Microsoft Operationalize machine learning and generative AI solutions
Sie lernen, MLOps und GenAIOps auf Azure für produktionsfähige KI-Systeme umzusetzen. Behandelt werden sichere, skalierbare KI-Infrastrukturen, Modelllebenszyklen mit Azure Machine Learning sowie Bereitstellung, Bewertung, Überwachung und Optimierung generativer Anwendungen und Agents mit Microsoft Foundry.
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.
Kursdetails & Termine
Kursbeschreibung
In diesem Kurs werden Lernende darauf vorbereitet, Machine Learning Operations -Lösungen (MLOps) und Generative AI Operations (GenAIOps) auf Azure zu entwerfen, zu implementieren und zu betreiben. Es umfasst das Erstellen einer sicheren und skalierbaren KI-Infrastruktur, das Verwalten des vollständigen Lebenszyklus herkömmlicher Machine Learning-Modelle mit Azure Machine Learning sowie das Bereitstellen, Bewerten, Überwachen und Optimieren von generativen KI-Anwendungen und -Agents mithilfe von Microsoft Foundry. Lernende erhalten praktische Kenntnisse über Automatisierung, kontinuierliche Integration und Bereitstellung, Infrastruktur als Code und Beobachtbarkeit mithilfe von Tools wie GitHub Actions, Azure CLI und Bicep. Der Kurs betont die Zusammenarbeit mit Data Science- und DevOps-Teams, um zuverlässige, produktionsfähige KI-Systeme bereitzustellen, die auf moderne MLOps- und GenAIOps-Best Practices abgestimmt sind.
Seminarinhalte
Operationalisieren von Machine Learning-Modellen (MLOps)
- Mit Azure Machine Learning experimentieren
- Durchführen der Hyperparameteroptimierung mit Azure Machine Learning
- Ausführen von Pipelines in Azure Machine Learning
- Auslösen von Azure Machine Learning-Aufträgen mit GitHub Actions
- Auslösen von GitHub Actions mithilfe der featurebasierten Entwicklung
- Arbeiten mit Umgebungen in GitHub Actions
- Bereitstellen eines Modells mit GitHub ActionsnOperationalisieren von generativen KI-Anwendungen (GenAIOps)
- Planen und Vorbereiten einer GenAIOps-Lösung
- Verwalten von Eingabeaufforderungen für Agents in Microsoft Foundry mit GitHub
- Bewerten und Optimieren von KI-Agents durch strukturierte Experimenten
- Automatisieren von KI-Auswertungen mit Microsoft Foundry- und GitHub-Aktionen
- Überwachen Ihrer generativen KI-Anwendung
- Analysieren und Debuggen Ihrer generativen KI-App mit Ablaufverfolgung
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists, Machine Learning-Ingenieure und DevOps-Experten, die KI-Lösungen auf Produktionsniveau auf Azure entwerfen und betreiben möchten. Es eignet sich für Lernende mit Erfahrungen in Python, einem grundlegenden Verständnis von Machine Learning-Konzepten und grundlegenden Kenntnissen mit DevOps-Praktiken wie Quellcodeverwaltung, CI/CD und Befehlszeilentools, die sich auf die Implementierung von MLOps- und GenAIOps-Workflows mit Azure nativen Diensten vorbereiten.
Voraussetzungen
Lernziele
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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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Hier beantworten wir die häufigsten Fragen zu unseren Kursen, Abläufen und Formaten. Sollten Sie weitere Fragen haben, unterstützen wir Sie gerne persönlich.
Microsoft Operationalize machine learning and generative AI solutions im Überblick
MLOps und GenAIOps auf Azure verbinden die Operationalisierung klassischer Machine-Learning-Modelle mit dem zuverlässigen Betrieb generativer KI-Anwendungen und Agents. Sie lernen, sichere und skalierbare KI-Infrastrukturen zu konzipieren und produktionsfähige KI-Systeme gemeinsam mit Data-Science- und DevOps-Teams bereitzustellen. Weitere Einordnung bietet die Kategorie Kurse zu KI-AI.
Die Inhalte verknüpfen Azure Machine Learning mit Automatisierung über GitHub Actions: von Experimenten, Hyperparameteroptimierung und Pipelines bis zu Aufträgen und Modellbereitstellungen. Für generative Anwendungen stehen die Verwaltung von Eingabeaufforderungen in Microsoft Foundry, strukturierte Experimente sowie automatisierte KI-Auswertungen im Mittelpunkt.
Der Kurs eignet sich für Data Scientists, Machine Learning-Ingenieure und DevOps-Experten mit Python-Erfahrung, Grundlagen in Machine Learning sowie Kenntnissen in Quellcodeverwaltung, CI/CD und Befehlszeilentools. Überwachung, Ablaufverfolgung sowie Analyse und Debugging unterstützen die praktische Arbeit an generativen KI-Apps.
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