AI-900 Azure AI Fundamentals Kurs mit Examen

Der Kurs AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals vermittelt ein solides Grundverständnis künstlicher Intelligenz und der Microsoft Azure-Dienste, mit denen KI-Lösungen entwickelt und betrieben werden. Im Mittelpunkt stehen sowohl theoretische Konzepte als auch die praktische Anwendung von Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services und dem Azure OpenAI Service. Der Kurs schließt eine strukturierte Prüfungsvorbereitung ein und endet mit der Abnahme des offiziellen Microsoft AI-900-Examen. Das Training zielt nicht darauf ab, professionelle Datenwissenschaftler oder Softwareentwickler auszubilden, sondern vermittelt ein breites Bewusstsein für gängige KI-Workloads und befähigt Teilnehmende dazu, passende Azure-Dienste für konkrete Szenarien zu identifizieren und zu benennen.

Block 1 — Grundlagen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens Dieser Abschnitt legt das begriffliche Fundament des gesamten Kurses. Teilnehmende lernen, was KI ist, wie maschinelles Lernen von klassischer Programmierung abweicht und welche grundlegenden Lernparadigmen (supervised, unsupervised, reinforcement learning) es gibt. Sie verstehen, wie Azure Machine Learning als verwalteter Cloud-Dienst diese Konzepte zugänglich macht.

• Definition und Abgrenzung von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning
• Überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen im Vergleich
• Regression, Klassifikation und Clustering als zentrale ML-Aufgaben
• Azure Machine Learning Workspace und Designer-Oberfläche kennenlernen
• AutoML: automatisiertes Training und Modellauswahl auf Azure
• Grundprinzipien der Modellevaluierung (Genauigkeit, Precision, Recall)

Block 2 — Azure Cognitive Services und Computer Vision Azure Cognitive Services bündeln vorgefertigte KI-Modelle, die per REST-API eingebunden werden können. Dieser Block behandelt insbesondere die Vision-Dienste: Bilderkennung, Objekterkennung, Gesichtserkennung und optische Zeichenerkennung stehen im Vordergrund. Teilnehmende verstehen, wie diese Dienste ohne eigenes Modelltraining in Anwendungen integriert werden.

• Übersicht über Azure Cognitive Services (Vision, Sprache, Entscheidung, Suche)
• Azure Computer Vision Service: Bildbeschreibungen, Kategorisierung, Thumbnail-Generierung
• Azure Custom Vision: Training eigener Bildklassifizierer ohne tiefes ML-Wissen
• Azure Face API: Gesichtserkennung, Attributextraktion, Gesichtsverifikation
• Azure Form Recognizer (Document Intelligence): OCR und Formularextraktion
• Praktische Einbindung von Vision-APIs über HTTP-Anfragen

Block 3 — Natürliche Sprachverarbeitung und Konversations-KI Natural Language Processing ist eines der meistgenutzten KI-Anwendungsgebiete. Teilnehmende erhalten einen strukturierten Überblick über die NLP-Dienste auf Azure, von der Spracherkennung bis zu Sentiment-Analyse und Chatbot-Entwicklung. Der Azure OpenAI Service und seine Sprachmodelle werden in diesem Block eingeführt.

• Azure Language Service: Stimmungsanalyse, Schlüsselbegriff-Extraktion, Entitätserkennung
• Azure Speech Services: Sprache-zu-Text, Text-zu-Sprache, Sprachübersetzung
• Azure Translator: mehrsprachige Übersetzung und Sprachenerkennung
• Language Understanding (CLU) und Frage-Antwort-Dienste (QnA)
• Azure Bot Service und Power Virtual Agents für Konversations-KI
• Einführung in den Azure OpenAI Service: GPT-Modelle, Prompting, verantwortungsvoller Einsatz

Block 4 — Responsible AI, Wissensgewinnung und Prüfungsvorbereitung Microsoft hat Grundsätze für verantwortungsvolle KI definiert — Fairness, Zuverlässigkeit, Datenschutz, Inklusivität, Transparenz und Rechenschaftspflicht. Dieser Abschnitt beleuchtet diese Prinzipien und behandelt Azure Cognitive Search als Werkzeug zur Wissensgewinnung. Abschließend werden alle prüfungsrelevanten Inhalte in strukturierten Übungseinheiten wiederholt.

• Die sechs Responsible-AI-Prinzipien von Microsoft und ihre praktischen Implikationen
• Azure Cognitive Search: Volltextsuche, KI-Anreicherung, Knowledge Store
• Skillsets und Indexer im Azure-Search-Kontext
• Zusammenfassung prüfungsrelevanter Themen nach AI-900-Lernpfad
• Übungsexamen: Bearbeitung typischer Multiple-Choice-Fragen mit Erläuterungen
• Prüfungsstrategien und Tipps für das offizielle Microsoft-Examen

Praxis-Block — Angewandte Szenarien und Laborübungen Im praktischen Teil des Kurses werden die gelernten Konzepte anhand konkreter Azure-Szenarien vertieft. Teilnehmende arbeiten direkt in der Azure-Umgebung und erleben den Einsatz der Dienste aus erster Hand.

• Erstellen eines Azure Machine Learning Workspace im Azure Portal
• Trainieren eines einfachen Klassifikationsmodells mit AutoML
• Einbinden des Azure Computer Vision Service per REST-Call
• Testen des Language Service mit eigenen Texteingaben (Sentiment, Entitäten)
• Aufbau eines einfachen Chatbots mit Azure Bot Service und QnA Maker
• Konfiguration eines Azure Cognitive Search Index mit KI-Anreicherung
• Abrufen von Antworten aus einem GPT-Modell via Azure OpenAI Service (Playground)
• Analyse von Responsible-AI-Szenarien anhand von Fallbeispielen
• Bearbeitung vollständiger Mock-Prüfungen mit Auswertung und Besprechung
• Zeitmanagement und Fragetechnik im Multiple-Choice-Format trainieren
• Wiederholung schwacher Bereiche auf Basis individueller Testergebnisse
• Persönliches Feedback und Lernplan-Anpassung vor dem Examen

Der Praxis-Block verbindet alle Module zu einem zusammenhängenden Lernbogen. Jede Laboreinheit schließt mit einer Rückschausrunde ab, in der Fragen beantwortet und Missverständnisse korrigiert werden. Das Abschlusstraining richtet sich gezielt auf die Anforderungen des offiziellen Examen aus. Durch wiederholte Übungseinheiten im Prüfungsformat gewinnen Teilnehmende Sicherheit im Umgang mit der Fragenstruktur und entwickeln ein klares Bild ihrer eigenen Stärken und Lücken.

Der Kurs richtet sich an Fach- und Führungskräfte sowie Quereinsteiger, die ein fundiertes Grundverständnis von KI und Azure-Diensten aufbauen wollen, ohne selbst coden oder modellieren zu müssen.

• IT-Professionals aus Bereichen wie Systemadministration, Projektmanagement oder IT-Support, die ihr KI-Wissen erweitern möchten
• Berater, Produktmanager und Business-Analysten, die KI-Projekte begleiten oder bewerten
• Entwickler und Cloud-Architekten, die ihr Azure-Portfolio um KI-Kenntnisse ergänzen wollen
• Studierende und Berufseinsteiger, die eine international anerkannte Microsoft-Zertifizierung als Karrieresprungbrett nutzen möchten
• Personen, die eine strukturierte Vorbereitung auf die AI-900-Prüfung suchen und von einem begleiteten Lernpfad profitieren wollen

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt und kombiniert geführte Online-Seminar-Phasen mit selbstgesteuerten Lernabschnitten. Präsentationen, Live-Demonstrationen in der Azure-Umgebung und interaktive Laborübungen wechseln sich ab. Teilnehmende erhalten Zugang zu einer strukturierten Kursplattform mit Lernmaterialien, Übungsaufgaben und Mock-Prüfungen. Ein Trainer begleitet die Lernenden durch das Curriculum, beantwortet Fragen und passt das Tempo bei Bedarf an. Beide Lernformate — Vollzeit und Teilzeit — stehen zur Verfügung, sodass das Training in unterschiedliche Lebenssituationen integriert werden kann.

Die typische Kursdauer liegt zwischen einer Woche und einem Monat, abhängig vom gewählten Lernformat und individuellem Lerntempo. Für Vollzeitdurchläufe ist eine kompaktere Variante möglich; Teilzeitvarianten können sich auf mehrere Wochen erstrecken. Der Kurs endet mit dem offiziellen Microsoft AI-900-Examen, dessen Termin im Rahmen des Kursangebots koordiniert wird. Individuelle Starttermine können nach Absprache vereinbart werden.

Teilnehmende legen am Ende des Kurses das offizielle Microsoft AI-900-Examen ab. Bei bestandener Prüfung wird das international anerkannte Microsoft-Zertifikat "Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals" ausgestellt. Zusätzlich erhalten Teilnehmende ein trägerinitiatives Lehrgangszertifikat als Nachweis der absolvierten Weiterbildung. Das Microsoft-Zertifikat ist weltweit anerkannt und wird auf der Microsoft-Profilseite (Credly) öffentlich sichtbar.

Das AI-900-Zertifikat ist ein global anerkannter Nachweis für KI-Grundlagenwissen auf der Microsoft Azure-Plattform. Es öffnet Türen in Teams und Projekte, die KI-gestützte Systeme planen, einführen oder betreiben — ohne dass Teilnehmende selbst zu Datenwissenschaftlern werden müssen. Wer den Einstieg in Azure-KI-Themen gefunden hat, kann danach gezielt weiterführende Zertifizierungen wie AI-102 (Azure AI Engineer) oder DP-100 (Data Scientist) angehen. Beruflich eröffnet das Zertifikat konkrete Perspektiven: Arbeitgeber aus Industrie, Beratung, öffentlichem Sektor und IT-Dienstleistung suchen zunehmend nach Mitarbeitenden, die KI-Themen einordnen und kommunizieren können — auch ohne selbst zu programmieren. Das AI-900-Zertifikat ist dabei oft die erste Qualifikation, die auf dem Lebenslauf signalisiert: Diese Person versteht, worum es bei KI geht.