AI-102 Prüfungsvorbereitung + Exam: Azure AI Engineer – Kurs

Der Kurs AI-102 Prüfungsvorbereitung und Exam bereitet Teilnehmende systematisch auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung "Designing and Implementing an Azure AI Solution" vor und schließt die Ablage des offiziellen Herstellerexamens ein. Im Zentrum stehen die Planung, Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen auf der Azure-Plattform, einschließlich Cognitive Services, Azure OpenAI, Natural Language Processing, Computer Vision und konversationellen Agenten. Der Kurs verbindet theoretische Prüfungsvorbereitung mit angewandten Laborübungen in realen Azure-Umgebungen. Nach erfolgreichem Bestehen der Prüfung erhalten Teilnehmende das Zertifikat "Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate", eine der gefragtesten KI-Qualifikationen im Microsoft-Ökosystem. Angesichts des rasanten Wachstums KI-gestützter Anwendungen in Unternehmen positioniert diese Zertifizierung Teilnehmende optimal für Aufgaben an der Schnittstelle zwischen Softwareentwicklung, Dateningenieurwesen und künstlicher Intelligenz.

Die Kursinhalte orientieren sich an den Themenbereichen der offiziellen Microsoft-Prüfung AI-102 und werden durch Laborübungen in Azure vertieft. Die folgende Übersicht zeigt die wesentlichen inhaltlichen Schwerpunkte. Azure AI-Plattform und Grundlagen: Bevor einzelne KI-Dienste implementiert werden, steht das Verständnis der Azure AI-Architektur im Mittelpunkt. Dieser Block legt die Grundlage für den professionellen Umgang mit dem AI-Ökosystem von Microsoft.

• Überblick über Azure AI Services und deren Positionierung im Azure-Gesamtökosystem
• Provisionierung, Konfiguration und Authentifizierung von Cognitive Services Ressourcen
• Verwaltung von API-Schlüsseln, Managed Identities und RBAC für AI-Ressourcen
• Monitoring von AI-Diensten mit Azure Monitor, Diagnoseprotokollen und Metriken
• Responsible AI: Microsofts Prinzipien für Fairness, Transparenz, Inklusivität und Sicherheit

Vision-Dienste und Computer Vision: Die visuelle Wahrnehmung ist eines der leistungsstärksten Anwendungsfelder von KI. Dieser Block vermittelt den Einsatz von Azure Computer Vision für Bildanalyse, Objekterkennung und dokumentenbasierte Anwendungen.

• Bildanalyse mit Azure Computer Vision: Tags, Beschriftungen, Objekte, Gesichtserkennung
• Training und Deployment von Custom Vision Modellen für domänenspezifische Bildklassifikation
• Verarbeitung und Analyse von Videos mit Azure Video Indexer
• Extraktion strukturierter Daten aus Dokumenten und Formularen mit Form Recognizer
• OCR und Texterkennung in gescannten Dokumenten und Bildern

Sprach- und Textverarbeitungsdienste: Natürliche Sprache ist die wichtigste Schnittstelle zwischen Menschen und KI-Systemen. Dieser Block deckt alle wesentlichen NLP-Dienste auf Azure ab.

• Textanalyse mit Azure Language Service: Sentimentanalyse, Entitätserkennung, Schlüsselbegriffe
• Übersetzung und Sprachidentifikation mit Azure Translator
• Konversationelles Sprachverständnis (CLU) mit Language Understanding
• Spracherkennung und Sprachsynthese mit Azure Speech Services
• Azure OpenAI Service: Nutzung grosser Sprachmodelle, Prompt Engineering und RAG-Muster

Konversationelle Agenten und Bot-Entwicklung: Chatbots und virtuelle Assistenten sind eine der häufigsten Einsatzformen von KI in Unternehmen. Dieser Block vermittelt den Aufbau, das Training und den Deployment von Konversations-Agenten auf Azure.

• Entwicklung von Bots mit Azure Bot Service und dem Bot Framework SDK
• Integration von Language Understanding und QnA Maker in Bot-Lösungen
• Deployment von Bots in Teams, Webchat, Alexa und weiteren Kanälen
• Implementierung von Multi-Turn-Dialogen und Kontextverwaltung
• Testen und Debuggen von Bot-Anwendungen mit dem Bot Framework Emulator

Praxisblock — Typische Prüfungsszenarien und Laborübungen

• Provisionierung einer Cognitive Services Ressource und Integration in eine Python-Applikation
• Training eines Custom Vision Modells für die Qualitätskontrolle in einem Industriekontext
• Aufbau eines Dokumentenextraktions-Workflows mit Form Recognizer und Logic Apps
• Entwicklung eines mehrsprachigen Chatbots mit Azure Bot Service und CLU
• Integration des Azure OpenAI Service in eine Suchanwendung mit Retrieval Augmented Generation
• Implementierung von Sprachtranskription und -synthese in einer Telefonservice-Lösung
• Analyse von Kundenfeedback mit Azure Language Service und Visualisierung in Power BI
• Einrichten von Diagnoseprotokollen und Alerts für eine produktive Cognitive Services Lösung
• Überprüfung einer KI-Lösung auf Einhaltung der Responsible-AI-Prinzipien
• Prüfungssimulationen mit typischen Fragen zur AI-102-Prüfung
• Fallstudie: Design einer End-to-End-KI-Lösung für ein Kundenservice-Szenario
• Absicherung von AI-Diensten durch Virtual Networks und Private Endpoints

Dieser Praxisblock reproduziert die typischen Aufgabenformate der offiziellen Prüfung und macht Teilnehmende mit den häufigsten Szenarien vertraut. Ergänzt wird er durch Besprechungen der offiziellen Microsoft-Lernpfade und Übungsprüfungen.

Der Kurs richtet sich an IT-Fachleute und Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die mit KI-Diensten auf Azure arbeiten und ihre Kenntnisse durch eine offizielle Zertifizierung nachweisen möchten. Typische Teilnehmende sind.

• Entwicklerinnen und Entwickler mit Azure-Erfahrung, die in KI-Projekte einsteigen möchten
• Data Scientists, die Azure-spezifische KI-Dienste und deren Integration kennenlernen möchten
• Cloud Solution Architects, die KI-Lösungsarchitekturen für Kunden entwerfen
• IT-Fachleute aus Bereichen wie NLP, Computer Vision oder Automatisierung
• Machine Learning Engineers, die auf Azure-Dienste wechseln oder diese ergänzen möchten

Der Kurs wird überwiegend im Combined-Learning-Format angeboten, das Präsenzphasen, Online-Seminar-Einheiten und selbstgesteuertes Lernen kombiniert. Laborübungen in Azure-Sandboxumgebungen sind zentraler Bestandteil der Didaktik und ermöglichen die direkte Anwendung des Gelernten in realistischen Szenarien. Ergänzend bieten strukturierte Prüfungssimulationen eine gezielte Vorbereitung auf das Format und die Inhalte der offiziellen Prüfung AI-102.

In der Vollzeitvariante dauert der Kurs üblicherweise zwischen drei Tagen und einer Woche. Kombinierte Formate oder Teilzeit-Varianten erstrecken sich typischerweise über mehrere Wochen bis zu drei Monate. Der individuelle Lernplan, der im Vorgespräch erstellt wird, bestimmt die effektive Kursdauer.

Der Kurs schließt mit der offiziellen Microsoft-Prüfung AI-102 ab. Bei erfolgreichem Bestehen wird das Zertifikat "Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate" verliehen. Zusätzlich erhalten Teilnehmende ein Lehrgangszertifikat des Kursanbieters, das die Teilnahme an der Weiterbildung dokumentiert.

Die Nachfrage nach KI-Kompetenz auf der Azure-Plattform ist in den vergangenen Jahren stark gestiegen und setzt sich unverändert fort. Unternehmen in nahezu allen Branchen integrieren Azure Cognitive Services, Azure OpenAI und verwandte Dienste in ihre digitalen Produkte und internen Prozesse. Die Zertifizierung als Azure AI Engineer Associate signalisiert Arbeitgebern, dass die Zertifizierte oder der Zertifizierte diese Dienste professionell einsetzen, absichern und in Unternehmensarchitekturen einbinden kann. Darüber hinaus erschliesst die Zertifizierung den Zugang zu einem wachsenden Marktsegment: KI-Projekte werden zunehmend nicht mehr von spezialisierten Forschungsteams, sondern von Engineerinnen und Engineers umgesetzt, die klassische Entwicklung mit KI-Diensten kombinieren. Das AI-102-Zertifikat positioniert Teilnehmende genau in dieser gefragten Rolle und öffnet den Weg in gut vergütete Positionen als Azure AI Engineer, Cloud Solution Architect oder KI-Projektleiterin und -projektleiter.