AI-102 Designing and Implementing an Azure AI Solution plus MS Teams

Diese Weiterbildung richtet sich an Softwareentwickler, die intelligente, KI-gestützte Anwendungen auf der Microsoft-Azure-Plattform entwerfen und umsetzen möchten. Im Mittelpunkt steht der offizielle Lernpfad für das Examen AI-102: Designing and Implementing an Azure AI Solution, das zur Zertifizierung Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate führt. Ergänzt wird das Programm durch ein praxisorientiertes Modul zu Microsoft Teams, das die wesentlichen Funktionen der Collaboration-Plattform in der Microsoft-365-Welt vermittelt. Beide Bestandteile sind aufeinander abgestimmt und vermitteln sowohl technische Tiefe im KI-Bereich als auch praktische Teamarbeitskompetenz.

Modul 1 — KI-Grundlagen und Azure Cognitive Services Azure bietet eine breite Palette vortrainierter KI-Dienste, die sich ohne tiefgehendes Machine-Learning-Know-how in Anwendungen integrieren lassen. Dieses Modul legt die konzeptionellen und technischen Grundlagen, um diese Dienste zielgerichtet einzusetzen.

• Überblick über KI-Konzepte und das Azure-KI-Portfolio
• Arbeiten mit Azure Cognitive Services: Konfiguration, Authentifizierung, Schlüsselverwaltung
• Vision-Dienste: Computer Vision, Custom Vision, Face API
• Formularerkennung (Form Recognizer) und strukturierte Dokumentenverarbeitung
• Einsatz von Azure Anomaly Detector für datengetriebene Überwachung
• Verantwortungsvolle KI: Fairness, Transparenz, Nachvollziehbarkeit

Modul 2 — Natürliche Sprachverarbeitung und Sprachverständnis Anwendungen, die menschliche Sprache verstehen und verarbeiten, bilden das Herzstück vieler moderner KI-Lösungen. Dieses Modul behandelt die gesamte NLP-Kette von der Textanalyse bis zur gesprochenen Interaktion.

• Azure Language Services: Stimmungsanalyse, Entity Recognition, Schlüsselwortextraktion
• Azure CLU (Conversational Language Understanding): Intents und Entities trainieren
• Spracherkennung und Sprachsynthese mit dem Azure Speech Service
• Sprachübersetzung in Echtzeit mit Azure Translator
• QnA Maker / Custom Question Answering: Wissensdatenbanken aufbauen und pflegen
• Multi-Turn-Konversationen und geführte Dialoge gestalten

Modul 3 — Konversationslösungen und Azure Bot Service Der Azure Bot Service ermöglicht es, regelbasierte und KI-gestützte Bots zu entwickeln, die über verschiedene Kanäle (Teams, Web, Telefon) erreichbar sind. Dieses Modul begleitet den gesamten Entwicklungszyklus eines produktionstauglichen Bots.

• Architektur des Azure Bot Framework: Aktivitäten, Dialoge, Middleware
• Erstellung eines einfachen Bots mit dem Bot Framework SDK (C# oder Python)
• Verbindung von Bots mit Azure Language-Diensten
• Deployment und Kanalanschluss (Teams, Web Chat, Direct Line)
• Monitoring und Fehlerdiagnose über Azure Application Insights
• Testen und Iterieren von Konversationsflüssen

Modul 4 — Microsoft Teams als Kollaborationsplattform Microsoft Teams ist die zentrale Kommunikations- und Produktivitätsplattform der Microsoft-365-Welt. Dieses Modul vermittelt das nötige Handwerkszeug, um Teams im Arbeitsalltag effizient zu nutzen und in bestehende Microsoft-Dienste einzubinden.

• Teams-Architektur: Organisationsstruktur, Teams, Kanäle, Tabs
• Messaging-Funktionen: Chats, Anrufe, Besprechungen, Live-Events
• Integration von SharePoint, OneDrive und anderen Microsoft-365-Diensten
• Einsatz von Apps und Connectors aus dem Teams App Store
• Verwaltung und Sicherheitseinstellungen für Teams-Administratoren
• Anbindung eigener Anwendungen und Bots an Teams-Kanäle

Praxisblock — Hands-on Projekte und Übungsszenarien Parallel zur Theorie arbeiten die Teilnehmer an praxisnahen Aufgaben, die reale Einsatzszenarien abbilden.

• Entwicklung einer mehrsprachigen Kundendienst-Anwendung mit Azure Language Services
• Aufbau und Training einer CLU-App für einen spezifischen Geschäftsbereich
• Integration von Computer Vision in eine Web-App zur Dokumentenverarbeitung
• Erstellung und Deployment eines FAQ-Bots mit Custom Question Answering
• Verbindung des Bots mit einem Teams-Kanal als produktiver Kommunikationskanal
• Konfiguration und Anpassung eines Teams-Arbeitsbereichs für ein Projektteam
• Entwicklung eines einfachen Tab-Bots für eine Teams-App-Integration
• Überwachung und Optimierung von KI-Diensten über Azure Monitor
• Sicherheits-Review: Least-Privilege-Prinzip für Azure AI-Ressourcen umsetzen
• Analyse von Responsible-AI-Szenarien anhand konkreter Fallbeispiele
• Testen von Bot-Konversationsflüssen mit dem Bot Framework Emulator
• Dokumentation und Präsentation einer End-to-End-KI-Lösung

Die praxisorientierten Einheiten sind bewusst so konzipiert, dass die Teilnehmer Lösungen schrittweise aufbauen und dabei typische Fehlerszenarien und Optimierungsansätze kennenlernen. Die Arbeit mit echtem Quellcode in C# oder Python fördert das Verständnis für die Zusammenhänge zwischen den Diensten. Am Ende des Kurses verfügen die Teilnehmer über ein Portfolio an dokumentierten Lösungsbeispielen, die sie in Vorstellungsgesprächen oder bei internen Projekten präsentieren können.

Diese Weiterbildung richtet sich an Softwareentwickler und IT-Fachleute, die KI-gestützte Lösungen auf der Azure-Plattform umsetzen möchten und sich gezielt auf das Examen AI-102 vorbereiten wollen.

• Erfahrene Entwickler mit Azure-Grundkenntnissen, die sich auf KI spezialisieren möchten
• Architekten und Techniker, die KI-Dienste in bestehende Systemlandschaften integrieren
• IT-Professionals, die im Umfeld von Microsoft 365 tätig sind und Teams vertiefen wollen
• Berufswechsler mit solider Programmier- und Cloud-Erfahrung
• Personen, die eine Microsoft-Zertifizierung im KI-Bereich anstreben

Der Unterricht findet im Combined-Learning-Format statt: Präsenzphasen in einem ausgestatteten Lernzentrum werden mit virtuellen Live-Sessions verbunden, sodass Teilnehmer wahlweise vor Ort oder per Videokonferenz teilnehmen können. Jede Lerneinheit kombiniert kurze Theorie-Blöcke mit sofort anschließenden praktischen Übungen in der Azure-Sandbox-Umgebung. Praxiserfahrene Trainer begleiten die Übungsaufgaben und geben direktes Feedback zu Lösungsansätzen. Die Arbeit in kleinen Gruppen fördert den fachlichen Austausch und das gemeinsame Lösen realer Problemstellungen.

Der Kurs erstreckt sich über mehr als einen Monat bis zu drei Monate und wird in Vollzeit absolviert. Das genaue Stundenvolumen richtet sich nach dem individuellen Lehrplan und dem Umfang der gewählten Module. Die Kombination aus AI-102-Vorbereitung und Teams-Einführung erfordert ausreichend Lernzeit, um beide Themenbereiche mit der nötigen Tiefe zu behandeln.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmer ein trägerinternes Lehrgangs-Zertifikat. Das primäre Ziel des AI-102-Anteils ist die externe Microsoft-Zertifizierungsprüfung AI-102: Designing and Implementing an Azure AI Solution, die bei einem akkreditierten Prüfungszentrum oder über Pearson VUE online abgelegt wird und zur Zertifizierung Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate führt. Die Prüfungsvorbereitung ist integraler Bestandteil des Programms, die Prüfungsgebühr ist separat zu entrichten.

Der Azure AI Engineer Associate gehört zu den gefragtesten Microsoft-Zertifizierungen im wachsenden Markt für intelligente Anwendungen. Mit dem AI-102-Abschluss belegen Fachleute, dass sie nicht nur einzelne KI-Dienste bedienen können, sondern ganzheitliche KI-Lösungen architektieren, implementieren und verantworten. Diese Kombinationskompetenz — technische Umsetzung plus verantwortungsvoller KI-Einsatz — unterscheidet zertifizierte Azure AI Engineers auf dem Arbeitsmarkt deutlich von reinen Kurs-Absolventen. Die Ergänzung durch den Teams-Baustein macht den Kurs besonders wertvoll für Entwickler, die in Microsoft-365-nahen Unternehmensumgebungen arbeiten. Bots und KI-Anwendungen, die direkt in Teams eingebunden sind, haben in modernen Arbeitswelten eine hohe Akzeptanz — wer beides beherrscht, kann komplette Lösungen end-to-end liefern, von der KI-Logik bis zum Kommunikationskanal. Für Fachleute, die im Zuge der digitalen Transformation Verantwortung für KI-gestützte Projekte übernehmen möchten, bietet dieser Kurs eine solide, praxisnahe Basis. Die Kombination aus zertifiziertem KI-Know-how und Teams-Kompetenz ist eine Investition, die in einer Vielzahl von Branchen unmittelbar verwertbar ist.