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

Der Kurs AI Transformation on Azure Cloud richtet sich an IT- und Data-Fachkräfte, die KI-gestützte Lösungen auf der Microsoft Azure-Plattform konzipieren, entwickeln und skalieren möchten. Der Kurs deckt die gesamte Breite der Azure-KI-Dienste ab: von Azure Machine Learning und automatisiertem ML über Azure Cognitive Services und Azure OpenAI Service bis hin zur verantwortungsvollen KI-Entwicklung und dem produktiven Einsatz von KI-Modellen in Unternehmen. Die Teilnehmenden lernen, wie sie Daten in Azure verarbeiten, KI-Modelle trainieren, bewerten und in skalierbare Produktivumgebungen deployen. Praxisorientierte Szenarien helfen dabei, abstrakte KI-Konzepte auf konkrete geschäftliche Herausforderungen anzuwenden.

Das erste Modul gibt eine Einführung in KI und die Azure-KI-Plattform. Teilnehmende erhalten einen strukturierten Überblick über die verschiedenen KI-Dienste in Azure und lernen, wie sie für unterschiedliche Anforderungen ausgewählt werden. Grundkonzepte des maschinellen Lernens und der KI werden in diesem Modul in praxisnahem Kontext eingeführt.

• Überblick über Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
• Azure KI-Dienste im Überblick (Azure ML, Cognitive Services, Azure OpenAI)
• Unterschied zwischen vortrainierten Modellen und eigenen ML-Modellen
• Azure-Abonnement und KI-Ressourcen einrichten
• Responsible AI-Prinzipien und ethische KI-Entwicklung
• Einführung in Azure Machine Learning Studio

Das zweite Modul behandelt Datenverarbeitung und Feature Engineering für ML. Gute Daten sind die Grundlage jedes erfolgreichen KI-Projekts. Teilnehmende lernen, wie Daten in Azure gespeichert, bereinigt und für Machine-Learning-Prozesse vorbereitet werden.

• Azure Data Lake Storage und Azure Blob Storage für ML-Daten
• Datenpipelines mit Azure Data Factory
• Datenbereinigung und Transformation mit Azure Databricks und Azure Synapse
• Feature Engineering: Auswahl und Erstellung relevanter Merkmale
• Datenversioning und Dataset-Verwaltung in Azure ML
• Umgang mit unbalancierten Datensätzen und fehlenden Werten

Das dritte Modul widmet sich dem Training und der Bewertung von Machine-Learning-Modellen. Im Mittelpunkt stehen der Azure Machine Learning Service und der Einsatz von AutoML für die automatische Modellauswahl. Teilnehmende lernen, wie Modelle trainiert, bewertet und für den Produktionseinsatz vorbereitet werden.

• Experimentieren mit Azure Machine Learning: Experimente und Runs
• Trainieren von Modellen mit Scikit-learn, TensorFlow und PyTorch in Azure ML
• Automatisiertes ML (AutoML) für klassische ML-Aufgaben
• Modellbewertung: Metriken, Confusion Matrix, ROC-Kurve
• Hyperparameter-Tuning mit Azure ML HyperDrive
• Modell-Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit mit Azure ML Explain Model

Das vierte Modul behandelt Azure Cognitive Services und Azure OpenAI. Diese vortrainierten Dienste ermöglichen es, leistungsfähige KI-Funktionen in Anwendungen zu integrieren, ohne eigene Modelle trainieren zu müssen. Das Modul deckt alle Hauptkategorien der Cognitive Services sowie den Azure OpenAI Service ab.

• Azure Computer Vision: Bilderkennung, OCR und Objekterkennung
• Azure Language Service: Textanalyse, Stimmungsanalyse und Entitätserkennung
• Azure Speech Service: Sprache-zu-Text und Text-zu-Sprache
• Azure Form Recognizer für strukturierte Dokumentenverarbeitung
• Azure OpenAI Service: GPT-Modelle, DALL-E und Embeddings
• Prompt Engineering und Integration des Azure OpenAI Service in Anwendungen

Der praktische Teil des Kurses umfasst geführte Laborübungen und ein eigenständiges Abschlussprojekt, das alle gelernten KI-Konzepte integriert.

• Azure Machine Learning Workspace erstellen und konfigurieren
• Einen Datensatz in Azure ML registrieren und als Dataset verfügbar machen
• Klassisches ML-Modell (Classification) mit Scikit-learn in Azure ML trainieren
• AutoML-Experiment starten und Ergebnisse vergleichen
• Trainierten Modell als REST-API-Endpunkt in Azure Container Instances deployen
• Azure Cognitive Services (Computer Vision) in eine Python-Applikation integrieren
• Azure Language Service für Sentimentanalyse von Kundenrezensionen nutzen
• Azure OpenAI Service konfigurieren und einen Chatbot-Prototypen erstellen
• MLOps-Pipeline mit Azure DevOps und Azure ML-Pipelines einrichten
• Modell-Monitoring für einen produktiven Endpunkt aktivieren
• Responsible AI Dashboard für ein trainiertes Modell erstellen
• Abschlussprojekt: KI-Lösung für ein reales Unternehmenszenario konzipieren, implementieren und präsentieren

Das Abschlussprojekt stellt den Höhepunkt des Kurses dar. Die Teilnehmenden wählen ein reales Unternehmenszenario, das durch eine KI-Lösung auf Azure adressiert werden soll, und durchlaufen den gesamten Prozess von der Anforderungsanalyse über die Modellentwicklung bis zum Deployment. Die Präsentation der Ergebnisse schult auch die Fähigkeit, KI-Lösungen gegenüber Nicht-Technikern verständlich zu kommunizieren.

Dieser Kurs richtet sich an IT- und Data-Professionals, die KI-Lösungen auf der Azure-Plattform entwickeln und in Unternehmen einführen möchten.

• KI-Ingenieurinnen und -Ingenieure, die Azure-Kenntnisse vertiefen möchten
• Cloud Architects mit Fokus auf KI- und ML-Workloads
• Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure, die von anderen Plattformen zu Azure wechseln
• Data Scientists mit Interesse an produktivem Modell-Deployment
• AI Transformation Leads und technische Projektverantwortliche für KI-Initiativen

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format angeboten, das strukturierte Online-Phasen mit interaktiven Live-Trainingssitzungen verbindet. Die theoretischen Inhalte werden durch anschauliche Praxisbeispiele aus der KI-Anwendungsentwicklung untermauert. Laborübungen in gesicherten Azure-Umgebungen ermöglichen das direkte Ausprobieren aller Konzepte. Fallstudien aus der Unternehmenspraxis illustrieren, wie KI-Technologien echte Geschäftsprobleme lösen. Trainer mit Azure-Expertise begleiten die Teilnehmenden durch alle Phasen des Kurses und stehen für Fragen zur Verfügung.

Die Kursdauer beträgt in der Regel mehr als drei Tage bis zu einer Woche für kompakte Intensivformate, während umfangreichere Varianten über mehrere Wochen bis zu einem Monat gehen können. Teilzeitformate ermöglichen eine berufsbegleitende Teilnahme. Die genaue Kursdauer und Intensität werden im Beratungsgespräch individuell geplant.

Nach erfolgreichem Kursabschluss erhalten die Teilnehmenden ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat des durchführenden Anbieters. Das Herstellerzertifikat dokumentiert fundierte Kenntnisse in der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen auf Azure und entspricht dem Niveau offizieller Microsoft-Trainingsstandards. Es kann als Grundlage für weiterführende Azure-KI-Zertifizierungsprüfungen wie die Azure AI Engineer Associate-Prüfung (AI-102) genutzt werden.

KI und maschinelles Lernen gehören zu den am schnellsten wachsenden Technologiefeldern, und Unternehmen aller Branchen suchen intensiv nach Fachkräften, die KI-Lösungen praktisch umsetzen können. Azure ist eine der führenden Cloud-Plattformen für KI-Workloads weltweit, und Kenntnisse in Azure ML, Cognitive Services und Azure OpenAI sind auf dem Arbeitsmarkt hochgefragt. Dieser Kurs vermittelt genau das Wissen, das Arbeitgeber in KI-Ingenieur- und Data-Science-Positionen erwarten. Die Kombination aus eigenem Modelltraining und vortrainierten Cognitive Services gibt den Teilnehmenden ein breites Werkzeugspektrum an die Hand. Sie lernen zu entscheiden, wann ein vorgefertigter Dienst ausreicht und wann ein maßgeschneidertes Modell notwendig ist. Diese strategische Kompetenz ist besonders wertvoll für Fachkräfte, die KI-Projekte leiten oder als technische Berater tätig sind. Bei AZAV-zertifizierten Anbietern ist dieser Kurs in der Regel über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters förderbar. Für Beschäftigte, die ihre Kenntnisse im Bereich KI und Cloud-Technologien ausbauen möchten, bietet das Qualifizierungschancengesetz attraktive Fördermöglichkeiten. Auch Leistungen zur beruflichen Rehabilitation oder Förderungen der Deutschen Rentenversicherung können je nach Situation in Betracht gezogen werden. Eine individuelle Förderberatung hilft, alle verfügbaren Finanzierungswege zu erschließen.