- Einführung in Azure AI und Machine Learning
- Grundlagen künstlicher Intelligenz und Machine Learning
- Überblick über Azure AI Services und Azure Machine Learning
- Cloudbasierte KI-Architekturen und Einsatzszenarien
- Einführung in Responsible AI und Governance
- Azure AI Services und Cognitive Services
- Verarbeitung von Sprache, Text und Bildern
- Nutzung von Speech Services und Language Services
- Computer Vision und Bildanalyse
- Implementierung intelligenter Such- und Analysefunktionen
- Machine Learning und Modellbereitstellung
- Erstellung und Training von Machine-Learning-Modellen
- Datenaufbereitung und Feature Engineering
- Modellbewertung und Optimierung
- Deployment und Verwaltung von ML-Modellen in Azure
- Generative KI und intelligente Anwendungen
- Einführung in generative KI-Technologien
- Integration von Azure OpenAI Services
- Prompt Engineering und KI-gestützte Automatisierung
- Entwicklung intelligenter Chatbots und Assistenten
- Sicherheit, Monitoring und Skalierung
- Sicherheitskonzepte für KI-Anwendungen
- Überwachung und Optimierung von KI-Workloads
- Skalierung cloudbasierter AI-Lösungen
- Best Practices für produktive KI-Umgebungen
LernzieleNach dem Seminar beherrschen Sie die Entwicklung und Integration moderner KI-Lösungen mit Microsoft Azure AI Services. Sie können Machine-Learning-Modelle erstellen, trainieren und produktiv bereitstellen sowie Cognitive Services und generative KI-Technologien effizient einsetzen. Darüber hinaus sind Sie in der Lage, intelligente Anwendungen für Sprach-, Text- und Bildverarbeitung zu entwickeln und moderne Azure-Werkzeuge für Automatisierung, Skalierung und Überwachung professionell zu nutzen. Sie erhalten praxisnahe Kenntnisse zur Umsetzung leistungsfähiger und sicherer KI-Anwendungen in cloudbasierten Umgebungen.
ZielgruppenDas Seminar richtet sich an Entwickler, Data Engineers, KI-Entwickler, Softwarearchitekten und IT-Professionals, die moderne KI-Lösungen mit Microsoft Azure entwickeln oder verwalten möchten. Das Training eignet sich für Fachkräfte mit Aufgaben im Bereich Machine Learning, Datenanalyse, Automatisierung und Cloud-Entwicklung. Sie benötigen Grundkenntnisse in Softwareentwicklung, Datenverarbeitung und Cloud-Technologien. Erste Erfahrungen mit Python, Azure oder Machine-Learning-Konzepten sind von Vorteil.