AI-driven Automation Specialist with Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

Dieser Kurs verbindet zwei spezialisierte Lernstränge: den Aufbau von Kompetenzen als AI-driven Automation Specialist — also die zielgerichtete Nutzung von KI für Automatisierungsszenarien in Geschäftsprozessen — und die Vorbereitung auf die offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung AI-102 (Azure AI Engineer Associate). Wer diesen Kurs abschließt, ist in der Lage, KI-Lösungen mit Azure Cognitive Services zu konzipieren, zu implementieren und in bestehende Systeme zu integrieren. Gleichzeitig entwickelt sich ein Verständnis dafür, wie KI-gestützte Automatisierung in Unternehmen strategisch und operativ eingesetzt wird.

Grundlagen der Azure AI Services für Entwickler und Architekten Dieser Block legt das technische Fundament, auf dem alle folgenden Inhalte aufbauen. Im Unterschied zum konzeptionellen AI-900-Level geht es hier um die praktische Nutzung und Konfiguration von Azure AI Services auf Implementierungsebene.

• Azure AI Services bereitstellen, verwalten und sichern
• Authentifizierung und Autorisierung für Azure AI APIs
• Azure Cognitive Services: Übersicht, REST-API-Konzept und SDK-Integration
• Monitoring und Troubleshooting von KI-Services in Azure
• Verantwortungsvolle KI nach dem Microsoft Responsible AI Standard
• Azure AI Studio als Entwicklungsumgebung für KI-Lösungen

Natural Language Processing und Sprachverständnis in Azure Sprachverarbeitung ist einer der zentralen Anwendungsbereiche moderner KI in Geschäftsprozessen — von der automatischen Auswertung von Kundenfeedback bis hin zu intelligenten Such- und Assistenzfunktionen.

• Azure AI Language: Entitätserkennung, Stimmungsanalyse, Schlüsselbegriff-Extraktion
• Conversational Language Understanding (CLU) — Intents, Entities, Utterances
• Question Answering: Wissensdatenbanken aufbauen und in Anwendungen einbetten
• Azure Translator: mehrsprachige Inhalte automatisiert verarbeiten
• Azure Speech Services: Sprachtranskription, Sprachsynthese, Sprechererkennung
• Custom Models für domänenspezifische Sprachverarbeitungsaufgaben

Computer Vision und Bildverarbeitung in Azure Bildbasierte KI-Anwendungen sind in der Industrie, im Handel und im Gesundheitswesen stark verbreitet. Dieser Block vermittelt die Azure-Services, die hierfür genutzt werden, und ihre Integration in Automatisierungsszenarien.

• Azure AI Vision: Bild- und Videoanalyse, Objekterkennung, OCR
• Custom Vision: Transfer Learning für eigene Bildklassifikations- und Erkennungsaufgaben
• Azure Face API: Gesichtserkennung und Verifikation
• Azure AI Video Indexer: automatisierte Video-Analyse und Inhaltsextraktion
• Bildverarbeitung in Produktionsprozessen: Fallbeispiele und Architekturmuster
• Kombination von Computer Vision mit anderen Azure-Services in Automatisierungspipelines

Azure Machine Learning und generative KI im Unternehmenskontext Der vierte Block behandelt maschinelles Lernen auf Azure-Plattformebene sowie die Integration generativer KI-Dienste — ein Bereich, der in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen hat.

• Azure Machine Learning Workspace: Experimente, Pipelines, Modell-Deployment
• Automated Machine Learning (AutoML) für strukturierte Datenaufgaben
• Azure OpenAI Service: Integration von GPT-Modellen in Anwendungen
• Responsible AI bei generativer KI: Content Filter, Sicherheitsgrenzen, Compliance
• MLflow für Modellverwaltung und -tracking in Azure
• Architekturoptionen für KI-gestützte Automatisierungslösungen in Azure

Praxisblock — KI-Automatisierungsszenarien und AI-102-Vorbereitung

• KI-Pipeline für automatisierte Dokumentenverarbeitung entwerfen
• Chatbot mit Azure Bot Service und CLU konfigurieren und testen
• Custom Vision-Modell für einen konkreten Anwendungsfall trainieren
• Speech-to-Text-Integration in ein Ticketsystem skizzieren
• Azure AI Language für die Auswertung von Kundenbewertungen anwenden
• KI-gestützte Anomalieerkennung in einem Prozessautomatisierungskontext modellieren
• Sicherheitsanforderungen für Azure AI APIs spezifizieren
• Architekturdiagramm für eine mehrstufige KI-Anwendung erstellen
• AI-102-Prüfungsszenarien bearbeiten: KI-Lösungen planen und implementieren
• Responsible AI Prinzipien auf ein konkretes Geschäftsprozess-Szenario anwenden
• Monitoring-Konzept für eine produktive KI-Lösung erarbeiten
• Azure OpenAI Service für einen internen Wissensassistenten konzipieren

Alle Praxisaufgaben orientieren sich an realen Unternehmensszenarien. Ziel ist es, das technische Wissen direkt mit Planungs- und Implementierungsaufgaben zu verbinden — und so die Vorbereitung für AI-102 mit echten Handlungskompetenzen zu verknüpfen.

Dieser Kurs richtet sich an Personen mit technischem Hintergrund, die in der Entwicklung oder Architektur von KI-Lösungen tätig sind oder werden wollen. Vorkenntnisse in der Azure-Cloud und grundlegende Programmierkenntnisse werden vorausgesetzt.

• IT-Fachkräfte und Entwickler:innen, die KI-Lösungen in Azure implementieren möchten
• Cloud-Architekt:innen, die KI-Services in Unternehmensarchitekturen integrieren
• Data Engineers und ML Engineers, die ihren Azure-KI-Stack ausbauen wollen
• Solution Architects mit Fokus auf Automatisierung und KI-Integration
• Personen, die die AI-102-Zertifizierung anstreben und sich systematisch vorbereiten möchten

Der Unterricht findet im Combined-Learning-Format statt: Live-Einheiten im virtuellen Klassenzimmer wechseln sich mit selbstgesteuerten Übungsphasen ab. In den Live-Einheiten werden Konzepte erklärt, Architekturen diskutiert und Praxisaufgaben gemeinsam bearbeitet. Dozenten mit praktischer Azure-Erfahrung vermitteln die Inhalte anhand von Theorie-Einheiten, Übungsaufgaben, Fallstudien und konkreten Implementierungsszenarien. Der Kurs ist für Vollzeit-Lernende konzipiert.

Da dieser Kurs zwei eigenständige Lernstränge — Automation Specialist-Curriculum und AI-102-Vorbereitung — verbindet, ist der Gesamtumfang entsprechend größer als bei einem reinen Zertifizierungskurs. Die genaue Stundenzahl und Kursdauer ist beim Anbieter zu erfragen und hängt von den gewählten Modulen ab.

Der Kurs bereitet auf die offizielle AI-102-Zertifizierungsprüfung von Microsoft vor, die als „Azure AI Engineer Associate" bezeichnet wird. Diese Prüfung wird über akkreditierte Testcenter von Microsoft abgenommen. Bei Bestehen erhalten Sie das Microsoft-Zertifikat „Azure AI Engineer Associate" — einen anerkannten Nachweis für die Fähigkeit, KI-Lösungen auf der Azure-Plattform zu entwickeln und zu verwalten. Der Automation-Specialist-Strang schließt mit einer trägerinternen Bescheinigung ab.

Der Markt für Azure-zertifizierte KI-Fachkräfte ist stark gewachsen und das Angebot an qualifizierten Personen bleibt knapp. Das AI-102-Zertifikat „Azure AI Engineer Associate" ist dabei einer der nachgefragtesten Nachweise — weil es zeigt, dass jemand nicht nur über KI spricht, sondern KI-Dienste in der Azure-Umgebung tatsächlich konfigurieren, implementieren und betreiben kann. In Stellenanzeigen für Cloud-Rollen, Solution-Architektur und Unternehmens-KI-Projekte wird dieses Zertifikat regelmäßig als Anforderung oder Präferenz genannt. Der AI-driven Automation Specialist-Strang ergänzt das technische Azure-Wissen um eine strategischere Perspektive: Wie werden KI-Dienste in Geschäftsprozesse integriert? Welche Automatisierungspotenziale existieren und wie werden sie priorisiert? Diese Kombination aus technischer Tiefe und prozessualem Verständnis ist das, was erfahrene KI-Fachkräfte von reinen Spezialisten unterscheidet. Wer diesen Kurs abschließt, ist in der Lage, eigenständig KI-Projekte zu konzipieren und umzusetzen — von der ersten Anforderungsaufnahme über die Auswahl der passenden Azure-Services bis hin zum Deployment und Monitoring einer produktiven KI-Lösung. Das öffnet Türen sowohl auf der technischen als auch auf der projektverantwortlichen Seite von KI-Initiativen.