Operationalize machine learning and generative AI solutions
In diesem praxisorientierten Kurs lernen Sie, wie Sie Machine Learning Operations (MLOps) und Generative AI Operations (GenAIOps) auf Azure professionell entwerfen, implementieren und betreiben. Sie bauen eine sichere und skalierbare KI‑Infrastruktur auf und begleiten den vollständigen Lebenszyklus klassischer Machine‑Learning‑Modelle mit Azure Machine Learning. Darüber hinaus erfahren Sie, wie generative KI‑Anwendungen und ‑Agents mit Microsoft Foundry bereitgestellt, bewertet, überwacht und gezielt optimiert werden. Der Kurs vermittelt praxisnahes Know‑how zu Automatisierung, Continuous Integration und Deployment, Infrastructure as Code sowie Observability – unter Einsatz von GitHub Actions, Azure CLI und Bicep. Ein besonderer Fokus liegt auf der Zusammenarbeit mit Data‑Science‑ und DevOps‑Teams, um robuste, produktionsreife KI‑Systeme gemäß aktuellen MLOps‑ und GenAIOps‑Best Practices zu realisieren.
Dieser Kurs ersetzt ab 30.04.2026 den eingestellten DP-100T01: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure Kurs.
Lernziele
- MLOps‑ und GenAIOps‑Architekturen auf Azure entwerfen und umsetzen
- Den End‑to‑End‑Lebenszyklus klassischer Machine‑Learning‑Modelle planen, steuern und betreiben
- Betriebsreife generative KI‑Anwendungen und KI‑Agents mit Microsoft Foundry entwickeln und betreiben
- Automatisierung, CI/CD und Infrastructure as Code für KI‑Workloads implementieren
- Produktive KI‑Systeme überwachen, auswerten, optimieren und hinsichtlich Observability analysieren
Kursinhalte
- 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 Actions
- Operationalisieren von generativen KI-Anwendungen (GenAIOps)
- Planen und Vorbereiten einer GenAIOps-LösungVerwalten von Eingabeaufforderungen für Agents in Microsoft Foundry mit GitHub
- Bewerten und Optimieren von KI-Agents durch strukturierte Experimente
- Automatisieren von KI-Auswertungen mit Microsoft Foundry- und GitHub-Aktionen
- Überwachen Ihrer generativen KI-Anwendung
- Analysieren und Debuggen Ihrer generativen KI-App mit Ablaufverfolgung
- Operationalisieren von Machine Learning-Modellen (MLOps)
Zielgruppe
- Data Scientists und Machine‑Learning‑Engineers
- Entwickler:innen für KI‑ und Azure‑basierte Anwendungen
- DevOps‑ und MLOps‑Verantwortliche
- Technische Fachkräfte im Bereich KI‑Betrieb und ‑Plattformen
Voraussetzungen
- Programmiererfahrung, idealerweise mit Python
- Erfahrung im Entwickeln und Trainieren von Machine‑Learning‑Modellen
- Grundkenntnisse in Azure und Azure Machine Learning
- Vertrautheit mit grundlegenden generativen KI‑Konzepten
Abschluss & Bestätigung
Nach Seminarabschluss erhalten Sie ein tecTrain-Teilnahmezertifikat.Hersteller-ID
AI-300T00Zertifizierung
Dieses Training behandelt prüfungsrelevante Themen des Microsoft Examens AI-300 Microsoft Certified: Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate und bereitet Sie optimal auf die Zertifizierung vor.Optionale Prüfungsgebühr € 165,00 zzgl. MwSt.
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