AI Developer: Azure AI Engineer Associate – Zertifizierung

Die Weiterbildung AI Developer Professional bereitet gezielt auf die Microsoft-Zertifizierung Azure AI Engineer Associate vor und richtet sich an Personen, die international anerkannte Kompetenznachweise im Bereich Cloud-KI anstreben. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von KI-Lösungen mit Azure-Diensten: von der Verarbeitung natürlicher Sprache über Bilderkennung bis zu konversationellen Assistenzsystemen, jeweils eingebettet in die grundlegenden Prinzipien verantwortungsvoller KI-Entwicklung. Die Module der Weiterbildung sind individuell kombinierbar, sodass sich der Lernweg an vorhandene Kenntnisse und berufliche Ziele anpassen lässt. Der Live-Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer statt, ergänzt durch Theorie-Einheiten, Übungsphasen, Praxistrainings, Fallstudienarbeiten und Projektaufgaben, die den Charakter eines klassischen Präsenzunterrichts abbilden.

Der erste Themenblock vermittelt die Grundlagen der Microsoft-Azure-KI-Plattform. Teilnehmende erhalten einen strukturierten Überblick über die zentralen Dienste, auf denen die weiteren Module aufbauen.

• Überblick über die KI-Dienste der Microsoft-Azure-Plattform
• Grundprinzipien der Cloud-basierten KI-Entwicklung
• Einrichtung und Konfiguration einer Azure-KI-Umgebung
• Auswahl geeigneter Dienste für unterschiedliche Anwendungsfälle
• Grundlagen verantwortungsvoller KI-Entwicklung

Der zweite Block widmet sich der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bilderkennung mit Azure-KI-Diensten. Teilnehmende lernen, wie sich Text- und Bildinformationen automatisiert auswerten lassen.

• Verarbeitung natürlicher Sprache mit Azure-KI-Diensten
• Extraktion von Informationen aus unstrukturiertem Text
• Grundlagen der Bilderkennung und Objekterkennung
• Integration von Spracherkennungsfunktionen in eigene Anwendungen
• Kombination von Sprach- und Bilddiensten in einem gemeinsamen Anwendungsfall

Der dritte Block behandelt die Entwicklung konversationeller Assistenzsysteme. Im Mittelpunkt steht, wie sich dialogbasierte Anwendungen mit Azure-KI-Diensten strukturiert aufbauen lassen.

• Grundprinzipien konversationeller KI-Systeme
• Aufbau eines dialogbasierten Assistenzsystems
• Anbindung eines Assistenzsystems an bestehende Anwendungen
• Testen und iterative Verbesserung konversationeller Lösungen
• Einordnung typischer Grenzen konversationeller KI-Systeme

Der vierte Block widmet sich der verantwortungsvollen Entwicklung sowie der gezielten Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfung. Teilnehmende lernen, KI-Lösungen kritisch zu prüfen, bevor sie eingesetzt werden.

• Datenschutz- und Fairness-Aspekte bei Azure-KI-Lösungen
• Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-Anwendungen in der Cloud
• Dokumentation eigener KI-Lösungen für Nachvollziehbarkeit
• Wiederholung zentraler Prüfungsinhalte der Zertifizierung Azure AI Engineer Associate
• Bearbeitung von Übungsaufgaben im Prüfungsformat

Im praxisorientierten Teil entwickeln die Teilnehmenden ein eigenes Projekt, das mehrere Azure-KI-Dienste zu einer funktionsfähigen Anwendung verbindet.

• Konzeption eines eigenen Projektvorhabens mit Azure-KI-Diensten
• Einrichtung der benötigten Azure-Ressourcen für das eigene Projekt
• Integration eines Sprachverarbeitungsdienstes in die eigene Anwendung
• Integration eines Bilderkennungsdienstes in die eigene Anwendung
• Aufbau eines einfachen dialogbasierten Bedienelements
• Testen der eigenen Anwendung mit unterschiedlichen Beispieldaten
• Überprüfung der eigenen Lösung auf Datenschutz- und Fairness-Aspekte
• Fehlerbehebung und Überarbeitung der eigenen Anwendung
• Dokumentation des eigenen Projekts
• Bearbeitung eines Übungsfragenkatalogs zur Zertifizierungsprüfung
• Simulation einer vollständigen Prüfungssituation
• Abschließende Präsentation des eigenen Azure-KI-Projekts

Der Live-Unterricht findet durchgehend im virtuellen Klassenzimmer statt und verbindet Theorie-Einheiten mit Übungsphasen, Praxistrainings, Fallstudienarbeiten und Projektaufgaben, sodass der Charakter eines klassischen Präsenzunterrichts erhalten bleibt. Damit eignet sich die Weiterbildung für alle, die praktische Erfahrung in der Entwicklung von KI-Lösungen mit Microsoft Azure sammeln und diese durch eine international anerkannte Zertifizierung belegen möchten.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die international anerkannte Zertifizierungen in modernen, branchenübergreifenden Methodentrainings erlangen möchten, insbesondere im Bereich Cloud-KI-Entwicklung.

• Personen mit Interesse an einer Tätigkeit als AI Developer oder Machine Learning Engineer
• IT-Fachkräfte, die sich in Richtung Cloud-KI-Entwicklung spezialisieren möchten
• Entwicklerinnen und Entwickler, die Azure-KI-Dienste in eigene Projekte integrieren möchten
• Personen, die eine international anerkannte Microsoft-Zertifizierung im KI-Bereich anstreben
• Quereinsteigende mit IT-Affinität, die einen praxisnahen Weg in die Cloud-KI-Entwicklung suchen

Der Live-Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer statt; für die interaktive Teilnahme werden Mikrofon, Kamera und Chat genutzt. Praxiserfahrene Dozierende vermitteln die Inhalte abwechslungsreich mit Theorie-Einheiten, Übungsphasen, Praxistrainings, Fallstudienarbeiten und Projektaufgaben, sodass sich der Unterricht wie ein klassischer Präsenzunterricht gestaltet. Eine Teilnahme im Homeoffice ist möglich. Durch die individuell kombinierbaren Module lässt sich der Lernweg zudem gezielt auf einzelne Azure-KI-Dienste ausrichten, die im späteren Berufsalltag besonders relevant sind.

Da die Module der Weiterbildung individuell kombinierbar sind, hängt die Dauer von den gewählten Modulen ab. Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke von den Azure-KI-Grundlagen bis zur Zertifizierungsvorbereitung, die je nach individuellem Lernweg unterschiedlich gewichtet werden können. Wer bereits Erfahrung mit einzelnen Azure-Diensten mitbringt, kann die entsprechenden Module gezielt überspringen und mehr Zeit in unbekannte Themenfelder investieren.

Die Weiterbildung bereitet auf ein international anerkanntes Herstellerzertifikat von Microsoft, die Zertifizierung Azure AI Engineer Associate, vor und schließt ergänzend mit einem trägerinternen Lehrgangszertifikat ab. Grundlage für Letzteres ist das im vierten Themenblock erarbeitete eigene Azure-KI-Projekt.

Wer diese Weiterbildung abschließt, kann KI-Lösungen nicht nur theoretisch einordnen, sondern eigenständig mit Azure-Diensten für Sprache, Bild und Konversation entwickeln. Diese praktische Umsetzungsfähigkeit wiegt bei vielen Arbeitgebern schwerer als rein theoretisches Wissen über Cloud-KI. Da Microsoft Azure zu den führenden Cloud-Plattformen zählt und viele Unternehmen KI-Funktionen zunehmend über Cloud-Dienste statt über eigene Infrastruktur beziehen, ist praktische Erfahrung mit Azure-KI-Diensten branchenübergreifend gefragt. Eine international anerkannte Microsoft-Zertifizierung macht diese Kompetenz zusätzlich für Arbeitgeber nachprüfbar. Langfristig eröffnet die Weiterbildung Perspektiven als AI Developer, Machine Learning Engineer oder Cloud Solutions Architect sowie eine Grundlage für eine weitere Vertiefung in Richtung spezialisierter Azure-Zertifizierungen, die auf den hier erworbenen Grundlagen aufbauen.