Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102) (AI-102) with Microsoft Certified: AI Engineer (AI-102) (AI-102)

Diese Weiterbildung bereitet Sie auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung AI-102 (Azure AI Engineer Associate) vor und erweitert das Kernprogramm durch ein vertiefendes trägerinternen Zusatzmodul zu Sicherheit, Datenverarbeitung und Cloud-Management im KI-Kontext. Sie erwerben die Kompetenz, KI-Lösungen auf Azure von Grund auf zu entwerfen, zu implementieren und produktiv zu betreiben. Der Kurs richtet sich an Fachleute, die mit Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning und Knowledge Mining arbeiten und sich beruflich im Bereich KI-Engineering positionieren möchten.

Modul 1 - Azure AI Services und Cognitive Services Azure bietet eine breite Palette vorgefertigter KI-Dienste, die sich ohne tiefes Machine-Learning-Wissen in Anwendungen einbinden lassen. Dieses Modul legt das technische Fundament für den Umgang mit diesen Diensten und ihren jeweiligen APIs.

• Azure Cognitive Services: Übersicht, Endpunkte und Authentifizierung
• Computer Vision API: Bilderkennung, OCR und räumliche Analyse
• Face API und Custom Vision für anwendungsspezifische Szenarien
• Azure Language Service: Stimmungsanalyse, Schlüsselbegriffe, Named Entity Recognition
• Speech Services: Spracherkennung, Text-zu-Sprache und Übersetzung
• Translator API und mehrsprachige Anwendungsszenarien

Modul 2 - Azure Machine Learning und modellbasierte KI Azure Machine Learning ist die zentrale Plattform für den gesamten ML-Lebenszyklus — vom Experimentieren bis zur produktiven Bereitstellung. Dieses Modul behandelt die relevanten Komponenten und Workflows für KI-Engineers.

• Azure ML Studio: Workspaces, Datastores und Datasets
• Automatisiertes Machine Learning (AutoML) und Designer-Pipelines
• Modell-Training mit Compute Clusters und Experiment-Tracking
• MLflow-Integration und Model Registry
• Echtzeit- und Batch-Inferenz mit Endpoints
• Monitoring von Modellqualität und Datendrift in der Produktion

Modul 3 - Knowledge Mining und Azure Cognitive Search Unstrukturierte Daten aus Dokumenten, Bildern und heterogenen Quellen lassen sich mit Azure Cognitive Search und dem dazugehörigen KI-Anreicherungs-Framework erschließen. Dieses Modul zeigt, wie Suchlösungen mit KI-Fähigkeiten verknüpft werden.

• Azure Cognitive Search: Indexstruktur, Indexer und Skillsets
• Kognitive Skills für Textextraktion, Spracherkennung und Bildanalyse
• Custom Skills und Anbindung externer Services
• Knowledge Store zur persistenten Speicherung angereicherter Daten
• Semantische Suche und Relevanzbewertung

Modul 4 - Conversational AI, Sicherheit und erweitertes Cloud-Management Der abschließende Modul-Block verbindet Conversational-AI-Lösungen mit den Sicherheits- und Governance-Anforderungen moderner Cloud-Architekturen. Das trägerinterne Zusatzcurriculum vertieft Aspekte, die über die reine AI-102-Prüfungsabdeckung hinausgehen.

• Azure Bot Service und Composer: Dialoge, Intents und Entities
• Language Understanding (LUIS) und Question Answering
• Responsible AI: Fairness, Transparenz und Datenschutz in KI-Systemen
• Azure Active Directory, Managed Identities und rollenbasierte Zugriffskontrolle für KI-Ressourcen
• Key Vault-Integration für Secrets und API-Keys
• Compliance-Anforderungen bei personenbezogenen Daten in KI-Pipelines
• Netzwerksicherheit für KI-Endpunkte und private Endpoints
• Azure Monitor und Application Insights für KI-Workloads
• Kostenkontrolle und Skalierungsstrategien für produktive KI-Umgebungen
• Hybrid-Cloud-Szenarien: KI-Dienste on-premises und in Multi-Cloud-Architekturen
• Datenpipelines mit Azure Data Factory und Event Hub für KI-Workloads
• Versionierung von Modellen und Reproduzierbarkeit im ML-Lebenszyklus

Die praktischen Übungen in diesem Kurs verbinden theoretische Konzepte mit realen Implementierungsaufgaben. Teilnehmende konfigurieren KI-Dienste in eigenen Azure-Umgebungen, trainieren und deployen Modelle und lösen konkrete Integrationsprobleme. Der Kurs nutzt das Combined-Learning-Format — Präsenzunterricht im virtuellen Klassenzimmer, ergänzt durch eigenständige Übungsphasen. Die Kombination aus dem offiziellen AI-102-Curriculum und dem trägerinternen Erweiterungsmodul sorgt dafür, dass Teilnehmende nicht nur prüfungsfit werden, sondern auch für den Berufsalltag eines Azure AI Engineers gerüstet sind, in dem Sicherheitsanforderungen und Governance eine ebenso wichtige Rolle spielen wie die KI-Entwicklung selbst.

Der Kurs richtet sich an Softwareentwicklerinnen und -entwickler sowie IT-Fachleute, die ihre Kenntnisse gezielt in Richtung KI-Engineering ausbauen möchten.

• Entwicklerinnen und Entwickler mit Azure-Grundkenntnissen, die KI-Dienste in eigene Anwendungen integrieren wollen
• Cloud-Architects, die KI-Workloads in bestehende Infrastrukturen einbinden müssen
• Data Engineers, die ML-Pipelines auf Azure aufbauen und betreiben
• IT-Fachleute, die eine anerkannte Microsoft-Zertifizierung im KI-Bereich anstreben
• Quereinsteiger aus der Softwareentwicklung mit Interesse an maschinellem Lernen und kognitiven Diensten

Der Unterricht findet im Combined-Learning-Format statt: der Live-Unterricht läuft im virtuellen Klassenzimmer mit Video, Mikrofon und Chat. Für Teilnehmende vor Ort steht ein vollausgestatteter PC-Arbeitsplatz mit zwei Monitoren zur Verfügung; HomeOffice-Teilnahme ist ebenfalls möglich. Praxiserfahrene Trainerinnen und Trainer wechseln zwischen Theoriephasen, Demonstrationen und betreuten Lab-Übungen. Fallstudien aus der betrieblichen KI-Entwicklung vertiefen das Verständnis für reale Implementierungsherausforderungen. Die Übungsaufgaben greifen direkt auf Azure-Dienste zu, sodass Teilnehmende Live-Erfahrung mit produktionsnahen Umgebungen sammeln.

Der Kurs erstreckt sich über mehr als einen Monat bis zu drei Monaten im Vollzeitformat. Die genaue Kursdauer hängt von der Modulkombination und dem individuellen Lernfortschritt ab. Das Vollzeitformat ermöglicht eine konzentrierte, zusammenhängende Auseinandersetzung mit den Lehrinhalten. Für individuelle Startzeitpunkte und Teilzeitvarianten stehen gesonderte Optionen zur Verfügung.

Nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung erhalten Teilnehmende ein Lehrgangszertifikat des durchführenden Bildungsträgers. Die Weiterbildung bereitet unmittelbar auf die externe Microsoft-Zertifizierungsprüfung AI-102 (Azure AI Engineer Associate) vor, die bei einem akkreditierten Pearson-VUE-Testcenter abgelegt wird. Das Microsoft-Zertifikat "Azure AI Engineer Associate" wird nach bestandener Prüfung direkt von Microsoft ausgestellt und ist weltweit anerkannt.

Das Zertifikat "Azure AI Engineer Associate" gehört zu den gefragtesten Microsoft-Qualifikationen im KI-Bereich. Unternehmen, die KI-Lösungen auf der Azure-Plattform aufbauen, suchen gezielt nach Fachleuten, die nachweislich in der Lage sind, Cognitive Services, Machine Learning und Knowledge Mining in produktiven Systemen zu betreiben. Mit diesem Nachweis positionieren Sie sich klar in einem wachsenden Arbeitsmarkt und unterscheiden sich von Kandidatinnen und Kandidaten, die lediglich praktische Projekterfahrung ohne formale Zertifizierung vorweisen können. Das trägerinterne Erweiterungsmodul zu Sicherheit, Governance und Cloud-Management sorgt dafür, dass Sie nach dem Kurs nicht nur die Prüfung bestehen, sondern auch in der täglichen Arbeit souverän mit Compliance-Anforderungen, Zugriffskontrollen und Kostensteuerung umgehen können. Gerade in Projekten mit personenbezogenen oder sensiblen Daten ist dieses Wissen entscheidend, um Responsible-AI-Prinzipien nicht nur zu kennen, sondern technisch umzusetzen. Die Kombination aus offiziellem Microsoft-Curriculum und dem vertiefenden Träger-Modul macht diesen Kurs zu einer vollständigen Einstiegs- und Aufbauqualifikation für KI-Engineering auf Azure — von der ersten API-Anbindung bis zu sicheren, skalierbaren und konformen Produktivsystemen.