KI-Apps und Agenten auf Azure entwickeln (AI-103)

Dauer: 4 Tage

Dieser praxisnahe Kurs bereitet Entwickler auf AI-103 vor und zeigt, wie KI-Anwendungen und agentische Lösungen auf Azure geplant, implementiert, abgesichert, überwacht und optimiert werden.

Zielgruppe

• Softwareentwickler, die KI-gestützte Cloud-Anwendungen erstellen
• Azure Engineers, die generative KI und Agent-Workflows umsetzen
• Solution Architects, die Enterprise-KI-Plattformen entwerfen
• Teams, die sich gezielt auf die AI-103 Zertifizierung vorbereiten

Voraussetzungen

• Solide Programmiererfahrung mit C# oder Python
• Grundkenntnisse in Azure (Resource Groups, Identität, Netzwerk)
• Vertrautheit mit REST-APIs, JSON und Authentifizierungskonzepten
• Basiswissen zu Large Language Models und KI-Grundlagen

Lernziele

• Passende Azure AI Foundry Dienste und Modelle für konkrete Anforderungen auswählen
• Generative KI- und Agentenlösungen mit Grounding und Tool-Integration entwickeln
• Responsible-AI-Praktiken, Sicherheitskontrollen und Governance produktiv umsetzen
• Computer-Vision-Lösungen für Bildanalyse und benutzerdefinierte Szenarien implementieren
• Textanalyse- und Conversational-Language-Lösungen mit Azure AI Diensten entwickeln
• Strukturierte Informationen aus Dokumenten mit Azure AI Document Intelligence extrahieren
• KI-Workloads hinsichtlich Kosten, Skalierung und Zuverlässigkeit überwachen und optimieren

Kursinhalt

1. Azure KI-Lösungen planen und verwalten
   • Azure AI Foundry Architektur und Projektaufbau
   • Modellauswahl für LLM-, SLM-, multimodale und Agenten-Szenarien
   • Deployment-Optionen, Quotas, Skalierung und Kostenplanung
   • Sicherheitsbasis: Managed Identity, private Netzwerke, RBAC
2. Generative KI- und Agentenlösungen implementieren
   • Prompt-Orchestrierung und Retrieval-Augmented Generation (RAG)
   • Vektorspeicher, Indexierungsstrategien und Grounding-Qualität
   • Agenten-Workflows mit Memory, Tools und Wissensintegration
   • Evaluierung, Tracing und Sicherheitskontrollen für Agentenverhalten
3. Computer-Vision-Lösungen implementieren
   • Bildanalyse- und OCR-Funktionen
   • Content-Moderation und visuelle KI-Szenarien
   • Integration von Vision-Funktionen in Web- und API-Anwendungen
4. Textanalyse-Lösungen implementieren
   • Named Entity Recognition, Sentiment und Key Phrase Extraction
   • Conversational Language Understanding und Klassifikation
   • Übersetzung und Spracherkennung für mehrsprachige Workflows
5. Informationsextraktion implementieren
   • Document-Intelligence-Modelle für Formulare, Belege und Rechnungen
   • Benutzerdefinierte Extraktionsmodelle und Validierungsabläufe
   • Nachverarbeitung extrahierter Daten für Folgesysteme

Praktische Übungen

• Azure AI Foundry Projekt bereitstellen und Modellendpunkte deployen
• Einen RAG-Assistenten mit Azure AI Search und Grounding umsetzen
• Einen Agenten-Workflow mit Tool-Calling und Freigabe-Schritten implementieren
• Bildanalyse und OCR in eine Beispielanwendung integrieren
• Eine Textanalyse-Pipeline für Sentiment und Entitäten erstellen
• Strukturierte Daten aus Dokumenten extrahieren und validieren
• Monitoring-Dashboards, Safety-Evaluierungen und Kostenkontrollen konfigurieren

Ergebnisse

Nach dem Kurs können Teilnehmer sichere und skalierbare Azure KI-Lösungen umsetzen, agentische Muster Ende-zu-Ende implementieren und sich zielgerichtet auf die AI-103 Prüfungsbereiche vorbereiten.

Entwicklungsumgebung

• Windows, macOS oder Linux
• Visual Studio 2022/2026 oder Visual Studio Code
• .NET 10 SDK (oder Python 3.10+ für ausgewählte Labs)
• Azure CLI und Zugriff auf eine Azure Subscription
• Azure AI Foundry Projekt mit den erforderlichen Berechtigungen