Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102) (AI-102) with Microsoft Certified: Business Applications Specialist (BA-100) (BA-100)

Dieser Kurs bereitet auf die offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung AI-102 (Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution) vor und erweitert das Programm um ein trägerinternes Curriculum, das den Einsatz von Microsoft-Technologien in geschäftlichen Prozessen behandelt. Der zweite Bestandteil ist kein offizielles Microsoft-Zertifikat, sondern ein ergänzendes Trainingsmodul, das Themen wie die Power Platform, Dynamics 365-Grundlagen und die Einbindung von Unternehmenslösungen behandelt. Beide Teile bauen konzeptuell aufeinander auf: Wer Azure-KI-Dienste entwickelt und konzipiert, profitiert davon zu verstehen, wie diese Dienste in Power-Platform-gestützte Fachprozesse eingebettet werden. Der Schwerpunkt liegt auf dem Entwurf und der Implementierung von KI-Lösungen — von der Architekturentscheidung bis zum produktiven Betrieb auf Azure.

Modul 1 — Azure AI Engineer (AI-102): Kognitive Dienste und KI-Architektur Die Azure Cognitive Services bilden das Fundament des Kursabschnitts zur AI-102-Zertifizierung. Hier lernen Teilnehmende, den richtigen Dienst für ein gegebenes Problem auszuwählen, REST-APIs und SDKs anzusprechen sowie Authentifizierung und Zugriffskontrolle korrekt zu konfigurieren. Die Architektur verantwortungsvoller KI-Systeme — Transparenz, Fairness, Zuverlässigkeit, Datenschutz — wird von Beginn an mitgedacht und in Lösungsdesigns verankert.

• Überblick Azure Cognitive Services: Vision, Speech, Language, Decision
• Ressourcen erstellen, Endpunkte konfigurieren und API-Keys sicher verwalten
• Container-Deployments von Cognitive Services für lokale oder Edge-Szenarien
• Monitoring, Diagnose und Kostenkontrolle für KI-Ressourcen in Azure
• Grundsätze verantwortungsvoller KI und deren technische Umsetzung in Azure-Lösungen

Modul 2 — Azure AI Engineer (AI-102): Sprache, Bots und Wissenssuche Dieser Block vertieft die Sprachverarbeitungs- und Bot-Dienste. Im Vordergrund stehen der Language Understanding Service LUIS, QnA Maker sowie der Azure Bot Service. Teilnehmende bauen einen funktionsfähigen Kundenservicebot, der natürliche Spracheingaben versteht und auf einer strukturierten Wissensbasis antwortet. Azure Cognitive Search ergänzt als Dienst für wissensbasierte Anwendungen mit umfangreichen Dokumentenbeständen.

• LUIS: Intents, Entitäten und Trainingsdaten aufbauen und iterativ verbessern
• QnA Maker: Wissensbasis aus bestehenden Dokumenten, FAQs und strukturierten Inhalten erstellen
• Azure Bot Service: Bot registrieren, Kanäle verbinden (Teams, Web Chat, weitere Plattformen)
• Cognitive Search: Index, Indexer und Skillsets für dokumentenbasierte Suche konfigurieren
• Speech-Dienste: Spracherkennung, Sprachsynthese und Sprachübersetzung einrichten

Modul 3 — Azure AI Engineer (AI-102): Vision, Formularerkennung und multimediale Inhalte Bilder, Dokumente und multimediale Inhalte sind für viele Geschäftsprozesse relevant. Dieser Block behandelt das gesamte Computer-Vision-Spektrum: von der Bilderkennung über Gesichtsanalyse bis zur strukturierten Dokumentenverarbeitung. Form Recognizer extrahiert Schlüssel-Wert-Paare, Tabellen und Strukturen aus unstrukturierten Formularen und Belegen.

• Custom Vision: Klassifikations- und Objekterkennungsmodelle trainieren und deployen
• Face API: Gesichtserkennung und -vergleich in Compliance- und Sicherheitsszenarien
• Form Recognizer: Strukturierte Daten aus Formularen, Rechnungen und Belegen automatisiert extrahieren
• Anomalieerkennung mit Azure Metrics Advisor für kontinuierliche Datensignale konfigurieren
• Video Indexer: Szenenanalyse, Transkription und Stichwortextraktion für Videoinhalte

Modul 4 — Trägermodul: Microsoft-Technologien in Unternehmensanwendungen Der ergänzende Trainingsbestandteil — kein offizielles Microsoft-Zertifikat, sondern ein vom Bildungsanbieter konzipiertes Curriculum — zeigt, wie Microsoft-Lösungen in realen Unternehmensszenarien eingesetzt werden. Der Fokus liegt auf der Power Platform als Low-Code-Umgebung, die KI-Dienste für Fachanwender zugänglich macht, sowie auf der Logik automatisierter Abläufe. Dieser Teil hat eigenständigen Lernwert, ergänzt die AI-102-Inhalte und ist trägerintern zertifiziert.

• Power Apps: Canvas- und modellgetriebene Apps für Fachanwender entwickeln
• Power Automate: Cloud-Flows und automatisierte Genehmigungsprozesse aufbauen
• Dataverse: Datenhaltung und Sicherheitsmodell für Unternehmensanwendungen verstehen
• AI Builder in Power Platform: KI-Funktionen ohne eigene Entwicklung in Fachprozesse einbetten
• Integration von Azure Cognitive Services in Power-Platform-Anwendungsszenarien

Im praktischen Teil verbinden Teilnehmende beide Themenbereiche und entwickeln Szenarien, in denen Azure-KI-Dienste direkt in Power-Platform-Lösungen eingebettet werden. Die Laboraufgaben orientieren sich an typischen Unternehmensanforderungen.

• Dokumentenanalyse mit Form Recognizer, ausgelöst durch einen Power-Automate-Flow
• Chatbot-Integration in eine Canvas-App mit Azure Bot Service
• Sprachsteuerung einer Unternehmensanwendung via Speech-to-Text-Pipeline
• Anomalieerkennung in operativen KPIs mit automatischem Alert-Workflow
• Custom-Vision-Klassifikation als AI-Builder-Modell in Power Apps einbetten
• End-to-End-Szenario: Anfrageeingang, KI-Verarbeitung, Ergebnis-Dashboard
• Fehleranalyse und Debugging in KI-gestützten Power-Platform-Lösungen
• Sicherheitsrollen und Berechtigungen für produktive Deployments konfigurieren
• Dokumentation und Übergabe von KI-Lösungen an Fachabteilungen
• Leistungsmessung und iterative Verbesserung von KI-Modellen im laufenden Betrieb
• Architekturentscheidungen begründen und gegenüber Stakeholdern verständlich kommunizieren
• Skalierungs- und Kostenüberlegungen bei KI-Lösungen in der Praxis abwägen

Die Laborumgebung bleibt über die gesamte Kursphase zugänglich, sodass individuelle Vertiefungen in den Abend- und Wochenendstunden möglich sind.

Dieser Kurs richtet sich an IT-Professionals, die ihre Karriere im Bereich KI-Entwicklung und Cloud-Lösungen auf Basis der Microsoft-Plattform ausbauen möchten. Besonders angesprochen werden Personen, die sowohl die technische Implementierung von KI-Diensten als auch deren Einbindung in Unternehmensanwendungen verstehen wollen.

• Softwareentwickler mit Grundkenntnissen in Cloud-Diensten und mindestens einer Programmiersprache
• Cloud-Architekten, die ihr Portfolio um KI-Engineering-Kompetenzen erweitern möchten
• IT-Consultants, die Kunden bei der Einführung von Azure-KI-Lösungen beraten und begleiten
• Business-Analysten mit technischem Hintergrund, die Power Platform und Azure-KI-Dienste verbinden wollen
• Quereinsteiger mit soliden Programmierkenntnissen und grundlegendem Azure-Wissen

Die Weiterbildung findet im Combined-Learning-Format statt: Live-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer wechselt sich mit eigenständigen Praxisphasen in Azure-Laborumgebungen ab. Schulungsräume sind mit Zwei-Monitor-Setups ausgestattet, sodass Kursunterlagen und die Azure-Laborumgebung gleichzeitig geöffnet sein können. Unterrichtseinheiten verbinden Theorieinput, demonstrierte Übungen und eigenständige Laborarbeit. Fallstudien aus realen Unternehmensszenarien lockern die technischen Blöcke auf und fördern das Denken in Lösungsarchitekturen. Wer von zu Hause teilnimmt, nutzt dieselbe virtuelle Klassenzimmerinfrastruktur.

Der Kurs erstreckt sich im Vollzeitmodus über mehr als einen Monat bis zu drei Monate. Die genaue Dauer hängt von der gewählten Modulkombination und dem individuellen Vorkenntnisstand ab. Wer in einem der beiden Bestandteile bereits fundierte Erfahrungen mitbringt, kann die Intensität entsprechend anpassen. Die virtuelle Infrastruktur bleibt durchgehend zugänglich.

Ziel des AI-102-Kursanteils ist die Vorbereitung auf die offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung AI-102 (Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution), die bei einem akkreditierten Pearson-VUE-Testcenter abgelegt wird. Der zweite Kursbestandteil zu Microsoft-Technologien in Unternehmensanwendungen wird mit einem trägerinternen Zertifikat abgeschlossen, das die Lerninhalte und den Kompetenzerwerb bestätigt. Zusätzlich erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Bildungsanbieters. Die Prüfungsgebühr für AI-102 ist separat zu klären.

Mit dem Abschluss aus AI-102-Vorbereitung und dem trägerinternen Unternehmenslösungs-Modul positionieren Teilnehmende sich an einem Schnittpunkt, der auf dem Arbeitsmarkt vergleichsweise selten besetzt ist: Sie verstehen sowohl den Aufbau von Azure-KI-Diensten als auch deren Einbettung in Power-Platform-gestützte Geschäftsprozesse. Das macht sie zur Verbindungsperson zwischen Entwicklungsabteilungen, die Cognitive-Services-Architekturen konzipieren, und Fachabteilungen, die Low-Code-Automatisierungen betreiben. Der Markt für Azure-KI-Ingenieure wächst kontinuierlich, da Unternehmen kognitive Dienste zunehmend in bestehende Prozesse integrieren. Wer zusätzlich die Unternehmensanwendungsseite kennt — also weiß, wie Power Apps und Power Automate funktionieren und wo KI-Integration tatsächlich Wert erzeugt — kann Projekte von der Anforderungsanalyse bis zur produktiven Lösung verantworten, ohne auf eine zweite Spezialisierung angewiesen zu sein. Der Kurs schärft nicht nur technisches Prüfungswissen, sondern trainiert die Fähigkeit, komplexe Anforderungen zu strukturieren, technische Optionen abzuwägen und Lösungen zu kommunizieren, die in der Organisation Akzeptanz finden. Diese Kombination aus technischer Tiefe und Verständnis für Unternehmensanwendungen unterscheidet vielseitige Cloud-Architekten von reinen Implementierungsspezialisten.