KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Programming HTML5, JavaScript and CSS3

Dieser Kurs verbindet zwei Welten, die in modernen Softwareprojekten zunehmend zusammenwachsen: Azure-basierte KI-Entwicklung und moderne Webentwicklung. Die Zusatzqualifikation im Bereich HTML5, JavaScript und CSS3 ist der entscheidende Unterschied zu anderen KI-Architekt-Weiterbildungen. Während die Azure-Module AI-102 und AZ-204 fundierte Kenntnisse in der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Diensten vermitteln, lehrt das Web-Modul, wie diese Dienste über sauber strukturierte, responsiv gestaltete Frontends zugänglich gemacht werden. Das Ergebnis: Teilnehmende können durchgängige KI-Web-Lösungen entwickeln, vom Azure-Backend bis zum benutzerfreundlichen Browser-Interface.

Modul 1: KI-Architektur und Frontend-Integration Das Fundament dieses Kurses ist das Verständnis, wie KI-Modelle über Schnittstellen für Web-Clients nutzbar gemacht werden. Dieses Modul erarbeitet die konzeptionelle Grundlage für alle nachfolgenden technischen Einheiten und klärt, welche Design-Entscheidungen die Skalierbarkeit, Sicherheit und Benutzbarkeit eines KI-Web-Systems bestimmen.

• Architekturmuster für KI-gestützte Websysteme: Monolith, Microservices, Serverless
• API-Design-Prinzipien: REST, JSON, Webhook-Konzepte und API-Versioning
• Frontend-Backend-Trennung und ihre Auswirkungen auf Wartbarkeit und Skalierung
• Authentifizierung und Datenschutz in Cloud-Web-Integrationen
• Einbindung eines Azure-OpenAI-Chatbots in eine HTML5-Webanwendung als Praxisbeispiel
• Dokumentation von Systemarchitekturen für technische und nichttechnische Stakeholder

Modul 2: Microsoft AI-102 – Azure AI Engineer Associate Das AI-102-Modul ist der Kern der KI-Kompetenz in diesem Kurs. Teilnehmende lernen, wie Azure-KI-Dienste aufgebaut, konfiguriert und in externe Systeme eingebunden werden, mit besonderem Fokus auf Web-Integrationen.

• Kognitive Dienste in Azure: Sprache, Text, Vision und Entscheidungsdienste konfigurieren
• Azure OpenAI: Modell-Deployment, Prompt Engineering und API-Integration
• Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen mit dem Azure Portal und SDKs
• Integration von KI-Diensten in Web-Apps via REST und Azure SDKs
• Monitoring von KI-Services: Logs, Metriken und Alerting in Azure Monitor
• Skalierung und Kostenkontrolle bei Azure-KI-Diensten in produktiven Umgebungen

Modul 3: Microsoft AZ-204 – Developing Solutions for Microsoft Azure AZ-204 ist die Entwickler-Zertifizierung für Azure und deckt genau die Technologien ab, die für das Backend einer KI-Web-Lösung benötigt werden. Dieses Modul verbindet Cloud-Entwicklung mit den spezifischen Anforderungen von KI-Projekten.

• Azure App Services: Deployment, Skalierung und Konfiguration von Web-Anwendungen
• Azure Functions: Serverless-Entwicklung für Event-gesteuerte KI-Pipelines
• Implementierung von REST-APIs als Gateway zwischen Frontend und KI-Backend
• Sicherheit und Authentifizierung mit OAuth2 und Microsoft Entra ID (ehemals Azure AD)
• DevOps in Azure: CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps und GitHub Actions
• Entwicklung einer Web-API zur Bereitstellung von KI-Modell-Ausgaben im Frontend

Modul 4: HTML5, JavaScript und CSS3 – Webentwicklung als Zusatzqualifikation Die Web-Zusatzqualifikation orientiert sich am Kursinhalt des Microsoft-Kurses 20480 (Programming in HTML5 with JavaScript and CSS3) und vermittelt genau die Frontend-Kompetenzen, die benötigt werden, um KI-Ausgaben ansprechend und funktional darzustellen.

• HTML5: Semantische Strukturierung, Formulare, Multimedia-Elemente und Zugänglichkeit
• CSS3: Box-Modell, Flexbox, Grid, Animationen und responsives Design mit Media Queries
• JavaScript: Datentypen, Funktionen, Closures, asynchrone Kommunikation mit Fetch API
• DOM-Manipulation: Elemente selektieren, verändern und auf Ereignisse reagieren
• Integration externer Datenquellen: REST-APIs ansprechen und JSON-Antworten verarbeiten
• Erstellung eines interaktiven Analyse-Dashboards für KI-Vorhersagedaten

Modul 5: Praxisprojekt – Intelligente Webanwendung mit KI-Backend Das Abschlussprojekt ist eine vollständige KI-Web-Anwendung, die alle Bausteine des Kurses integriert. Es simuliert ein reales Entwicklungsprojekt mit Planungsphase, Umsetzung, Testing und Übergabe.

• Architekturplanung: Systemdiagramm, Komponentenaufteilung und API-Spezifikation
• Frontend-Entwicklung: HTML5-Struktur, CSS3-Gestaltung und JavaScript-Logik
• Backend-Anbindung: Azure Functions als API-Layer und KI-Service-Integration
• Authentifizierung: Entra-ID-basierte Anmeldung im Web-Frontend
• Testing und Deployment: Automatisierte Tests und Deployment über Azure DevOps
• Präsentation der fertigen Anwendung mit Dokumentation der Architekturentscheidungen

Praxisteil: Schrittweiser Aufbau einer KI-Web-Applikation Begleitend zu den Modulen bauen Teilnehmende im Praxisteil kontinuierlich eine funktionsfähige KI-Web-Applikation auf.

• Einrichten einer Azure-Entwicklungsumgebung mit dem notwendigen Toolstack
• Erstellen einer HTML5-Grundstruktur für die Anwendung
• Stilisieren der Oberfläche mit CSS3 und Responsive-Design-Techniken
• Implementieren von JavaScript-Modulen für API-Kommunikation
• Anbinden eines Azure Cognitive Services Endpunkts über REST
• Visualisieren von Echtzeit-KI-Ausgaben im Browser-Dashboard
• Absichern der API mit Entra-ID-Token und CORS-Konfiguration
• Deployen der Anwendung als Azure App Service mit CI/CD-Pipeline
• Durchführen von End-to-End-Tests und Beheben von Integration-Problemen
• Optimieren der Ladezeiten und der mobilen Darstellung mit CSS3
• Dokumentieren der Anwendungsarchitektur und der API-Schnittstellen
• Abschlusspräsentation des fertigen Systems mit Live-Demonstration

Das Praxisprojekt ist kein isoliertes Abschluss-Assignment, sondern ein Artefakt, das Schritt für Schritt entsteht und am Ende als Referenzarbeit für das eigene Portfolio genutzt werden kann.

Der Kurs richtet sich an Fachkräfte mit technischem Hintergrund, die KI-Architekturen und Web-Frontends gemeinsam denken und umsetzen wollen.

• KI-Architektinnen und KI-Architekten, die ihren Stack um Frontend-Kompetenz erweitern möchten
• Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die KI-Dienste in Web-Projekte integrieren wollen
• Azure Developer mit Interesse an KI-gestützten Anwendungen
• Web Engineers, die den Schritt in Richtung Cloud-KI-Integration machen möchten
• Data Scientists, die ihre Modell-Ausgaben selbst in Web-Oberflächen zugänglich machen wollen

Der Kurs läuft im Combined-Learning-Format: Theoretische Grundlagen werden in strukturierten Online-Einheiten vermittelt, die Praxis findet in angeleiteten Entwicklungs-Sessions statt. Teilnehmende arbeiten in echten Azure-Umgebungen und entwickeln im Laufe des Kurses eine vollständige Web-Applikation. Der Austausch in Gruppen und mit Lehrenden fördert den Transfer auf eigene Projekte.

Die Weiterbildung wird im Teilzeitformat durchgeführt und lässt sich damit auch berufsbegleitend realisieren. Der genaue Stundenumfang ist beim jeweiligen Anbieter einsehbar; die Kursstruktur sieht mehrere Wochen intensiven Lernens vor.

Nach dem Kurs wird ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung ausgestellt. Der Kurs bereitet auf die Microsoft-Prüfungen AI-102 (Azure AI Engineer Associate) und AZ-204 (Developing Solutions for Microsoft Azure) vor; die Prüfungen werden extern bei Microsoft-akkreditierten Testzentren abgelegt. Die Web-Zusatzqualifikation (HTML5, JavaScript, CSS3) ist trägerintern und rundet das Kompetenzprofil im Abschlusszeugnis aus.

Der Marktvorteil dieses Kurses liegt in der Kombination, die er schafft. KI-Entwicklerinnen und Entwickler, die ihre Lösungen selbst als Web-Interface zugänglich machen können, sind in Projekten deutlich flexibler und weniger abhängig von separaten Frontend-Teams. Genau diese Brückenfähigkeit ist in kleineren und mittleren Entwicklungsumgebungen besonders gefragt. Die Vorbereitung auf AI-102 und AZ-204 deckt zwei der meistgefragten Azure-Zertifizierungen für Entwickler ab. In Kombination mit der Web-Zusatzqualifikation entsteht ein Profil, das sowohl für reine Azure-Projekte als auch für vollständige Produktentwicklungen geeignet ist. Das Praxisprojekt am Ende des Kurses ist ein konkretes Arbeitsergebnis, kein abstrakter Leistungsnachweis. Eine lauffähige, dokumentierte KI-Web-Anwendung, die auf eigenem GitHub-Account oder Azure-Subscription veröffentlicht werden kann, ist im Bewerbungskontext deutlich aussagekräftiger als ein reines Zertifikat.