AI-900 Praxis+ Introduction to AI in Azure

In diesem Training werden grundlegende Konzepte in Bezug auf künstliche Intelligenz (KI) und die Dienste in Microsoft Azure vorgestellt, mit denen KI-Lösungen erstellt werden können.
Das zweitägige Format Praxis+ richtet sich an alle, die praxisnah lernen möchten. Wer kompakter lernen will, wählt den Kurs AI-900: Introduction to AI in Azure. Beide Formate bereiten gezielt auf die Zertifizierung vor.

Dieses Training bringt Teilnehmer*innen nicht zu professionellen Datenwissenschaftler*innen oder Softwareentwickler*innen, sondern das Bewusstsein für gängige AI-Workloads und die Fähigkeit stärken, Azure-Services zu identifizieren, um sie zu unterstützen.
Das Training ist als hybrid Learning-Erfahrung konzipiert, bei der von Trainer geleitete Schulungen mit Online-Materialien kombiniert werden. Die praktischen Übungen im Training basieren auf Lernmodulen. Die Teilnehmer*innen werden aufgefordert, die Lerninhalte als Referenzmaterial zu verwenden, um das, was sie im Training lernen, zu vertiefen und Themen eingehender zu untersuchen.

Physisch oder virtuell?

Nehmen Sie an einem unserer Standorte Frankfurt, München und Wien oder virtuell an unseren Klassenraumtrainings teil. Unter “Termin buchen” werden Ihnen alle Optionen angezeigt, zuerst sortiert nach Standort, dann nach Datum.

Der Kurs „Introduction to AI in Azure“ richtet sich an alle, die sich für die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) interessieren – also dafür, welche Arten von KI-Lösungen möglich sind und welche Dienste in Microsoft Azure zur Umsetzung genutzt werden können.


Sie müssen für die Teilnahme an diesem Kurs keine Erfahrung mit Microsoft Azure haben, Es wird jedoch vorausgesetzt, dass Sie mit Computertechnologie und dem Internet vertraut sind. Einige der im Kurs behandelten Konzepte erfordern ein Grundverständnis der Mathematik, beispielsweise die Fähigkeit, Diagramme zu interpretieren. Der Kurs beinhaltet praktische Aktivitäten, bei denen mit Daten gearbeitet und Code ausgeführt wird. Daher sind Kenntnisse der grundlegenden Programmierprinzipien hilfreich.


Dies gilt insbesondere in folgenden Fällen:


Erfahrung mit der Verwendung von Computern und dem Internet


Interesse an Anwendungsfällen für KI-Anwendungen und Machine Learning-Modelle

 
Bereitschaft, durch praktische Übungen zu lernen.

Wichtige Information

Dieses Training behandelt prüfungsrelevante Themen zum Examen: Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals
Dieses 2tägige Training bietet mehr Zeit für die Teilnehmer*innen, um an praktischen Übungen teilzunehmen. Wenn Sie keine praktische Erfahrung benötigen, können Sie das Training AI-900T00 Microsoft Azure AI Fundamentals in Betracht ziehen. Die Inhalte beider Trainings sind auf die Zielbereiche zum Examen: AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals abgestimmt.

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

AI-Workloads und Überlegungen dazu beschreiben, Grundprinzipien des maschinellen Lernens in Azure beschreiben, Funktionen von Computer Vision-Workloads in Azure beschreiben, Funktionen von NLP-Workloads beschreiben (Natural Language Processing) in Azure, Beschreiben der Funktionen von dialogorientierten AI-Workloads in Azure.

Agenda

Fundamental AI Concepts
Introduction to AI
Understand machine learning
Understand computer vision
Understand natural language processing
Understand document intelligence and knowledge mining
Understand generative AI
Challenges and risks with AI
Understand Responsible AI
Fundamentals of machine learning
Multiclass classification
Binary classification
Regression
Types of machine learning
Clustering
Deep learning
Azure Machine Learning
Explore Automated Machine Learning in Azure Machine Learning
What is machine learning?
Fundamentals of Azure AI services
Explore Azure AI Services
Understand authentication for Azure AI services
Use Azure AI services
Create Azure AI service resources
AI services on the Azure platform
Fundamentals of Computer Vision
Azure AI Vision
Images and image processing
Machine learning for computer vision
Analyze images in Vision Studio
Fundamentals of Facial Recognition
Understand Face analysis
Get started with Face analysis on Azure
Detect faces in Vision Studio
Fundamentals of optical character recognition
Get started with Vision Studio on Azure
Get started with Vision Studio on Azure
Read text in Vision Studio
Fundamentals of Text Analysis with the Language Service
Analyze text with Language Studio
Get started with text analysis
Understand Text Analytics
Fundamentals of question answering with the Language Service
Understand question answering
Get started with custom question answering
Use question answering with Language Studio
Fundamentals of conversational language understanding
Describe conversational language understanding
Get started with conversational language understanding in Azure
Use Conversational Language Understanding with Language Studio
Fundamentals of Azure AI Speech
Get started with speech on Azure
Understand speech recognition and synthesis
Use Azure AI Speech
Explore Speech Studio
Fundamentals of language translation
Understand translation concepts
Explore Azure AI Translator
Get started with translation in Azure
Understand translation in Azure
Fundamentals of Azure AI Document Intelligence
Explore capabilities of document intelligence
Understand Azure AI Document Intelligence capabilities
Extract form data in Document Intelligence Studio
Fundamentals of Knowledge Mining and Azure AI Search
What is Azure AI Search?
Identify elements of a search solution
Explore an Azure AI Search index (UI)
Create an index in the Azure portal
Query data in an Azure AI Search index
Fundamentals of Generative AI
What are language models?
What is generative AI?
Using language models
Copilot and AI agents
Understand Microsoft Copilot
Considerations for prompts
Extending and developing copilot-like agents
Explore Microsoft Copilot
Plan and prepare to develop AI solutions on Azure
Developer tools and SDKs
Explore the Azure AI Foundry portal
Responsible AI
Azure AI Foundry
Azure AI services
What is AI?
Responsible generative AI
Explore content filters in Azure AI Studio
Plan a responsible generative AI solution
Identify potential harms
Measure potential harms
Mitigate potential harms
Operate a responsible generative AI solution

Dein Training im Überblick

Dauer 2 Tage
Trainingssprache Deutsch
Trainingsart brainyCLASS (offen)

1.355,00 

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