AI and Machine Learning Specialist with Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

Diese Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte, die KI-Lösungen auf der Microsoft-Azure-Plattform entwickeln und betreiben wollen. Der AI-und-ML-Domänenteil konzentriert sich hier bewusst auf die Anwendungsschicht: Natural Language Processing (NLP), Computer Vision und die Integration vorgefertigter kognitiver Dienste in eigene Anwendungen. Der zweite Bestandteil, die Vorbereitung auf das Examen AI-102 (Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate), gibt diesen Kenntnissen eine belastbare Zertifizierungsgrundlage. Wer nach dem Kurs Azure-KI-Dienste eigenständig konfigurieren, anpassen und in Geschäftsanwendungen einbinden kann, entspricht dem Anforderungsprofil, das Microsoft mit dieser Zertifizierung beschreibt.

Modul 1 — Natural Language Processing mit Azure Sprache ist das häufigste Interface zwischen Menschen und KI-Systemen. Dieser Block zeigt, wie Sie auf Azure strukturiert mit Textdaten arbeiten — von der Sentiment-Analyse über Named-Entity-Recognition bis hin zu eigenen Klassifikationsmodellen, die ohne ML-Expertise durch wenige Trainingsbeispiele aufgebaut werden können.

• Azure AI Language: Sentiment-Analyse, Key-Phrase-Extraction, Named Entity Recognition, Language Detection
• Conversational Language Understanding (CLU): Intents, Entitäten und Utterances für Bots und Assistenten
• Custom Text Classification: Training eigener Mehrklassen-Modelle im Language Studio
• Azure Bot Service und Power Virtual Agents: Integration von NLP in dialogbasierte Anwendungen
• Übersetzungsdienste: Azure Translator für mehrsprachige Inhalte
• Speech-Services: Speech-to-Text, Text-to-Speech und Custom Neural Voice

Modul 2 — Computer Vision und multimodale KI Visuelle Wahrnehmung ist neben Sprache die zweite große Kategorie moderner KI-Anwendungen. Dieser Block vermittelt, wie Sie Bilder und Videos in Azure analysieren, klassifizieren und in Geschäftsprozesse integrieren.

• Azure Computer Vision: Bildanalyse, Thumbnail-Generierung, Dominante Farben, Beschriftungen
• Optical Character Recognition (OCR): Texterkennung aus Dokumenten, Formularen und Bildern mit Azure Form Recognizer
• Custom Vision: Training eigener Bildklassifikations- und Objekterkennungsmodelle ohne tiefe ML-Kenntnisse
• Azure Video Indexer: automatische Inhaltsanalyse und Zeitstempel-basierte Suche in Videos
• Face API: Gesichtserkennung, Altersschätzung, Emotionserkennung und Identitätsverifikation (Compliance-Hinweise)
• Multimodale Szenarien: Kombination von Vision und Language in einem Pipeline-Workflow

Modul 3 — Azure Machine Learning und MLOps Während die Cognitive Services ohne eigenes Training auskommen, zeigt dieser Block, wie Sie mit Azure Machine Learning eigene Modelle trainieren, versionieren und in Produktionsumgebungen betreiben.

• Azure ML Studio: Arbeitsbereiche, Compute-Cluster, Datasets und Experimente
• Automatisches maschinelles Lernen (AutoML): Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning
• Pipelines in Azure ML: reproduzierbare Workflows für Training, Validierung und Deployment
• Modell-Deployment: Managed Online Endpoints, Batch-Endpoints und Monitoring
• Responsible AI Dashboard: Fehleranalyse, Fairness-Auswertung, Interpretierbarkeit
• Integration mit Git und CI/CD: MLOps-Workflows mit Azure DevOps und GitHub Actions

Modul 4 — AI-102-Prüfungsvorbereitung: Azure AI Engineer Associate Das AI-102-Examen prüft, ob Sie Azure-KI-Dienste planen, implementieren und sichern können. Dieser Block bereitet systematisch auf die Prüfungsdomänen vor und schärft das Verständnis für typische Aufgabenformate.

• Prüfungsdomänen im Überblick: Planung und Verwaltung einer Azure AI-Lösung, Computer Vision, NLP, Knowledge Mining, generative KI
• Sicherheit und Governance: Azure Key Vault, Managed Identities, Private Endpoints für KI-Dienste
• Azure OpenAI Service: Deployen von GPT-Modellen, Prompt Engineering, Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Kostenoptimierung und Skalierung: Pricing-Modelle für Cognitive Services, Throttling und Caching
• Prüfungsformat und Zeitmanagement: Aufbau der 180-Minuten-Prüfung, Fragetypen (Multiple Choice, Drag-and-Drop, Case Studies)
• Übungsszenarien und Wiederholung zentraler Konfigurationsschritte im Azure Portal

Die Weiterbildung richtet sich an technische Fachkräfte mit ersten Erfahrungen in der Software- oder Cloud-Entwicklung, die sich auf Azure AI spezialisieren und mit der offiziellen Microsoft-Zertifizierung belegen wollen.

• Softwareentwickler, die KI-Funktionalitäten in bestehende Azure-Anwendungen integrieren möchten
• Cloud-Architekt:innen und Solution Architects mit Interesse an KI-Workloads
• Datenwissenschaftler, die ihre ML-Kenntnisse um Cloud-Deployment ergänzen wollen
• IT-Consultants, die Kunden bei der Auswahl und Implementierung von Azure-KI-Diensten beraten
• DevOps- und MLOps-Ingenieure, die Modell-Pipelines auf Azure aufbauen und betreiben

Der Lehrgang verbindet Live-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer mit eigenständigen Übungsphasen in Azure-Laborumgebungen. In den synchronen Einheiten zeigen erfahrene Dozenten die Konfiguration von Diensten im Azure Portal und über die CLI, während Sie zeitgleich mitarbeiten. Fallstudien aus Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Fertigungsindustrie verdeutlichen, welche Cognitive Services für welche Geschäftsanforderungen geeignet sind. Selbstlernphasen dienen der Vertiefung von Prüfungsszenarien und der Wiederholung von Konfigurationsschritten. Präsenz-Arbeitsplätze in New-Horizons-Centern stehen optional zur Verfügung.

Vollzeitmodus, Dauer zwischen einem und drei Monaten je nach gewählter Modulkombination. Das AI-102-Examen wird separat beim Microsoft-Zertifizierungsportal gebucht; die Zertifizierung ist nach Bestehen unbefristet gültig (mit empfohlenem Renewal nach einem Jahr). Individuelle Starttermine und Teilzeit-Varianten sind auf Anfrage möglich.

Nach Abschluss des Lehrgangs erhalten Sie ein trägerinternes Lehrgangszertifikat. Zusätzlich bereitet Sie der Kurs auf das externe Microsoft-Examen AI-102 vor, dessen Bestehen zur Zertifizierung als Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate führt. Diese Zertifizierung wird von Microsoft ausgestellt, ist global anerkannt und dokumentiert konkrete Handlungskompetenz auf der Azure-KI-Plattform.

Der Azure AI Engineer Associate ist eine der am stärksten nachgefragten Cloud-Zertifizierungen im KI-Bereich, weil sie technische Tiefe mit konkreten Produktkenntnissen verbindet. Unternehmen, die Azure bereits für andere Workloads nutzen, bevorzugen Kandidaten, die KI-Dienste in die bestehende Cloud-Infrastruktur einbetten können — ohne eine separate On-Premise-KI-Infrastruktur aufzubauen. Der Kurs hebt sich dadurch ab, dass er nicht abstrakt über ML-Konzepte spricht, sondern den direkten Weg von einem Geschäftsproblem zu einer konfigurierten Azure-Lösung zeigt. Sie lernen, welchen Dienst Sie für welche Anforderung wählen, wie Sie ihn absichern und wie Sie ihn in eine CI/CD-Pipeline einbetten — das sind die Fragen, die in realen Projekten entscheiden. Für Fachkräfte, die bereits in Azure-Projekten arbeiten, ist die AI-102-Zertifizierung ein direkter, messbarer Karriereschritt. Sie signalisiert Arbeitgebern und Kunden, dass die entsprechende Person nicht nur konzeptionell über KI spricht, sondern Azure-KI-Lösungen eigenständig implementieren kann — ein Unterschied, der sich in den Gehaltserwartungen und der Projektzuweisung bemerkbar macht.