KI-Transformation auf Azure: Azure Machine Learning, Azure OpenAI Service, Cognitive Services, MLOps — für KI-Initiativen in Unternehmen.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 25. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
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).
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
Sehr hilfreich. Der Kurs ist strategisch + technisch — reine Strategen verlieren bei Architektur-Themen den Faden, reine Techniker bei Use-Case-Bewertung.
Für Lab-Übungen: Azure-Account mit Free-Tier oder Pay-as-you-go. Azure OpenAI Service muss separat beantragt werden (kein automatischer Zugang).
AI-900 ist Fundamentals (Konzepte, Services-Übersicht). Dieser Kurs geht tiefer in Architektur, MLOps, Strategie und Transformation. AI-900 als Vorbereitung empfohlen.
Ja, AZAV-Anbieter akzeptieren Bildungsgutschein, QCG, bAvH. KI ist Top-Förder-Thema.
Einstieg in Microsoft Azure mit Vorbereitung auf die offizielle AZ-900-Zertifizierung: Cloud-Konzepte, Azure-Dienste, Sicherheit, Compliance, Preise und SLAs. Für IT-Quereinsteiger und Mitarbeiter im Cloud-Umfeld.
Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierung SAA-C03: AWS Well-Architected Framework, Netzwerk, Storage, Security, CloudFormation, Container, Serverless. Eine der gefragtesten Cloud-Zertifizierungen.
DevOps-Praxis in AWS-Cloud: CI/CD, Docker-Container, Python für AWS, Continuous Integration und Deployment, agile Methoden. Vorbereitung auf AWS-DevOps-Zertifizierung.
Cloud-Karriere-Programm AWS re/Start: AWS Cloud Practitioner, Cloud-Konzepte, Sicherheit, Billing, Technologie-Überblick. Für Quereinsteiger ins Cloud-Umfeld.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.