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AI-3019 Build AI Apps with Azure Database for PostgreSQL

Wer KI-Anwendungen nicht nur konzipieren, sondern auch fundiert betreiben will, braucht eine solide Datenbasis. Azure Database for PostgreSQL liefert die nötige Cloud-Infrastruktur – direkt integrierbar in moderne KI-Workflows.

Zentrale Themen

  • Anbindung von KI-Diensten an Azure Database for PostgreSQL und Cloud-native Integration.
  • Datenmodellierung und Abfrageoptimierung speziell für AI-Workloads.
  • Skalierbarkeit und Performance durch Cloud-native Plattformfunktionen.
  • Sicherheit, Governance und stabiler Betrieb von Datenbankinfrastrukturen.
  • Orchestrierung von Applikationslogik, Daten und KI-Services in einer Gesamtarchitektur.

Voraussetzung
Kenntnisse in SQL und relationalen Datenbanken sind hilfreich. Erste Erfahrungen mit Azure-Diensten und Anwendungsentwicklung werden empfohlen.

Zielgruppe
Data-Professionals, Cloud-Entwicklerinnen und -Entwickler, Backend-Engineers und technische Fachkräfte, die KI-gestützte Anwendungen auf Basis relationaler Datenbanken aufbauen oder weiterentwickeln wollen.

Du lernst, wie stabile Datenarchitektur und moderne KI-Services zusammenkommen – und wie du beides produktiv, sicher und skalierbar in Cloud-Umgebungen betreibst.
 

Kursinhalte
  • Generative KI-Modelle im Überblick kennenlernen.
  • Azure AI-Erweiterungen für PostgreSQL erkunden und nutzen.
  • Den Aufbau und die Struktur von Azure OpenAI verstehen.
  • Azure Cognitive Services in PostgreSQL-Kontexten analysieren.
  • Azure ML-Integration in Datenbankworkflows untersuchen.
  • Das Prinzip semantischer Suche verstehen und einordnen.
  • Vektordaten in PostgreSQL speichern und verwalten.
  • Embeddings erstellen und in Suchanfragen einbinden.
  • Praxisbeispiele zur vektorbasierten Suche umsetzen.
  • Textextraktion aus Datenbankeinträgen erklären und anwenden.
  • Abstraktionsebenen zwischen KI-Diensten und Datenbankschicht untersuchen.
  • Stimmungen aus Texten bewerten und klassifizieren.
  • Meinungen und Nuancen aus strukturierten Daten erfassen.
  • Relevante Schlüsselbegriffe aus Daten herausfiltern.
  • Entitäten und Einheiten in Texten identifizieren.
  • Persönlich identifizierbare Informationen (PII) in Daten erkennen.
  • Azure AI Translator konfigurieren und in Workflows einbinden.
  • Datenbankeinträge automatisiert übersetzen und sprachlich verarbeiten.
  • Azure ML für Datenbankaufgaben einsetzen und testen.
  • Trainierte ML-Modelle direkt in PostgreSQL-Abfragen nutzen.

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.