AI in Robotics with Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

Dieser Kurs bringt zwei Wissensgebiete zusammen, die in der modernen Automatisierungstechnik kaum noch voneinander zu trennen sind: maschinelles Lernen und Deep Learning für Roboteranwendungen sowie die Nutzung und Integration von KI-Diensten auf der Microsoft Azure-Plattform. Das zweite Standbein bildet die Vorbereitung auf die Prüfung AI-102 — Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate. Diese Zertifizierung bestätigt, dass man Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning und zugehörige Azure-Dienste planen, implementieren und überwachen kann. Die Kombination richtet sich besonders an Softwareentwicklerinnen und -entwickler sowie Systemarchitekten, die KI-basierte Funktionen in Robotiksysteme oder industrielle Automatisierungsplattformen integrieren möchten, die auf Azure aufsetzen oder die Migration dorthin planen.

Modul 1 — Grundlagen autonomer Wahrnehmung in Robotersystemen In diesem Modul geht es um die sensorischen Grundlagen moderner Roboterplattformen und darum, wie KI-Modelle aus Kamera-, Lidar- und Kraft-Momenten-Daten Bedeutung extrahieren. Besonders behandelt wird die Frage, welche Modellarchitekturen für welche Wahrnehmungsaufgaben geeignet sind und wie der Übergang von klassischer Bildverarbeitung zu neuronalen Netzen die Robotikindustrie verändert hat.

• Sensormodalitäten: RGB-Kameras, Tiefensensoren (Intel RealSense, ZED), IMUs und Tastsensoren
• Convolutional Neural Networks: Aufbau, Schichten, Transfer Learning mit vortrainierten Modellen
• YOLO, SSD und Mask-RCNN für Echtzeit-Objekterkennung auf Robotersystemen
• Semantische Karten und SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) mit KI-Unterstützung
• Pose Estimation und 6-DOF-Greifplanung mit Deep Learning
• Datenerstellung für Robotik: Synthetische Daten, Domain Randomization, Annotationstools

Modul 2 — Azure AI Services und deren Integration in Robotik-Workflows Azure bietet ein umfangreiches Portfolio an vorkonfigurierten KI-Diensten, die über APIs in bestehende Anwendungen eingebunden werden können. Dieses Modul zeigt, wie diese Dienste konkret für Robotiksysteme genutzt werden — von der visuellen Inspektion bis zur sprachgesteuerten Bedienerführung.

• Custom Vision: Modelle trainieren, exportieren und auf Edge-Devices deployen
• Azure Computer Vision (Read API, Spatial Analysis) für industrielle Bildverarbeitung
• Speech-to-Text und Text-to-Speech für Mensch-Roboter-Interaktion
• Language Understanding (LUIS) und Azure OpenAI für natürlichsprachliche Steuerungsbefehle
• Azure Form Recognizer für die Verarbeitung von Fertigungsaufträgen und Checklisten
• Video Indexer für die automatische Analyse von Prozessvideos in der Qualitätssicherung

Modul 3 — Azure Machine Learning für robotische KI-Pipelines Wenn vorkonfigurierte Cognitive-Services nicht ausreichen, werden eigene Modelle auf Azure ML trainiert und verwaltet. Dieses Modul behandelt den vollständigen Lebenszyklus eines KI-Modells auf Azure — von der Datenregistrierung über das Experiment-Tracking bis zum produktiven Deployment hinter einem REST-Endpunkt.

• Azure ML Workspace einrichten, Compute-Targets konfigurieren
• Datasets, Datastores und Data-Versioning auf Azure
• Experiment-Tracking mit MLflow in Azure ML
• Automated ML (AutoML) für schnelle Baseline-Modelle in Klassifikations- und Regressionsaufgaben
• Pipelines in Azure ML: Schritte, Abhängigkeiten, Wiederverwendung von Modulen
• Deployment als Managed Online Endpoint, Batch Endpoint oder Edge-Modul (Azure IoT Edge)

Modul 4 — AI-102-Prüfungsvorbereitung: Responsible AI, Monitoring und Governance Das MCID-Prüfungsprogramm für AI-102 umfasst neben den technischen Diensten auch Querschnittsthemen wie Responsible AI, Monitoring und Sicherheit. Dieses Modul bereitet auf die entsprechenden Prüfungsbereiche vor und stellt sicher, dass die Teilnehmenden die Microsoft AI Principles kennen und in Lösungsarchitekturen umsetzen können.

• Microsoft AI Principles: Fairness, Reliability, Privacy, Inclusiveness, Transparency, Accountability
• Azure Monitor und Application Insights für KI-Dienste
• Content Moderator und Anomalie-Erkennung als ethische KI-Bausteine
• Key Vault, Managed Identities und RBAC für sichere KI-Ressourcen
• Prüfungsformat AI-102: ca. 40–60 Fragen, Mix aus Multiple Choice, Drag-and-Drop und Case Studies
• Typische Prüfungsfallen und häufige Fehlerquellen bei AI-102

Praxisblock — Labor-Übungen und Prüfungssimulationen Der Praxisteil kombiniert geführte Hands-on-Labs in Azure mit Prüfungssimulationen. Die Labs folgen dem Microsoft Learn-Pfad für AI-102 und ergänzen ihn mit Robotik-spezifischen Szenarien.

• Lab: Custom-Vision-Modell trainieren und als Edge-Modul auf einem simulierten Roboter deployen
• Lab: Speech-Schnittstelle für sprachgesteuerte Roboternavigation aufbauen
• Lab: Azure ML Pipeline für periodisches Retraining eines Greif-Klassifikators erstellen
• Lab: RBAC und Key Vault für einen Azure-KI-Dienst konfigurieren
• Prüfungssimulation AI-102 mit Zeitlimit und anschließender Besprechung
• Fallstudie: Industrielle Sichtprüfung mit Custom Vision und Azure IoT Edge
• Fallstudie: Sprachgesteuerte Kommissionierung in einem Lagerrobotiksystem
• Analyse von Case-Study-Fragen (Prüfungsformat) mit Lösungsstrategien
• Review häufig getesteter Azure-Dienste und deren Abgrenzung
• Self-Assessment: Kompetenzbewertung anhand der AI-102-Skill-Bereiche
• Abschluss-Praxisprojekt: Konzeption einer KI-unterstützten Robotiklösung auf Azure
• Abschlussquiz und Q&A mit der Lehrkraft

Der Unterricht findet im Live-Online-Format statt, mit einem erfahrenen Trainer oder einer erfahrenen Trainerin, der oder die Azure-Praxiswissen und robotische Anwendungsbeispiele verbindet. Practice-Labs werden in einer eigens bereitgestellten Azure-Sandbox-Umgebung durchgeführt. Der Kurs läuft im Combined-Learning-Format auf Vollzeitbasis über ein bis drei Monate. Individuelle Starttermine werden in einem Erstgespräch vereinbart; Teilzeitoptionen sind auf Anfrage möglich.

Der Kurs spricht Entwicklerinnen und Entwickler sowie Systemingenieure an, die auf der Azure-Plattform arbeiten oder wechseln wollen und dabei KI-Funktionen in robotische oder automatisierte Produktionsprozesse einbetten. Auch Architektinnen und Architekten, die Azure-AI-Lösungen für fertigungsnahe Anwendungen entwerfen, finden im Kurs systematisches Prüfungswissen und praxisnahe Labs.

• Softwareentwickler mit Erfahrung in Python oder C# und Interesse an KI-Anwendungen
• Systemarchitekten, die Azure-basierte Automatisierungs- oder Robotiksysteme entwerfen
• DevOps-Ingenieure, die ML-Pipelines in Azure verwalten und betreiben
• IT-Fachleute aus der Fertigungs- oder Automobilindustrie, die KI-Projekte technisch leiten
• Quereinsteiger mit Grundkenntnissen in Azure, die sich auf KI-Dienste spezialisieren möchten

Synchroner Live-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer, ergänzt durch Hands-on-Labs in Azure-Sandbox-Umgebungen und asynchrones Selbststudium mit Microsoft-Learn-Inhalten. Die Lehrkräfte verbinden theoretisches Azure-Wissen mit konkreten Robotik- und Automatisierungsszenarien aus der Industriepraxis.

Vollzeitvariante: ein bis drei Monate, abhängig von Vorwissen und gewählten Modulen. Starttermin nach individuellem Beratungsgespräch.

Abschluss der Weiterbildung mit Lehrgangszertifikat. Das Ziel — Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate — wird durch die externe Prüfung AI-102 bei Microsoft erworben, die separat angemeldet und bezahlt wird. Die Prüfung ist nicht im Kurspaket enthalten.

Das Azure-AI-Engineer-Zertifikat ist eine der gefragtesten Microsoft-Zertifizierungen im KI-Umfeld, weil es praktische Implementierungskompetenz statt reiner Grundlagen-Theorie nachweist. Wer nach diesem Kurs in einer Fertigungsumgebung oder einem Robotikunternehmen arbeitet, kann KI-Dienste von der Idee über die Implementierung bis zur produktiven Überwachung selbst steuern — ohne für jeden Schritt auf externe Spezialisten angewiesen zu sein. Azure ist in vielen deutschen Unternehmen die bevorzugte Cloud-Plattform, gerade wenn Microsoft-365-Ökosysteme vorhanden sind. Die AI-Dienste lassen sich eng mit bestehenden Unternehmensanwendungen verbinden — ein Vorteil gegenüber Cloud-agnostischen Lösungsansätzen. Wer die Azure-AI-Dienste souverän bedient, steht in Ausschreibungen und Projekten deutlich besser da. Die Robotik-Perspektive des Kurses macht die Azure-AI-Dienste greifbarer, weil man sie immer an einem konkreten System denkt: Kamerabasierte Qualitätskontrolle, sprachgesteuerte Bedienerführung, Anomalieerkennung in Prozessdaten — das sind Szenarien, die die Azure-Dienste aus dem Lehrbuch in die Fabrikhalle holen und damit das Prüfungswissen tiefer verankern.