Microsoft Certified: AI Engineer Associate (AI-102) (AI-102) with Microsoft Certified: Power Platform Developer Associate (PL-200) (PL-200)

Diese Weiterbildung bündelt zwei eigenständige Microsoft-Zertifizierungsprogramme: den Lernpfad für das Examen AI-102 (Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate) und den Lernpfad für das Examen PL-200 (Microsoft Certified: Power Platform Developer Associate). Die Kombination ist strategisch sinnvoll, weil in der modernen Unternehmens-IT Azure-KI-Dienste zunehmend direkt in Power-Platform-Lösungen eingebunden werden. Wer beide Zertifizierungen vorweisen kann, deckt damit ein breites Spektrum moderner Microsoft-Lösungen ab — von der technischen KI-Integration bis zur Low-Code-Anwendungsentwicklung.

Modul 1 — Azure AI Engineer Associate: Cognitive Services und NLP Der AI-102-Anteil des Kurses behandelt die gesamte Bandbreite der Azure-KI-Dienste. Teilnehmer lernen, welche Dienste für welche Szenarien geeignet sind und wie sie sich in Geschäftsanwendungen einbetten lassen.

• Azure Cognitive Services im Überblick: Vision, Speech, Language, Decision
• Einrichtung und Authentifizierung von KI-Ressourcen in Azure
• Azure Language Services: Textanalyse, Entity Recognition, Custom Text Classification
• Conversational Language Understanding (CLU): Intents trainieren und testen
• Speech-Dienste: Sprachsynthese, Spracherkennung, Echtzeit-Übersetzung
• Custom Vision und Form Recognizer für anwendungsspezifische Erkennungsaufgaben

Modul 2 — Azure Bot Service und Konversations-KI Bots sind die Brücke zwischen KI-Diensten und den Endnutzern. Dieses Modul vermittelt den vollständigen Entwicklungszyklus eines Azure-Bots, der auf KI-Dienste zurückgreift.

• Azure Bot Framework: Architektur, Dialoge, Middleware, State-Management
• Verbindung von Bots mit Language-Understanding- und QnA-Diensten
• Deployment von Bots in Azure und Kanalanschluss (Teams, Web Chat)
• Monitoring und Telemetrie über Azure Application Insights
• Sicherheit und Autorisierung im Bot-Kontext
• Testen und Debugging mit dem Bot Framework Emulator

Modul 3 — Microsoft Dataverse und Datenmodellierung Dataverse bildet das Datenfundament der Power Platform. Wer komplexe Unternehmenslösungen entwickelt, braucht ein solides Verständnis des Datenmodells und der Sicherheitsarchitektur.

• Tabellen, Spalten, Beziehungen und Metadaten in Dataverse
• Geschäftsregeln, Berechnungsfelder und Rollup-Felder
• Sicherheitsrollen, Teams und Field-Level-Security
• Dataverse-Suche und Audit-Funktionalität
• Daten-Import und -Export, Datenmigration
• Erweiterte Abfragen mit FetchXML und der Web-API

Modul 4 — Power Apps und Power Automate Canvas Apps, Model-Driven Apps und Automatisierungsflows bilden das Kernangebot der Power Platform für Entwickler. Dieses Modul geht über Grundkenntnisse hinaus und behandelt fortgeschrittene Entwicklungsmuster.

• Canvas Apps: Formeln, Galerien, Formulare, Offline-Fähigkeit
• Model-Driven Apps: Formulare, Ansichten, Dashboards, Business Process Flows
• Power Automate: Cloud Flows, Desktop Flows, Fehlerbehandlung
• Custom Connectors und API-Verbindungen
• Power Apps Component Framework (PCF): eigene Controls entwickeln
• ALM: Solutions, Umgebungen, Deployment-Pipelines

Praxisblock — Integrierte Szenarien und End-to-End-Aufgaben Der Praxisblock verbindet AI-102- und PL-200-Inhalte in realistischen Entwicklungsaufgaben.

• Aufbau einer Canvas App, die Azure Cognitive Services über einen Custom Connector aufruft
• Entwicklung eines Power-Virtual-Agents-Bots mit Azure CLU als Sprach-Backend
• Erstellung eines Power-Automate-Flows zur Verarbeitung eingehender Formulare mit Form Recognizer
• Datenmodellierung in Dataverse für ein KI-gestütztes Ticketing-System
• Model-Driven App für die Verwaltung von KI-Analyseergebnissen
• Integration von Azure Bot Service in eine Teams-Umgebung
• Sicherheits-Audit einer Dataverse-Lösung mit Business-Unit-Hierarchie
• PCF-Komponente für eine benutzerdefinierte Datenanzeige in einer Model-Driven App
• Deployment-Pipeline mit DevOps-Integration für eine Power-Platform-Solution
• Testszenarien und Validierungsskripte für Power-Automate-Flows
• Monitoring einer Live-KI-Anwendung mit Azure Monitor und App Insights
• Dokumentation und Demo einer vollständigen Hybrid-Lösung (Azure KI + Power Platform)

In den gemeinsamen Praxiseinheiten erleben die Teilnehmer unmittelbar, wie sich die beiden Plattformen ergänzen. Die direkte Verbindung von Azure-KI-Diensten mit Power-Platform-Lösungen ist in der Praxis ein häufiges Szenario, das in separaten Einzelkursen selten so praxisnah geübt werden kann. Die kombinierten Übungen bereiten nicht nur auf die jeweiligen Prüfungen vor, sondern schulen auch das Verständnis für die Zusammenhänge zwischen Low-Code-Entwicklung und klassischer KI-Ingenieurarbeit — eine Kompetenz, die bei wachsenden Power-Platform-Investitionen in Unternehmen zunehmend gefragt ist.

Die Weiterbildung richtet sich an IT-Professionals, die im Microsoft-Ökosystem arbeiten und ihre Kenntnisse auf zwei zentralen Plattformen gleichzeitig ausbauen möchten.

• Entwickler mit Azure-Erfahrung, die sich zusätzlich auf Low-Code-Entwicklung spezialisieren
• Power-Platform-Entwickler, die ihre Lösungen um Azure-KI-Funktionen erweitern möchten
• IT-Berater, die Kunden bei der Integration von KI in Power-Platform-Umgebungen unterstützen
• Professionals, die zwei Microsoft-Zertifizierungen in einem strukturierten Programm erwerben wollen
• Fachleute mit Programmiererfahrung, die den Einstieg in den Low-Code-/KI-Bereich suchen

Der Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer statt und verbindet Live-Lehreinheiten mit betreuten Übungsphasen. Die Teilnehmer erhalten Zugang zu einem modernen PC-Arbeitsplatz mit zwei Bildschirmen in einem Lernzentrum; wer von zu Hause lernt, kann dies mit einer Home-Office-Genehmigung tun. Die Lehrformate wechseln zwischen Theorieblöcken, Fallstudienarbeit und geleiteten Laboraufgaben ab, um Monotonie zu vermeiden. Trainer mit Praxiserfahrung in beiden Plattformen stehen für Rückfragen und Code-Reviews zur Verfügung. Die modulare Struktur erlaubt es, die Lerneinheiten an individuelle Vorkenntnisse anzupassen.

Das Programm läuft in Vollzeit über mehr als einen Monat bis zu drei Monate. Da zwei vollständige Zertifizierungspfade abgedeckt werden, ist ein substanzieller Zeitaufwand einzuplanen. Die genaue Kursdauer hängt von der Modulkombination und der individuellen Lerngeschwindigkeit ab.

Ziel sind zwei externe Microsoft-Zertifizierungsprüfungen: das Examen AI-102 (Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate) sowie das Examen PL-200 (Microsoft Certified: Power Platform Developer Associate). Beide werden über Pearson VUE abgelegt. Zusätzlich erhalten die Teilnehmer ein trägerinternes Lehrgangs-Zertifikat über das absolvierte Programm. Die Prüfungsgebühren werden separat gebucht.

Zwei Microsoft-Zertifizierungen in einem einzigen Lehrgang zu erwerben spart nicht nur Zeit, sondern schafft auch einen inhaltlichen Mehrwert, der über die Summe der Einzelteile hinausgeht. Wer Azure-KI-Dienste und die Power Platform gleichzeitig beherrscht, kann Lösungen entwerfen, die beide Welten verbinden — etwa KI-Assistenten, die direkt aus Power Apps heraus aufgerufen werden, oder Automatisierungsflows, die KI-gestützte Dokumentenverarbeitung auslösen. Auf dem Arbeitsmarkt ist diese Kombination besonders attraktiv für Unternehmen, die ihre Power-Platform-Investitionen durch KI-Funktionalität aufwerten möchten. Gerade der Mittelstand setzt zunehmend auf Power Platform als Entwicklungsplattform und sucht gleichzeitig nach Wegen, Azure-KI-Dienste ohne hohen Entwicklungsaufwand einzubinden. Fachleute mit beiden Zertifizierungen können diese Anforderung erfüllen. Darüber hinaus ist die Doppelzertifizierung ein klarer Karrierevorteil in einem Umfeld, in dem Microsoft-Kompetenzen über alle Branchen hinweg nachgefragt werden. Die Zertifikate sind zeitlich unbefristet gültig (mit der Möglichkeit zur jährlichen Erneuerung über Microsoft Learn), was die Investition auch langfristig wertvoll macht.