Überblick
Künstliche Intelligenz verändert die Art, wie Unternehmen ihre digitalen Dienste gestalten. Microsoft Azure bietet mit den Cognitive Services und dem Azure Bot Service eine leistungsstarke Plattform, um KI-gestützte Lösungen zu entwickeln — von intelligenten Chatbots über Sprachverständnis-Systeme bis hin zu umfassenden KI-Agenten. Diese Weiterbildung führt durch alle zentralen Konzepte und Dienste, die für den Entwurf und die Implementierung von KI-Lösungen auf Azure benötigt werden, und bereitet gezielt auf die Zertifizierungsprüfung AI-102 (Azure AI Engineer Associate) vor. Die Teilnehmenden lernen, wie sie mit dem Language Understanding Intelligent Service (LUIS) natürlichsprachige Eingaben verarbeiten, Chatbots aufbauen und diese mit KI-Diensten verknüpfen, um intelligente, konversationsbasierte Anwendungen zu erstellen.
Kursinhalte & Lernziele
Das erste Modul führt in die Azure Cognitive Services ein. Die Teilnehmenden erhalten einen strukturierten Überblick über alle verfügbaren kognitiven Dienste auf der Azure-Plattform — von Sprache und Bild bis zu Entscheidungsfindung und Suche — und lernen, wie diese per REST-API und SDK in Anwendungen eingebunden werden.
- Überblick über Azure Cognitive Services und ihre Kategorien
- Einrichtung von Ressourcen im Azure Portal und per CLI
- Authentifizierung und Schlüsselverwaltung
- Nutzung der Text Analytics API und der Computer Vision API
- Sprach-APIs: Speech-to-Text, Text-to-Speech und Sprachübersetzung
Das zweite Modul behandelt den Aufbau von Chatbots mit dem Azure Bot Framework. Ausgehend von einem einfachen Kundensupport-Bot wird schrittweise eine vollständige, dialog-gesteuerte Bot-Architektur entwickelt, die auf KI-Dienste zugreift.
- Grundlagen des Azure Bot Service und des Bot Framework SDK
- Erstellung eines Echo-Bots und Weiterentwicklung zu einem Dialog-Bot
- Integration des QnA Maker-Dienstes für FAQ-basierte Antworten
- Mehrstufige Konversationsflüsse mit Waterfall-Dialogen
- Deployment des Bots in Azure und Verbindung mit Kanälen (Teams, Web Chat)
Das dritte Modul widmet sich LUIS (Language Understanding Intelligent Service). LUIS ist der zentrale Baustein für natürlichsprachige Eingaben in KI-Anwendungen. Die Teilnehmenden lernen, eigene LUIS-Apps zu erstellen, zu trainieren und in bestehende Bot-Lösungen zu integrieren.
- Aufbau einer LUIS-App: Intents, Entities und Utterances definieren
- Trainieren, Testen und Veröffentlichen einer LUIS-Anwendung
- Verknüpfung von LUIS mit dem Azure Bot Service
- Umgang mit mehrdeutigen Eingaben und Verbesserung der Erkennungsrate
- Versionierung und kontinuierliche Verbesserung von LUIS-Modellen
Praxis-Block — konkrete Szenarien und Aufgaben. Die folgenden Übungen werden durchgeführt.
- Einrichtung einer Azure-Ressourcengruppe und Bereitstellung eines Cognitive Services-Kontos
- Testaufruf der Text Analytics API zur Stimmungsanalyse eines Beispieltexts
- Erstellung eines QnA Maker-Projekts mit einer FAQ-Seite als Wissensbasis
- Aufbau eines einfachen FAQ-Bots, der auf QnA Maker zugreift
- Entwurf einer LUIS-App mit mindestens fünf Intents für ein Reisebuchungs-Szenario
- Training und Testen des LUIS-Modells mit variierenden Nutzereingaben
- Integration der LUIS-App in einen Bot per Bot Framework SDK
- Implementierung von Rückfragen, wenn ein Intent nicht eindeutig erkannt wird
- Einsatz der Speech SDK für sprachgesteuerte Bot-Interaktionen
- Protokollierung von Bot-Konversationen in Azure Application Insights
- End-to-End-Test eines vollständigen Kundensupport-Bots im Web Chat-Kanal
- Prüfungssimulation mit Musterexamen zur AI-102-Prüfung
Vor Seminarbeginn wird ein individueller Lernplan erarbeitet. Alle technischen Übungen laufen in bereitgestellten virtuellen Umgebungen, sodass keine aufwendige eigene Azure-Einrichtung erforderlich ist. Ergänzend zur technischen Ausbildung unterstützt der Träger die Teilnehmenden bei der Aktualisierung ihrer Bewerbungsunterlagen und der Jobsuche, um den Einstieg in KI-Entwickler-Positionen zu erleichtern.
Lernziele:
Am Ende dieser Weiterbildung beherrschen die Teilnehmenden folgende Fähigkeiten.
- Azure Cognitive Services konfigurieren und in eigene Anwendungen einbinden
- Intelligente Chatbots mit dem Azure Bot Framework entwerfen und implementieren
- Natural Language Understanding (LUIS) mit Intents, Entities und Utterances aufbauen
- Bots mit QnA Maker-Wissensdatenbanken verbinden und optimieren
- LUIS-Sprachverständnis in bestehende Bot-Lösungen integrieren
- Kognitiver Dienste (Sprach-, Bild-, Text-APIs) miteinander zu komplexen Lösungen verknüpfen
- Sicherheits- und Datenschutzanforderungen für Azure-KI-Dienste umsetzen
- Architekturentscheidungen für KI-gestützte Lösungen treffen und begründen
- Die Prüfungsanforderungen der AI-102-Prüfung systematisch erarbeiten
- Übungsexamen nutzen, um Prüfungsreife zu erlangen
- Azure-Ressourcen für KI-Workloads kostenoptimiert bereitstellen und verwalten
- Praktische Prüfungsszenarien mit realen Azure-Diensten durcharbeiten
Zielgruppe & Voraussetzungen
Die Weiterbildung richtet sich an IT-Fachkräfte und Entwickler, die ihre Karriere im Bereich Künstliche Intelligenz und Cloud-Entwicklung vorantreiben möchten. Besonders angesprochen sind folgende Profile.
- Softwareentwickler, die KI-Dienste in Cloud-Anwendungen integrieren wollen
- IT-Architekten und Solution Designers mit Interesse an KI-Lösungsarchitekturen
- Daten- und BI-Experten, die ihre Kenntnisse um Azure-KI-Dienste erweitern möchten
- IT-Professionals, die eine Microsoft-Zertifizierung im KI-Bereich anstreben
- Quereinsteiger aus anderen IT-Bereichen mit soliden Azure-Grundkenntnissen
Die Teilnahme setzt grundlegende Azure-Kenntnisse voraus, wie sie durch die Azure Fundamentals-Zertifizierung (AZ-900) oder äquivalente praktische Erfahrung vermittelt werden. Kenntnisse in C# oder einer anderen gängigen Programmiersprache sind ebenfalls erforderlich, da die Kursübungen Programmiererfahrung voraussetzen. Vor Kursbeginn findet ein Beratungsgespräch statt, in dem die vorhandenen Vorkenntnisse geprüft und der individuelle Lernplan festgelegt wird. Wer noch keine Azure-Grundkenntnisse besitzt, kann vorab einen Azure Fundamentals-Kurs belegen.
Ablauf & Abschluss
Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt, das Präsenzlehreinheiten mit flexiblen Online-Phasen verbindet. Erfahrene Trainer demonstrieren alle Inhalte live in realen Azure-Umgebungen und geben direktes Feedback auf die Übungsaufgaben der Teilnehmenden. Virtuelle Laborumgebungen ermöglichen das eigenständige Durcharbeiten aller Szenarien. Prüfungsvorbereitungs-Einheiten mit Musterexamen schließen jeden Themenbereich ab. Microsoft Original Unterlagen bilden die Grundlage für die Prüfungsvorbereitung.
Die Weiterbildung dauert in der Regel mehr als eine Woche bis zu einem Monat; je nach gewähltem Lernformat (Vollzeit oder Teilzeit) und individuellem Lernplan kann sie auch bis zu drei Monaten in Anspruch nehmen. Trainingsstart ist flexibel möglich. Im Umfang enthalten sind die Prüfungsvorbereitungskurse, Microsoft Original Unterlagen, virtuelle Übungsumgebungen sowie Übungsexamen für die AI-102-Prüfung.
Die Weiterbildung bereitet auf die externe Microsoft-Zertifizierungsprüfung AI-102 (Azure AI Engineer Associate) vor. Nach bestandener Prüfung erhalten die Teilnehmenden das weltweit anerkannte Microsoft-Herstellerzertifikat Azure AI Engineer Associate. Zusätzlich stellt der durchführende Bildungsträger ein Lehrgangszertifikat aus. Das Microsoft-Zertifikat wird jährlich durch Wahlprüfungen erneuert, um seinen aktiven Status zu erhalten.
Nutzen & Perspektiven
Azure AI Engineer Associates gehören zu den gefragtesten Fachkräften auf dem aktuellen IT-Arbeitsmarkt. Mit der AI-102-Zertifizierung weisen Fachkräfte nach, dass sie Azure-KI-Lösungen professionell planen, implementieren und betreiben können — eine Kompetenz, die Unternehmen jeder Größe suchen, die ihre digitalen Dienste mit KI erweitern. Die Zertifizierung öffnet Türen zu Positionen als KI-Entwickler, Solution Architect und Cloud AI Specialist, die häufig überdurchschnittlich vergütet werden. Neben der technischen Qualifikation bietet die Weiterbildung umfassende Karriereunterstützung: Beratungsgespräche, individuelle Lernplanerstellung und aktive Begleitung bei der Jobsuche sind feste Bestandteile des Programms. So gelingt der Einstieg in die KI-Entwicklung nicht nur fachlich, sondern auch beruflich strukturiert. Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist diese Weiterbildung in der Regel über einen Bildungsgutschein der Bundesagentur für Arbeit oder des Jobcenters förderbar. Darüber hinaus können je nach individueller Situation das Qualifizierungschancengesetz, die Berufsförderung der Bundeswehr sowie Leistungen der Deutschen Rentenversicherung Anwendung finden.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist der Unterschied zwischen AI-100 und AI-102?
Die Prüfung AI-100 war die Vorgängerprüfung für die Azure AI-Zertifizierung. Microsoft hat diese durch AI-102 abgelöst, die einen aktualisierten und erweiterten Themenkatalog umfasst. In den aktuellen Kursen wird die Prüfungsvorbereitung entsprechend auf AI-102 ausgerichtet.
Welche Vorkenntnisse benötige ich für diesen Kurs?
Grundlegende Azure-Kenntnisse (z. B. auf AZ-900-Niveau) sowie Programmierkenntnisse in C# oder einer gleichwertigen Sprache werden vorausgesetzt. Ein Beratungsgespräch vor Kursbeginn klärt, ob ggf. Vorkurse empfehlenswert sind.
Wie lange dauert die Weiterbildung?
Je nach Kursanbieter und gewähltem Lernformat dauert die Weiterbildung von mehr als einer Woche bis zu mehreren Monaten. In Vollzeit sind viele Kursangebote innerhalb von zwei bis vier Wochen abschließbar. Teilzeitformate verlängern den Zeitraum entsprechend.
Ist diese Weiterbildung mit einem Bildungsgutschein förderbar?
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Weiterbildung in der Regel über einen Bildungsgutschein förderbar. Zusätzlich kommen das Qualifizierungschancengesetz oder Förderprogramme der Deutschen Rentenversicherung in Frage. Die genauen Konditionen sollten vor Kursbeginn mit der zuständigen Behörde geklärt werden.
Für welche Berufsfelder qualifiziert diese Weiterbildung?
Der Kurs qualifiziert für Positionen als Azure AI Engineer, KI-Entwickler, Cloud AI Developer und AI Solutions Architect. Mit der AI-102-Zertifizierung sind Absolventen besonders für Unternehmen interessant, die Azure-KI-Lösungen einsetzen oder entwickeln.
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Zielberufe & offene Stellen
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- Staatlich geprüfter Technischer Assistent/Staatlich geprüfte Technische Assistentin für Automatisierungstechnik13.036 Stellen
- ADAS/AD Engineer193 Stellen
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- AI Solutions Architect7 Stellen
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- Azure AI Engineer3 Stellen