AI Transformation on Azure Cloud — Azure ML, OpenAI, Cognitive Services

Wer KI im Unternehmen einführen will, steht vor mehr als nur Tool-Auswahl: Es geht um Datenstrategie, Architektur-Entscheidungen (Build vs. Buy vs. Adopt), Use-Case-Priorisierung, Compliance und Skalierung von Pilotprojekten zu produktiven Workloads. Dieser Kurs vermittelt die KI-Transformation mit Azure als Plattform. Block KI-Strategie und Use-Case-Priorisierung: Vom Hype zur Business Value (Was bringt KI wirklich in welcher Branche?), Use-Case-Kategorien (Predictive Analytics, Computer Vision, NLP, Recommendation Systems, Generative AI), Bewertung von Use Cases (ROI, technische Machbarkeit, Datenverfügbarkeit, Skalierbarkeit), Build vs. Buy vs. Adopt (eigenes Modell trainieren vs. Foundation Model anpassen vs. Pre-trained Service nutzen). Block Azure AI Services-Landschaft: Azure OpenAI Service (GPT-4o, GPT-4, GPT-3.5-Turbo, DALL·E, Whisper, Embeddings), Azure AI Studio als Developer-Plattform, Azure Machine Learning für eigene ML-Modelle, Azure Cognitive Services (Vision, Speech, Language, Decision — Pre-trained APIs), Azure Bot Service, Microsoft Copilot Studio. Block Azure Machine Learning in der Tiefe: Workspaces, Compute (Compute Instances für Notebooks, Compute Clusters für Training, Inference Endpoints für Production), Datasets und Datastores, Designer (Drag-and-Drop ML-Pipelines), Automated ML (AutoML für Klassifikation/Regression/Forecasting ohne Code), Notebooks mit PyTorch/TensorFlow/scikit-learn, Pipelines (Reusable, Parametrisierbar, mit CI/CD-Integration), Model Registry, Endpoints (Real-Time und Batch). Block Datenstrategie für KI: Datenqualität (Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz), Feature Stores (Azure Feature Store, Feast), Data Mesh als Architektur-Pattern, Datenintegration (Azure Data Factory, Synapse), Daten-Labeling für Supervised Learning (Azure ML Data Labeling). Block MLOps auf Azure: Model Versioning, Experiment Tracking (Azure ML Tracking, MLflow-Integration), CI/CD-Pipelines für ML (Azure DevOps, GitHub Actions), Model Deployment (Real-Time-Inference, Batch-Inference, Edge-Inference mit Azure IoT), Monitoring (Data Drift, Model Drift, Performance Degradation), Responsible AI (Fairness, Explainability mit InterpretML, Privacy mit SmartNoise). Block Responsible AI: Microsoft Responsible AI Standard, Fairness-Assessments (Fairlearn), Explainability (InterpretML, SHAP), Privacy-Preserving ML (Differential Privacy), Content Safety, Compliance (DSGVO, KI-Akt EU).