KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Identität, Zugriff und Sicherheit in Azure

KI-Systeme in der Cloud sind nur so vertrauenswürdig wie die Sicherheitsarchitektur, die sie umgibt. Diese Weiterbildung verbindet fundiertes Wissen über KI-Entwicklung in Azure mit umfassender Expertise in Identitätsverwaltung und Cloud-Security. Wer KI-Architekt*in mit Sicherheitsschwerpunkt werden möchte, erarbeitet hier die technischen und konzeptionellen Grundlagen für drei Microsoft-Zertifizierungspfade: Azure AI Engineer Associate (AI-102), Identity and Access Administrator Associate (SC-300) und Cybersecurity Architect Expert (SC-100). Das Programm ist für Fachkräfte konzipiert, die KI-Modelle und Cloud-Dienste nicht nur entwickeln, sondern auch sicher betreiben und governance-konform verwalten wollen.

Modul 1 — Architektur und Sicherheit von KI-Systemen: Das einführende Modul legt das konzeptionelle Fundament für sichere KI-Entwicklung. Teilnehmende verstehen, welche Sicherheitsebenen in modernen KI-Architekturen existieren und wie Governance-Anforderungen von Beginn an eingebaut werden.

• Aufbau moderner KI-Architekturen: Datenflüsse, Modellschichten, Dienstintegration
• Zugriffssicherheit auf Datenbankebene, Laufzeitebene und API-Ebene
• Governance-Rahmenwerke und Richtlinien für KI-Systeme in Unternehmensumgebungen
• Risikokategorien in KI-Projekten: Datenlecks, Modellmissbrauch, Supply-Chain-Risiken
• Entwurf einer sicheren KI-Referenzarchitektur auf Basis von Azure-Diensten

Modul 2 — AI-102: Microsoft Azure AI Engineer Associate: Dieses Modul vermittelt die praktische Umsetzung von KI-Projekten mit Azure-Diensten. Der Fokus liegt auf der sicheren Integration von Sprach-, Text- und Vision-Diensten in bestehende Anwendungslandschaften.

• Entwicklung und Deployment von KI-Modellen mit Azure Cognitive Services und Azure OpenAI
• Sprachverarbeitung, Bilderkennung und Dokumentenanalyse mit Azure AI Services
• Authentifizierung und Autorisierung für KI-API-Endpunkte
• Skalierbarkeit, Monitoring und Fehlerbehandlung in produktiven KI-Anwendungen
• Datenschutz und Compliance beim Einsatz von Azure AI Services
• Praxisprojekt: KI-Anwendung mit integriertem Authentifizierungskonzept

Modul 3 — SC-300: Microsoft Identity and Access Administrator Associate: Identitätsmanagement bildet die erste Verteidigungslinie jedes Cloud-Systems. Dieses Modul vermittelt die praktischen Fähigkeiten für die sichere Verwaltung von Benutzeridentitäten, Berechtigungen und Anwendungszugriffen in Azure.

• Microsoft Entra ID: Benutzerverwaltung, Gruppen, Rollen und administrative Einheiten
• Zugriffssteuerung mit RBAC (Role-Based Access Control) in Azure
• Implementierung und Fehlerbehebung von Conditional Access Policies
• Multi-Factor Authentication (MFA) und passwortlose Authentifizierung
• Geräte-Compliance und Anwendungs-Management mit Intune
• Praxisprojekt: Rollen- und Berechtigungsstruktur für ein KI-Projektsystem

Modul 4 — SC-100: Microsoft Cybersecurity Architect Expert: Das fortgeschrittene Sicherheitsmodul vertieft die Planung und Umsetzung ganzheitlicher Sicherheitsarchitekturen für Cloud-native und hybride Umgebungen. Teilnehmende lernen, Sicherheit als durchgängiges Designprinzip zu verankern.

• Entwurf sicherer Cloud-Architekturen nach Zero-Trust-Prinzip
• Sicherheitsautomatisierung und Policy-as-Code in Azure
• Microsoft Defender for Cloud und Azure Sentinel für Bedrohungserkennung
• Incident Response: Erkennung, Eindämmung, Wiederherstellung
• Compliance-Frameworks (ISO 27001, NIST, DSGVO) im Cloud-Kontext
• Governance-Strukturen für KI-basierte Systeme in regulierten Industrien

Modul 5 — Praxisprojekt: Sichere KI-Architektur in Azure: Im Abschlussmodul kombinieren Teilnehmende alle Kenntnisse aus den vorherigen Modulen zu einer vollständigen, sicherheitszentrierten KI-Lösung. Das Projektformat simuliert reale Enterprise-Anforderungen.

• Integration von KI-Diensten, Identitätsmanagement und Zugriffskontrolle in einer Gesamtarchitektur
• Azure Key Vault für Secrets, Schlüssel und Zertifikate in KI-Pipelines
• Multi-Tenant-Architekturentwurf mit rollenbasiertem Zugriff für verschiedene Nutzergruppen
• Überwachung von KI-Systemaktivitäten mit Azure Defender for Cloud
• Abschlussaudit der Sicherheitsarchitektur gegen definierte Compliance-Anforderungen
• Dokumentation und Präsentation der Gesamtarchitektur für technische und nicht-technische Stakeholder
• Skalierungskonzept für den Übergang vom Prototyp in den Produktivbetrieb
• Behandlung von Datenzugriffen zwischen Modelltraining, Inferenz und Nutzerinterface
• Notfallkonzept für Sicherheitsvorfälle in KI-gestützten Produktivsystemen
• Nachvollziehbarkeit und Audit-Trails für KI-Entscheidungen in regulierten Umgebungen
• Abschlusspräsentation der sicheren KI-Architektur vor simuliertem Fachgremium

Die Weiterbildung richtet sich an IT-Fachkräfte mit Berührungspunkten zu KI oder Cloud, die ihre Kenntnisse um eine tragfähige Sicherheitsarchitektur erweitern möchten. Besonders geeignet ist sie für Personen, die in Rollen mit Verantwortung für KI-Governance, Cloud-Infrastruktur oder Identity-Management tätig sind oder werden wollen.

• KI-Entwickler*innen, die sichere Deployment-Szenarien eigenständig verantworten wollen
• Cloud-Architekt*innen, die KI-Systeme in ihre Sicherheitskonzepte integrieren müssen
• IT-Sicherheitsfachleute, die KI-spezifische Risiken und Governance verstehen wollen
• Data Scientists mit Interesse an sicherem Modell-Deployment in Produktivumgebungen
• IT-Verantwortliche in Unternehmen, die KI-Systeme in regulierten Umgebungen betreiben

Jedes Modul verbindet konzeptionelle Einführungen mit konkreten Lab-Szenarien in Azure-Umgebungen. Sicherheitskonzepte werden nicht abstrakt behandelt, sondern direkt am System konfiguriert und getestet. Praxisprojekte in jedem Modul erzwingen die Verbindung von KI-Entwicklung, Identitätsverwaltung und Sicherheitsarchitektur — keine Teillösungen, sondern durchgängige Architekturen. Der Kurs läuft überwiegend in Teilzeit im Combined-Learning-Format.

Die Weiterbildung wird als Combined-Learning-Programm angeboten und umfasst Online-Präsenzeinheiten sowie begleitete Lab-Phasen in Azure. Sie läuft überwiegend in Teilzeit; eine Vollzeit-Option ist ebenfalls verfügbar. Alle fünf Module sind Bestandteil des integrierten Programms.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende ein Lehrgangszertifikat. Der Kurs bereitet auf drei externe Microsoft-Zertifizierungsprüfungen vor: AI-102 (Azure AI Engineer Associate), SC-300 (Identity and Access Administrator Associate) und SC-100 (Cybersecurity Architect Expert). Diese Microsoft-Zertifikate werden an akkreditierten Pearson-VUE-Testcentern abgelegt und sind weltweit anerkannt.

KI-Sicherheit ist eines der am schnellsten wachsenden Kompetenzfelder in der IT — nicht weil KI-Systeme per se unsicher sind, sondern weil ihre Einbettung in Unternehmensinfrastrukturen neue Angriffsflächen schafft, die klassische Sicherheitsarchitekturen nicht abdecken. Fachkräfte, die beide Welten verbinden können — KI-Entwicklung und Cloud-Security — sind auf dem Arbeitsmarkt besonders gesucht. Dieser Kurs ist eine der wenigen verfügbaren Weiterbildungen, die diesen Doppelfokus konsequent und prüfungsreif ausarbeitet. Wer AI-102, SC-300 und SC-100 in einem Programm abschließt, deckt die gesamte Bandbreite von der KI-Anwendungsentwicklung über das Identitätsmanagement bis zur Cybersecurity-Architektur ab — ein Kompetenzprofil, das für Senior-Rollen in Cloud-nativen Unternehmen zunehmend erwartet wird. Absolventinnen und Absolventen sind in der Lage, eigenverantwortlich sichere KI-Architekturen zu entwerfen, zu dokumentieren und gegenüber Sicherheitsauditoren zu vertreten. Das ist eine Fähigkeit, die in regulierten Industrien wie Finanzdienstleistung, Gesundheitswesen und öffentlicher Verwaltung unmittelbaren Marktwert hat.