Die Weiterbildung ,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation Azure Support Engineer for Connectivity Specialty" kombiniert Kompetenzen im Bereich Künstliche Intelligenz mit tiefgehendem Wissen über Azure-Netzwerkanbindungen. Teilnehmende erwerben Fähigkeiten, komplexe KI-Lösungen zu entwerfen und sicher in Azure bereitzustellen.
Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an IT-Fachkräfte, Cloud-Administratoren und Data Scientists, die sich im Bereich KI-Architekturen und Azure-Netzwerkumgebungen spezialisieren möchten.
Kursniveau
Von Fortgeschrittene bis Profi.
Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse (optional)
Empfehlenswert sind Grundkenntnisse in Azure (z. B. AZ-900) sowie erste Erfahrung mit Data Science oder KI.
Agenda
Modul 1: Grundlagen der KI mit Microsoft AI-900Kurzbeschreibung: Einstieg in Azure AI und KI-Konzepte.
Ausführliche Beschreibung: Teilnehmende erhalten mit AI-900 einen fundierten Überblick über Machine Learning, Cognitive Services und Responsible AI. Praxisbeispiel: Entwicklung eines einfachen KI-Chatbots.
- Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
- Machine Learning & Cognitive Services
- Responsible AI
- Praxisbeispiel Chatbot
Modul 2: Data Science Lösungen mit Microsoft DP-100
Kurzbeschreibung: KI-Lösungen mit Azure Machine Learning entwerfen.
Ausführliche Beschreibung: DP-100 vermittelt praxisnah die Entwicklung und das Deployment von Machine-Learning-Modellen in Azure. Praxisbeispiel: Prognosemodell mit Azure ML.
- Azure Machine Learning Grundlagen
- Datenaufbereitung & Feature Engineering
- Modelltraining & Deployment
- Praxisbeispiel Prognosemodell
Modul 3: KI-Anwendungen mit Microsoft AI-102
Kurzbeschreibung: Azure AI-Lösungen professionell implementieren.
Ausführliche Beschreibung: AI-102 deckt den praktischen Einsatz von Cognitive Services, NLP, Computer Vision und Conversational AI ab. Praxisbeispiel: Implementierung eines virtuellen Assistenten.
- Cognitive Services & NLP
- Computer Vision & Custom Vision
- Conversational AI & Bot Framework
- Praxisbeispiel virtueller Assistent
Modul 4: Architekturprinzipien für KI-Systeme
Kurzbeschreibung: Skalierbare KI-Architekturen entwickeln.
Ausführliche Beschreibung: Dieses Modul vermittelt Best Practices für Microservices, Event-driven Design und Hochverfügbarkeit in Azure. Praxisbeispiel: Architektur-Blueprint für eine KI-Anwendung.
- Architekturprinzipien
- Microservices & Event-driven Design
- Skalierbarkeit & Hochverfügbarkeit
- Praxisbeispiel Architektur-Blueprint
Modul 5: Azure Networking mit AZ-700
Kurzbeschreibung: Netzwerkgrundlagen für Azure Connectivity.
Ausführliche Beschreibung: Der Kurs AZ-700 vermittelt Netzwerkgrundlagen, Diagnose und Troubleshooting in Azure. Praxisbeispiel: Absicherung einer hybriden Netzwerkverbindung.
- Azure Netzwerkgrundlagen
- VPN & ExpressRoute
- Monitoring & Governance
- Praxisbeispiel Netzwerkabsicherung
Zusatzinformationen
Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und förderbar über Bildungsgutschein oder QCG. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
Fazit
Die Kombination aus KI-Architektur und Azure-Netzwerkexpertise qualifiziert Teilnehmende für anspruchsvolle Rollen an der Schnittstelle zwischen Data Science, KI-Engineering und Cloud-Infrastruktur. Absolvent:innen können KI-Workloads sicher und skalierbar in Azure implementieren.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.