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Microsoft Azure – AI-300T00 – Operationalize machine learning and generative AI solutions

Microsoft Azure AI-300T00 vermittelt MLOps und GenAIOps auf Azure. Sie verwalten Machine-Learning-Modelle, stellen generative KI-Anwendungen und Agents bereit und automatisieren Bereitstellungen mit CI/CD, Infrastructure as Code sowie GitHub Actions, Azure CLI und Bicep für KI-Systeme im Betrieb.

Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.

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Kursdetails & Termine

Kursbeschreibung

In dieser praxisorientierten Schulung lernen Sie, MLOps- und GenAIOps-Lösungen auf Microsoft Azure zu planen, zu implementieren und zu betreiben. Sie verwalten den Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen mit Azure Machine Learning und stellen generative KI-Anwendungen sowie Agents mit Microsoft Foundry bereit.

Sie automatisieren Bereitstellungen mit CI/CD, Infrastructure as Code und Tools wie GitHub Actions, Azure CLI und Bicep. Zudem überwachen und optimieren Sie produktionsreife KI- und AI-Systeme gemeinsam mit Data-Science- und DevOps-Teams.

Hinweis:
- Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.
- Diese Schulung kann auch zur Vorbereitung auf das Examen AI-300: Operationalize machine learning and generative AI solutions besucht werden.
- Prüfungsgebühren sind nicht im Kurspreis inklusive.

Seminarinhalte

  • MLOps- und GenAIOps-Architekturen auf Azure
  • Sichere und skalierbare KI-Infrastrukturen
  • Machine-Learning-Modelle mit Azure Machine Learning verwalten
  • Generative KI-Anwendungen und Agents mit Microsoft Foundry bereitstellen
  • Modelle und Anwendungen bewerten, überwachen und optimieren
  • CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions automatisieren
  • Azure CLI und Bicep für Infrastructure as Code einsetzen
  • Zusammenarbeit von Data Science, Machine Learning Engineering und DevOps

Zielgruppe

  • Data Scientists und Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure
  • DevOps-Expertinnen und -Experten mit Fokus auf KI und AI
  • Fachkräfte, die produktionsreife KI-Lösungen auf Azure betreiben möchten

Voraussetzungen

  • Python-Kenntnisse und Grundlagen in Machine Learning
  • Erste Erfahrung mit Git, CI/CD und Befehlszeilentools
  • Kenntnisse in Azure und DevOps sind hilfreich

Lernziele

Sie lernen, MLOps- und GenAIOps-Lösungen auf Microsoft Azure zu planen, zu implementieren und zu betreiben. Dabei verwalten Sie Machine-Learning-Modelle, stellen generative KI-Anwendungen und Agents bereit und automatisieren sowie überwachen produktionsreife KI- und AI-Systeme mit relevanten Tools und Teams.

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Fragen Sie diesen Kurs für Ihr Team oder Unternehmen an. Wir prüfen passende Termine, Formate und individuelle Anforderungen und melden uns persönlich mit einem Vorschlag.

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In dieser praxisorientierten Schulung lernen Sie, MLOps- und GenAIOps-Lösungen auf Microsoft Azure zu planen, zu implementieren und zu betreiben. Sie verwalten den Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen mit Azure Machine Learning und stellen generative KI-Anwendungen sowie Agents mit Microsoft Foundry bereit.

Sie automatisieren Bereitstellungen mit CI/CD, Infrastructure as Code und Tools wie GitHub Actions, Azure CLI und Bicep. Zudem überwachen und optimieren Sie produktionsreife KI- und AI-Systeme gemeinsam mit Data-Science- und DevOps-Teams.

Hinweis:
- Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.
- Diese Schulung kann auch zur Vorbereitung auf das Examen AI-300: Operationalize machine learning and generative AI solutions besucht werden.
- Prüfungsgebühren sind nicht im Kurspreis inklusive.

  • MLOps- und GenAIOps-Architekturen auf Azure
  • Sichere und skalierbare KI-Infrastrukturen
  • Machine-Learning-Modelle mit Azure Machine Learning verwalten
  • Generative KI-Anwendungen und Agents mit Microsoft Foundry bereitstellen
  • Modelle und Anwendungen bewerten, überwachen und optimieren
  • CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions automatisieren
  • Azure CLI und Bicep für Infrastructure as Code einsetzen
  • Zusammenarbeit von Data Science, Machine Learning Engineering und DevOps

  • Data Scientists und Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure
  • DevOps-Expertinnen und -Experten mit Fokus auf KI und AI
  • Fachkräfte, die produktionsreife KI-Lösungen auf Azure betreiben möchten

  • Python-Kenntnisse und Grundlagen in Machine Learning
  • Erste Erfahrung mit Git, CI/CD und Befehlszeilentools
  • Kenntnisse in Azure und DevOps sind hilfreich

Sie lernen, MLOps- und GenAIOps-Lösungen auf Microsoft Azure zu planen, zu implementieren und zu betreiben. Dabei verwalten Sie Machine-Learning-Modelle, stellen generative KI-Anwendungen und Agents bereit und automatisieren sowie überwachen produktionsreife KI- und AI-Systeme mit relevanten Tools und Teams.

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Fragen & Antworten

Hier beantworten wir die häufigsten Fragen zu unseren Kursen, Abläufen und Formaten. Sollten Sie weitere Fragen haben, unterstützen wir Sie gerne persönlich.

Microsoft Azure AI-300T00 behandelt das Planen, Implementieren und Betreiben von MLOps- und GenAIOps-Lösungen auf Azure. Dazu gehören die Bereitstellung, Bewertung, Überwachung und Optimierung produktionsreifer KI- und AI-Systeme.

Sie arbeiten mit Azure Machine Learning, um den Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen zu verwalten. Der Kurs ordnet diese Arbeit in MLOps-Architekturen auf Azure ein.

Microsoft Foundry wird für die Bereitstellung generativer KI-Anwendungen und Agents eingesetzt. Der Kurs behandelt diese Bereitstellung im Zusammenhang mit GenAIOps-Lösungen auf Azure.

Die Schulung behandelt die Automatisierung von Bereitstellungen mit CI/CD-Pipelines und GitHub Actions. Zusätzlich setzen Sie Azure CLI und Bicep für Infrastructure as Code ein.

Der Kurs behandelt sichere und skalierbare KI-Infrastrukturen als Bestandteil von MLOps- und GenAIOps-Architekturen auf Azure. Diese Infrastruktur bildet den Rahmen für den Betrieb produktionsreifer KI-Lösungen.

Die Zusammenarbeit von Data Science, Machine Learning Engineering und DevOps ist ein eigener Kursinhalt. Sie wird mit der gemeinsamen Überwachung und Optimierung produktionsreifer KI- und AI-Systeme verbunden.

Microsoft Azure – AI-300T00 – Operationalize machine learning and generative AI solutions im Überblick

Microsoft Azure AI-300T00 ordnet MLOps und GenAIOps in den Betrieb von KI-Lösungen auf Azure ein. Sie lernen, Machine-Learning-Modelle über ihren Lebenszyklus hinweg zu verwalten sowie generative KI-Anwendungen und Agents bereitzustellen.

Im Mittelpunkt steht die Verbindung von Entwicklung und Betrieb: CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions, Infrastructure as Code mit Azure CLI und Bicep sowie die Bewertung, Überwachung und Optimierung von Modellen und Anwendungen. Damit werden technische Abläufe für produktionsreife KI- und AI-Systeme nachvollziehbar verknüpft.

Die Schulung richtet sich an Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure sowie DevOps-Expertinnen und -Experten mit KI- und AI-Fokus. Python- und Machine-Learning-Grundlagen sowie erste Erfahrungen mit Git, CI/CD und Befehlszeilentools unterstützen den Einstieg; ergänzend bieten Kurse zu Microsoft Azure eine passende fachliche Einordnung.