AI-300 - Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00)
AI-300 Schulung - ML- und generative-AI-Modelle mit Azure Machine Learning deployen, überwachen und effizient betreiben
Zu den TerminenIn der AI-300T00 – Operationalize Machine Learning and Generative AI Solutions Schulung lernst Du, wie Du Machine-Learning- und generative-AI-Lösungen in produktiven Umgebungen bereitstellst, verwaltest und kontinuierlich optimierst. Du erhältst praxisnahes Know-how zur Operationalisierung von AI-Modellen mit Azure Machine Learning sowie zur Integration generativer AI-Workloads in skalierbare Cloud-Architekturen.
Der Fokus liegt auf MLOps-Methoden, Deployment-Strategien, Monitoring und Governance. Du lernst, wie Du AI-Modelle zuverlässig betreibst, Performance überwächst und automatisierte Prozesse für Training, Versionierung und Aktualisierung implementierst.
Lernziele
In der AI-300T00 – Operationalize Machine Learning and Generative AI Solutions Schulung lernst Du, ML- und generative-AI-Modelle mit Azure Machine Learning zu deployen, zu überwachen und effizient zu betreiben.
ML- und generative-AI-Modelle produktiv betreiben
Azure Machine Learning für MLOps einsetzen
Deployment-Pipelines für AI-Modelle erstellen
Monitoring und Modellperformance überwachen
Governance und Responsible AI umsetzen
Skalierbare AI-Workflows entwickeln
Microsoft Learning Partner
Als Microsoft Certified Learning Partner bieten wir dir die Möglichkeit, Kenntnisse im Umgang mit allen Microsoft Produkten in unseren Trainings zu erwerben, zu verbessern und zu zertifizieren. So steigerst du deine Produktivität am Arbeitsplatz. Selbstverständlich kannst du die Microsoft Kurse auch in Form einer Online Schulung besuchen.
Inhalte
Einführung in MLOps und AI-Operationalisierung
Grundlagen von MLOps verstehen
AI-Lifecycle und Modellmanagement einordnen
Zusammenarbeit zwischen Data Science und DevOps gestalten
Deployment von Machine-Learning-Modellen
Modelle in Azure Machine Learning bereitstellen
Deployment-Pipelines konfigurieren
Versionierung und Modellverwaltung umsetzen
Operationalisierung generativer AI-Workloads
Generative-AI-Modelle produktiv einsetzen
Integration von AI-Services in Anwendungen
Skalierbare AI-Architekturen entwerfen
Monitoring und Modellmanagement
Modellperformance überwachen
Drift-Erkennung und Modellaktualisierung umsetzen
Logging und Monitoring für AI-Workloads einsetzen
Governance und Responsible AI
Sicherheits- und Compliance-Anforderungen berücksichtigen
Responsible-AI-Prinzipien anwenden
AI-Systeme transparent und kontrollierbar betreiben
Zielgruppe
Dieser Kurs ist für Datenwissenschaftler, Machine-Learning-Ingenieure und DevOps-Profis gedacht, die produktionsreife KI-Lösungen auf Azure entwickeln und betreiben wollen. Er passt super für Leute, die schon Python-Kenntnisse haben, die Machine-Learning-Konzepte verstehen und sich mit DevOps-Praktiken wie Quellcodeverwaltung, CI/CD und Befehlszeilentools auskennen und die sich darauf vorbereiten, MLOps- und GenAIOps-Workflows mit Azure-nativen Diensten zu implementieren.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Machine Learning und Data Science
Erfahrung mit Python oder einer vergleichbaren Programmiersprache
Verständnis von Cloud-Computing-Grundlagen, idealerweise Microsoft Azure
Erste Erfahrung mit Datenanalyse oder Modelltraining
Grundlegendes Verständnis von DevOps- oder MLOps-Konzepten
AI-300 - Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00) Hintergrund:
Viele Unternehmen entwickeln Machine-Learning-Modelle, stehen jedoch vor der Herausforderung, diese zuverlässig in produktive Systeme zu integrieren. Genau hier setzt MLOps an: Es verbindet Data Science, DevOps und Cloud-Technologien, um AI-Modelle automatisiert zu entwickeln, bereitzustellen und zu betreiben.
Die AI-300T00 – Operationalize Machine Learning and Generative AI Solutions Schulung vermittelt Dir die notwendigen Fähigkeiten, um AI-Modelle mit Azure-Technologien effizient zu operationalisieren. Du lernst, wie Training, Deployment, Monitoring und Governance in einem durchgängigen AI-Lifecycle zusammengeführt werden.
Vorteile der AI-300T00 Schulung
Praxisnaher Einstieg in MLOps und AI-Operationalisierung
Effizienter Betrieb von ML- und generativen AI-Modellen
Automatisierte Deployment- und Trainingsprozesse
Sicherer Umgang mit AI-Governance und Monitoring
Grundlage für produktive AI-Plattformen in Unternehmen
AI-300 Schulung - das solltest du wissen
Die Schulung vermittelt Dir, wie Du Machine-Learning- und generative-AI-Lösungen mit Azure-Technologien produktiv bereitstellst und betreibst.
Der Kurs richtet sich an Data Engineers, Machine-Learning-Engineers, AI-Developers und IT-Professionals, die AI-Modelle produktiv einsetzen möchten.
Grundkenntnisse in Python, Machine Learning sowie Erfahrung mit Cloud-Technologien oder Microsoft Azure sind hilfreich.
Während sich MLOps auf den Lebenszyklus klassischer Machine-Learning-Modelle konzentriert (Training, Deployment, Drift-Analyse), befasst sich LLMOps spezifisch mit den Herausforderungen großer Sprachmodelle. In der Schulung zeigen wir dir, wie du automatisierte Pipelines für das Fine-Tuning, die Evaluation von KI-Antworten und das Management von Token-Kosten aufbaust – alles integriert in die Azure Cloud-Infrastruktur.
Du arbeitest mit Azure Machine Learning, MLOps-Konzepten sowie generativen AI-Workloads in der Azure-Cloud.
MLOps ermöglicht automatisierte Prozesse für Entwicklung, Deployment und Monitoring von AI-Modellen und sorgt so für stabile, skalierbare AI-Lösungen.
Unsere generellen Seminarzeiten sind von 09:00 bis ca. 17:00 Uhr. Wenn du Fragen hast, kontaktieren uns gerne.
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