Azure OpenAI Service AI-050T00 – Kurs & Zertifikat

Generative Künstliche Intelligenz ist längst keine Nischenthematik mehr, sondern ein zentraler Treiber digitaler Transformation in Unternehmen jeder Größe. Wer KI-Lösungen auf Basis von Azure OpenAI Service entwickeln und produktiv einsetzen kann, zählt zu den gefragtesten Fachkräften am Markt. Diese Weiterbildung kombiniert den offiziellen Microsoft-Kurs AI-050T00 mit einer Einheit zu Microsoft Teams und vermittelt damit sowohl die technische Tiefe der generativen KI als auch die kollaborative Infrastruktur, in der KI-Anwendungen heute typischerweise eingebettet werden. Lernende erarbeiten praxisnah, wie sie über Azure OpenAI APIs leistungsstarke Sprachmodelle ansprechen, Prompts systematisch gestalten, Modelle an spezifische Unternehmensanforderungen anpassen und fertige Lösungen in bestehende Applikationslandschaften integrieren. Das Programm schließt mit einem international anerkannten Herstellerzertifikat sowie einem Lehrgangszertifikat von New Horizons ab.

Modul 1 — Grundlagen generativer KI und Azure OpenAI Service: Dieser Block legt das Fundament für alle weiteren Einheiten. Lernende verstehen, wie Large Language Models trainiert werden, welche Fähigkeiten und Grenzen sie haben und wie der Azure OpenAI Service als managed Plattform diese Modelle für Unternehmensanwendungen zugänglich macht.

• Architektur und Funktionsprinzip von Transformer-Modellen
• Überblick über verfügbare Modelle (GPT-4, GPT-3.5, DALL-E, Whisper) im Azure-Portfolio
• Azure OpenAI Service vs. OpenAI API — Unterschiede und Compliance-Vorteile
• Einrichten von Azure OpenAI-Ressourcen im Azure Portal
• Authentifizierung mit API-Schlüsseln und Azure Active Directory
• Erste Anfragen über REST und das Azure OpenAI Python SDK

Modul 2 — Prompt Engineering und RAG-Architektur: Prompt Engineering ist die Disziplin, die entscheidet, ob ein Sprachmodell nützliche oder nutzlose Antworten liefert. In diesem Abschnitt lernen Teilnehmende, Prompts strukturiert aufzubauen und über Retrieval-Augmented Generation eigene Unternehmensdaten sicher in KI-Antworten einzubeziehen.

• Zero-Shot-, Few-Shot- und Chain-of-Thought-Prompting im Vergleich
• System-Prompts und Gesprächskontext gezielt steuern
• Azure Cognitive Search als Vektordatenbank für RAG-Szenarien einrichten
• Embeddings erzeugen und semantische Ähnlichkeitssuche implementieren
• Sicherheitsfilter und Content-Management-Richtlinien konfigurieren
• Evaluation von Prompt-Qualität mit systematischen Testfällen

Modul 3 — Fine-Tuning, Integration und Skalierung: Wenn Standard-Prompting nicht ausreicht, ermöglicht Fine-Tuning das Anpassen von Modellgewichten auf domänenspezifische Daten. Dieser Block behandelt zudem die Einbettung fertiger Lösungen in produktive Systemarchitekturen und die Skalierung unter Lastbedingungen.

• Vorbereitung von Trainingsdaten und Anforderungen an das Fine-Tuning-Dataset
• Fine-Tuning-Job auf Azure OpenAI starten und Ergebnisse evaluieren
• Integration über Azure Functions, Logic Apps und API Management
• Monitoring mit Azure Monitor und Application Insights
• Kostenkontrolle durch Token-Budgets und Deployment-Konfigurationen
• CI/CD-Pipelines für KI-Lösungen auf Azure DevOps

Modul 4 — Microsoft Teams: Kollaboration in der modernen Arbeitswelt: Microsoft Teams bildet für viele Unternehmen den primären digitalen Arbeitsraum. In dieser Einheit verstehen Lernende, wie Teams Chats, Besprechungen, Dateien und externe Apps in einer Oberfläche vereint und wie KI-gestützte Features wie Copilot for Microsoft 365 in Teams eingesetzt werden.

• Teams-Architektur: Kanäle, Chats, Tabs und Konnektoren
• Besprechungen planen, moderieren und mit KI-Zusammenfassungen nachbereiten
• Teams Phone und Audio-Conferencing für hybride Arbeitsszenarien
• Externe Apps und benutzerdefinierte Tabs über das Teams App Framework integrieren
• Sicherheit und Compliance in Teams konfigurieren (Retention Policies, DLP)
• Teams-Bots mit Azure Bot Service und Azure OpenAI verbinden

Praxis-Block — Anwendungsszenarien und Projektübungen

• Aufbau eines einfachen Chatbots mit Azure OpenAI und Azure Bot Service
• RAG-Demo: Unternehmens-FAQ über Vektorsuche auffindbar machen
• Prompt-Bibliothek für ein fachspezifisches Anwendungsszenario erstellen
• Fine-Tuning-Experiment mit einem kleinen Domänen-Datensatz durchführen
• Kostenabschätzung und Architekturentscheidung für ein Produktivsystem
• Integration des fertigen Chatbots als Teams-Bot
• Content-Filter-Regeln definieren und auf Compliance-Anforderungen prüfen
• Verantwortungsvoller KI-Einsatz: Bias-Analyse an einem realen Prompt-Set
• Monitoring-Dashboard für Token-Verbrauch und Antwortlatenzen einrichten
• Technische Dokumentation einer Azure OpenAI-Lösung erstellen
• Peer-Review von Prompt-Designs und konstruktives Feedback geben
• Abschlusspräsentation der entwickelten Lösung vor einer fiktiven Fachkommission

Die Praxisübungen verlaufen in kleinen Gruppen unter Anleitung zertifizierter Trainer und nutzen reale Azure-Sandbox-Umgebungen. Lernende erhalten damit einen sicheren Rahmen, um Fehler zu machen und gezielt daraus zu lernen, ohne produktive Systeme zu gefährden. Jede Übungseinheit wird von einer strukturierten Nachbesprechung begleitet, in der typische Stolperfallen, Best Practices und aktuelle Neuerungen des Azure-Ökosystems diskutiert werden.

Diese Weiterbildung richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler, IT-Fachkräfte und technisch versierte Berufseinsteiger, die generative KI professionell in Unternehmensapplikationen einsetzen möchten. Geeignet ist der Kurs insbesondere für Personen, die eine Zertifizierung im Azure AI-Bereich anstreben oder ihre bestehenden Cloud-Kenntnisse gezielt um KI-Kompetenzen erweitern wollen.

• Softwareentwickler mit Interesse an KI-Entwicklung auf der Azure-Plattform
• Cloud-Architekten, die KI-Komponenten in Systemdesigns integrieren möchten
• IT-Fachkräfte, die Prompt Engineering und RAG-Architekturen verstehen wollen
• Berufseinsteiger mit Grundkenntnissen in Python und Cloud-Technologien
• Fachkräfte, die auf internationale Herstellerzertifizierungen von Microsoft abzielen

Der Kurs wird überwiegend als Combined Learning durchgeführt, das heißt Präsenz- und Online-Einheiten wechseln sich planmäßig ab und ergänzen sich inhaltlich. Theoretische Grundlagen werden in kurzen, strukturierten Lehrvorträgen vermittelt und sofort durch Hands-on-Übungen in Azure-Sandbox-Umgebungen vertieft. Jede Einheit ist so konzipiert, dass Lernende aktiv Lösungen entwickeln, Fehler analysieren und Erkenntnisse im Plenum teilen. Die Lerngruppen sind klein gehalten, damit Trainer gezielt auf individuelle Fragen eingehen können. Ergänzende Lernmaterialien, Aufzeichnungen und Übungsaufgaben stehen über die Lernplattform jederzeit abrufbar zur Verfügung.

Die Weiterbildung erstreckt sich über mehr als eine Woche bis zu einem Monat und wird sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit angeboten. Der genaue Zeitplan wird im individuellen Vorgespräch vor Kursbeginn festgelegt und richtet sich nach den beruflichen und persönlichen Gegebenheiten der Teilnehmenden. Die Gesamtstundenzahl umfasst sowohl synchrone Lehreinheiten als auch selbstgesteuerte Lernphasen mit Übungsaufgaben. Individuelle und flexibel gestaltbare Starttermine sind auf Anfrage möglich.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat von New Horizons. Die Herstellerzertifizierung belegt die erworbenen Kenntnisse im Bereich Azure OpenAI und generativer KI-Entwicklung gegenüber potenziellen Arbeitgebern und Kunden weltweit. Da es sich um eine externe Zertifizierungsprüfung eines Technologieherstellers handelt, ist die Anerkennung international verbreitet und in vielen Stellenausschreibungen explizit als Anforderung gelistet. Das ergänzende Lehrgangszertifikat dokumentiert die vollständige Teilnahme am Kurs und die Auseinandersetzung mit dem gesamten Lehrplan.

Der Abschluss dieser Weiterbildung verschafft Teilnehmenden einen messbaren Vorsprung auf einem Arbeitsmarkt, der händeringend nach Fachkräften sucht, die generative KI nicht nur kennen, sondern produktiv auf Enterprise-Niveau einsetzen können. Die Kombination aus Azure OpenAI Service und Microsoft Teams bildet genau die Werkzeugkombination ab, die in vielen Unternehmen bereits im Einsatz ist oder kurzfristig eingeführt wird. Wer beide Bereiche beherrscht, kann unmittelbar nach der Weiterbildung wertschöpfend tätig werden. Darüber hinaus bieten international anerkannte Herstellerzertifikate eine karriereseitige Absicherung: Sie sind nicht an einen einzigen Arbeitgeber gebunden, sondern dokumentieren standardisierte Kompetenzen, die branchenweit verstanden werden. Für Berufseinsteiger öffnen sie Türen zu Einstiegspositionen als Junior AI Engineer oder Cloud Developer, für erfahrene Fachkräfte belegen sie eine gezielte Spezialisierung, die bei Gehaltsverhandlungen und Projektverantwortungen zum Tragen kommt.Eine frühzeitige Beratung durch den zuständigen Ansprechpartner bei der Behörde oder direkt beim Kursanbieter hilft, den jeweils passenden Weg zu identifizieren.