiben.
Voraussetzung
Hilfreich sind Grundkenntnisse in Cloud- oder Azure-Diensten sowie praktische Erfahrungen im Bereich KI oder Softwareentwicklung.
Zielgruppe
Entwicklerinnen und Entwickler, IT-Architektinnen und -Architekten sowie technisch orientierte Fachkräfte, die KI-gestützte Assistenten eigenständig konzipieren und realisieren wollen.
Du bekommst das nötige Wissen, um Copilots nicht nur zu verstehen, sondern sie produktiv in bestehende Systemlandschaften einzubauen – sicher, wartbar und zukunftsfähig.
- Grundfunktionen und Einsatzmöglichkeiten von Azure AI Studio erkunden.
- Azure AI-Ressourcen über Azure AI Studio bereitstellen und verwalten.
- Ein KI-Projekt in Azure AI Studio anlegen und koordinieren.
- Situationen einschätzen, in denen Azure AI Studio der richtige Einstiegspunkt ist.
- Den Entwicklungsprozess für Sprachmodellanwendungen von Anfang bis Ende nachvollziehen.
- Abläufe in Prompt Flow beschreiben und ihre Funktion erklären.
- Kernkomponenten von Prompt Flow analysieren und gezielt einsetzen.
- Erkennen, warum Retrieval Augmented Generation (RAG) für fundierte Sprachmodell-Ausgaben notwendig ist.
- Eigene Daten mit Azure AI Search indexieren und für Sprachmodelle zugänglich machen.
- Einen Copiloten aufbauen, der im Azure AI Studio auf deinen eigenen Daten basiert.
- Den Gesamtprozess verantwortungsvoller generativer KI-Entwicklung beschreiben und anwenden.
- Potenzielle Risiken und Schäden in KI-Lösungen erkennen und nach Priorität ordnen.
- Das Ausmaß von Schäden in einer generativen KI-Lösung messen und bewerten.
- Erkannte Schäden gezielt minimieren und beheben.
- Eine generative KI-Lösung sicher und verantwortungsbewusst in Betrieb nehmen.
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.
