AI-100 Azure Bot Framework & LUIS + MS Teams – Kurs

Das Training AI-100 war das ursprüngliche Microsoft-Examen für Azure AI-Entwickler — fokussiert auf die Entwicklung von Conversational AI-Lösungen mit Azure Bot Framework, LUIS und den kognitiven Diensten. Obwohl dieses Exam inzwischen durch AI-102 abgelöst wurde, haben die technischen Inhalte nichts an Relevanz verloren: Bots, LUIS-Sprachmodelle und die Integration von Cognitive Services sind in vielen Azure-Projekten nach wie vor Standard. Dieser Kurs vermittelt genau diese Kernkompetenzen — ergänzt durch einen praxisorientierten Block zu Microsoft Teams als führender Kollaborationsplattform, in der AI-Bots heute am häufigsten deployed werden.

Der Kurs gliedert sich in einen Azure-AI-Kernteil und einen ergänzenden Microsoft-Teams-Block. Grundlagen kognitiver Dienste auf Azure Zu Beginn wird das Fundament gelegt: Welche kognitiven Dienste bietet Azure, wie sind sie kategorisiert, und welche eignen sich für Conversational AI-Szenarien? Der Block gibt Orientierung in einem breiten Diensteportfolio.

• Überblick über Azure Cognitive Services: Sprache, Vision, Entscheidung, Suche
• Azure-Ressourcen anlegen und API-Keys verwalten
• Authentifizierung gegen Cognitive Services (Keys vs. Managed Identity)
• Erste Aufrufe: Text Analytics (Stimmungsanalyse, Entitätserkennung) in C#
• Fehlerbehandlung und Quotenmanagement bei kognitiven Diensten

Bots mit dem Azure Bot Framework entwickeln Das Herzstück des Kurses: Wie entsteht ein Bot? Von der leeren Projektstruktur über die Dialog-Logik bis zum ersten funktionierenden Gesprächsfluss.

• Projektstruktur eines Bot Framework-Projekts in C#
• Dialoge, Waterfall-Dialoge und Prompt-Typen verstehen
• Zustandsverwaltung: ConversationState und UserState
• Kanalkonfiguration im Azure Bot Service
• Lokales Testing mit Bot Framework Emulator

LUIS und QnA Maker für intelligente Bots Dieser Block widmet sich dem sprachlichen Kern von AI-Bots: dem Sprachverstehen.

• LUIS: Intentionen anlegen, Utterances labeln, Entitätstypen definieren
• Modell trainieren, evaluieren und in die Azure-Infrastruktur veröffentlichen
• QnA Maker: Wissensdatenbank aus FAQs und PDFs befüllen
• Bots mit QnA Maker koppeln: Multi-Turn-Dialoge und Fallback-Strategien
• LUIS und QnA Maker kombinieren: Dispatching-Pattern für komplexe Bots

Microsoft Teams und Bot-Integration Der zweite Kursteil erklärt Microsoft Teams als Plattform und Deployment-Ziel für entwickelte Bots.

• Teams-Architektur: Kanäle, Tabs, Messaging Extensions und Bots in Teams
• Teams als Kanal im Azure Bot Service konfigurieren
• Adaptive Cards für reichhaltige Teams-Bot-Antworten gestalten
• Proaktive Nachrichten: Bots, die ohne Nutzerinteraktion schreiben
• Meetings, Besprechungen und Microsoft Teams-Administration im Überblick
• Microsoft Teams für Chat, Dateien und Co-Authoring nutzen
• Teams-Governance: Rollen, Berechtigungen, externe Nutzung
• Integration mit Microsoft 365 (SharePoint, OneDrive, Planner)
• Administration und Policies in Teams
• Compliance und Datenschutz in Teams-Umgebungen
• Teams-Clients: Desktop, Web und Mobile
• Teams-Telefonie und Meeting-Funktionen im Überblick

Praxis und Konsolidierung Im abschließenden Praxisteil bauen Teilnehmende einen vollständigen Kundensupport-Bot, der Cognitive Services, LUIS und QnA Maker vereint und in Teams deployt wird.

• End-to-End-Entwicklung: Anforderungsanalyse, Architekturentscheidung, Implementierung
• Integration von Text Analytics für automatische Stimmungserkennung im Bot
• Telemetrie mit Application Insights: Gespräche analysieren, Abbrüche verstehen
• Bot-Sicherheit: Zugangsdaten in Key Vault auslagern, Endpoint-Absicherung
• Review und Feedbackrunde zu eigenen Bot-Projekten
• Abgrenzung zu AI-102: Welche Themen wurden erweitert, was ist neu?
• Ausblick auf weiterführende Azure AI-Themen (Azure Machine Learning, Cognitive Search)
• Prüfungstipps für den Übergang auf AI-102

Der praktische Projektteil ist besonders wertvoll: Teilnehmende sehen, wie ein vollständiger Konversationsfluss — von der Nutzeranfrage über LUIS-Erkennung bis zur QnA-Antwort — technisch zusammenwächst.

Das Training richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler mit Azure-Grundkenntnissen, die gezielt Bot-Entwicklung und Sprachverstehenssysteme vertiefen wollen.

• Backend-Entwickler mit C#-Erfahrung, die in Azure AI-Projekte einsteigen
• Cloud-Entwickler, die vorhandene Anwendungen um intelligente Gesprächsinterfaces erweitern wollen
• Teams-Administratoren mit Entwicklungshintergrund, die Bots für ihr Unternehmen bauen möchten
• IT-Berater, die Azure AI-Lösungen für Kunden konzipieren
• Entwickler, die sich auf AI-102 vorbereiten und konkret mit Bot Framework und LUIS starten wollen

Das Training ist stark hands-on ausgerichtet. Theoriephasen sind kurz; der Großteil der Kurszeit entfällt auf geführte Lab-Übungen, in denen Teilnehmende direkt mit dem Bot Framework SDK, LUIS-Portal und Azure Bot Service arbeiten. Jedes Modul schließt mit einer Übungsaufgabe, die eigenständig gelöst wird. Im Teams-Block wird demonstrativ gearbeitet, da administrative Aktionen in realen Teams-Umgebungen gezeigt werden. Das Combined-Learning-Format erlaubt flexible Teilnahme.

Der Kurs dauert je nach Anbieter und Format zwischen zwei und vier Wochen. Vollzeit-Varianten ermöglichen einen kompakten Abschluss. Der Teams-Block wird in der Regel in ein bis zwei Schulungstagen behandelt und kann auch parallel zu den AI-Modulen liegen.

Da das AI-100-Examen offiziell eingestellt ist, bereiten viele Anbieter parallel auf die AI-102-Prüfung vor. Das international anerkannte Microsoft-Herstellerzertifikat wird nach bestandener Prüfung ausgestellt. Zusätzlich erhalten Teilnehmende ein Lehrgangszertifikat des Kursanbieters.

Conversational AI ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche der Unternehmenssoftware. Kundensupport-Bots, interne FAQ-Assistenten und proaktive Teams-Bots sind in mittleren und großen Unternehmen heute Standardanforderungen — und der Bedarf an Entwicklern, die diese Systeme bauen können, übersteigt das Angebot deutlich. Die Kombination aus Bot Framework, LUIS und QnA Maker deckt den Kern dieser Nachfrage ab: Wer nach dem Kurs einen funktionierenden, mehrsprachigen Bot deployt hat, hat eine konkrete Arbeitsprobe, die in Vorstellungsgesprächen zählt. Der Teams-Block sorgt dafür, dass das Deployment nicht im Abstrakten bleibt, sondern auf die tatsächliche Unternehmensrealität trifft, in der Teams die zentrale Kommunikationsplattform ist. Als Übergangs-Curriculum zwischen dem eingestellten AI-100 und dem aktuellen AI-102 eignet sich dieser Kurs auch für Entwickler, die bereits Vorkenntnisse haben und diese systematisch auffrischen und zertifizieren wollen — ohne den gesamten AI-102-Kurs von vorne zu beginnen.