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Schulung - Operationalisieren von maschinellem Lernen und generativen KI-Lösungen (AI-300)

AI-300

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Nach dem Seminar können die Teilnehmenden:

  • ML- und GenAI-Lösungen produktiv betreiben (End-to-End)
  • automatisierte AI-Pipelines erstellen
  • Modelle in Azure deployen und skalieren
  • Performance und Qualität überwachen
  • AI-Lösungen sicher und compliant betreiben
Zielgruppe

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

  • Data Scientists
  • AI Engineers
  • DevOps Engineers mit AI-Fokus
  • IT-Professionals, die produktive KI-Lösungen betreiben möchten

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Azure
  • Erfahrung mit Machine Learning oder AI-Services
  • Basiswissen in Python (empfohlen)
  • Verständnis von DevOps-Konzepten
Programm

Trainingsprogramm

Einführung in MLOps und GenAIOps

  • Grundlagen von MLOps und AI-Lifecycle
  • Unterschied zwischen ML- und GenAI-Workflows
  • Einsatz von Azure ML und AI Foundry

Aufbau von ML- und AI-Pipelines

  • Datenverarbeitung und Modelltraining
  • Erstellung automatisierter Pipelines
  • Versionierung von Daten und Modellen

Operationalisierung von KI-Modellen

  • Deployment von ML- und GenAI-Modellen
  • Nutzung von Azure-Endpunkten
  • Skalierung von AI-Services

Monitoring und Optimierung

  • Überwachung von Modellleistung
  • Drift-Erkennung (Data / Model Drift)
  • Performance-Optimierung

Automatisierung und CI/CD

  • Integration von CI/CD-Prozessen
  • Automatisierte Updates von Modellen
  • Betrieb von AI in produktiven Umgebungen

Governance und Responsible AI

  • Sicherheits- und Compliance-Aspekte
  • Responsible AI (Ethik, Transparenz)
  • Kontrolle von generativen Modellen
Methodik

Methodik

  • Trainer-geführte Schulung mit hohem Praxisanteil
  • Hands-on Labs in Azure-Umgebungen
  • Kombination aus Theorie, Live-Demos und eigenständigen Aufgaben

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Für wen ist dieser Kurs geeignet?
Der Kurs richtet sich an Data Scientists, AI Engineers und DevOps-Profis mit Grundkenntnissen in Azure und Machine Learning.

Sind Programmierkenntnisse erforderlich?
Basiswissen in Python wird empfohlen. Die meisten Labs werden in Python durchgeführt.

Was ist der Unterschied zwischen MLOps und GenAIOps?
MLOps bezieht sich auf den Betrieb klassischer ML-Modelle, GenAIOps auf den Betrieb generativer KI-Modelle. Dieser Kurs deckt beide Bereiche ab.

Gibt es Hands-on-Übungen?
Ja, ein großer Teil des Kurses besteht aus praktischen Labs in echten Azure-Umgebungen mit Fokus auf Pipelines, Deployment und Monitoring.

Termine

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