AI Engineer: AI Engineer für intelligente Lösungen
Als AI Engineer lieferst du produktionsreife Lösungen für Künstliche Intelligenz (KI) und machst Agent-Konzepte in Teams anwendbar.
Kurzbeschreibung & Ziel – AI Engineer
AI Engineer befähigt Teilnehmende, intelligente Systeme entwickeln, automatisieren und skalieren.
Du implementierst Künstliche Intelligenz (KI) auf Microsoft Azure mit Datenanalyse, statistischen Verfahren, Python-Programmierung, modernen KI-Architekturen, AI Services, Copilot-Technologien und automatisierten Agenten. AI Engineer richtet den Blick auf Wirkung, Wiederholbarkeit und den gezielten Einsatz von Agent-Bausteinen.
Weiterbildungsinhalte – AI Engineer
AI Engineer – AZ-900: Microsoft Azure Fundamentals
– Erarbeiten AZ-900 Grundlagen, damit AI Engineer Azure-Services zielgerichtet für Künstliche Intelligenz (KI) auswählt und Agent-Szenarien sauber andockt.
AI Engineer – DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals
– Anwenden DP-900 Konzepte, sodass AI Engineer belastbare Datenentscheidungen für Künstliche Intelligenz (KI) trifft und Agent-Abläufe mit tragfähigen Daten versorgt.
AI Engineer – AI-900: Introduction to AI in Azure
– Einordnen AI Services mit AI-900, damit AI Engineer passende Bausteine für Künstliche Intelligenz (KI) definiert und Agent-Ketten sinnvoll strukturiert.
AI Engineer – AI-102: Designing and Implementing an Azure AI Solution
– Umsetzen AI-102 Lösungen für Conversational AI und automatisierte Entscheidungsprozesse, die AI Engineer auf Azure stabil betreibt und mit Agent-Logiken verbindet.
AI Engineer – Azure in der Praxis: AI & Copilot
– Erproben Azure in der Praxis: AI & Copilot, damit AI Engineer Copilot-Technologien für Künstliche Intelligenz (KI) nutzbar macht und Agent-Workflows steuert.
AI Engineer – AI Agents & Automation
– Gestalten AI Agents & Automation, sodass AI Engineer automatisierten Agenten Aufgaben übergibt und Künstliche Intelligenz (KI) skalierbar orchestriert.
Hands-on & Praxisanteile – AI Engineer
Geführte Labs zu klassischen ML-Modellen, Conversational AI, AI Services, Copilot-Technologien und automatisierten Agenten. AI Engineer arbeitet szenarienbasiert auf Azure; Künstliche Intelligenz (KI) wird messbar, Agent-Abläufe werden getestet und produktionsnah verankert.
Deine Perspektiven als AI Engineer
Du priorisierst Use Cases, triffst Technologieentscheidungen und arbeitest mit Fachbereichen zusammen. Als AI Engineer treibst Produktentwicklung, Prozessautomatisierung, Data Science und digitale Transformation voran. Künstliche Intelligenz (KI) und der gezielte Einsatz von Agent-Mustern erhöhen Qualität, Tempo und Wirkungsgrad.
Enthaltene Zertifikate
„AZ-900: Microsoft Azure Fundamentals“
„DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals“
„AI-900: Introduction to AI in Azure“
„AI-102: Designing and Implementing an Azure AI Solution“
„Kanban Foundation“
Die Zusatzqualifikation „Windows Server: Grundlagen der Administration“ vermittelt den Teilnehmern grundlegende Kenntnisse und Fähigkeiten in der Administration von Windows Server. Die Teilnehmer lernen, wie sie Windows Server installieren, konfigurieren und verwalten, um eine stabile und sichere Serverumgebung zu gewährleisten.
