KI-Apps und Agenten auf Azure entwickeln (AI-103)

Dauer: 4 Tage

Dieser praxisnahe Workshop nutzt Azure AI Foundry, um KI-Apps und Agenten auf Azure zu entwickeln. Programmiererfahrung ist nicht erforderlich; Python hilft ein wenig, ist aber nicht nötig.

Zielgruppe

• Softwareentwickler, die KI-gestützte Cloud-Anwendungen erstellen
• Azure Engineers, die generative KI und Agent-Workflows umsetzen
• Solution Architects, die Enterprise-KI-Plattformen entwerfen
• Teams, die sich gezielt auf die AI-103 Zertifizierung vorbereiten

Voraussetzungen

• Keine Programmiererfahrung erforderlich; Kenntnisse in Python helfen ein wenig, sind aber optional.
• Grundlegende Vertrautheit mit Azure, APIs und KI-Konzepten ist hilfreich.
• Zugriff auf eine Azure Subscription für die praktischen Übungen.

Lernziele

• Passende Azure AI Foundry Dienste und Modelle für konkrete Anforderungen auswählen
• Generative KI- und Agentenlösungen mit Grounding und Tool-Integration entwickeln
• Responsible-AI-Praktiken, Sicherheitskontrollen und Governance produktiv umsetzen
• Computer-Vision-Lösungen für Bildanalyse und benutzerdefinierte Szenarien implementieren
• Textanalyse- und Conversational-Language-Lösungen mit Azure AI Diensten entwickeln
• Strukturierte Informationen aus Dokumenten mit Azure AI Document Intelligence extrahieren
• KI-Workloads hinsichtlich Kosten, Skalierung und Zuverlässigkeit überwachen und optimieren

Kursinhalt

1. Generative KI-Apps in Azure entwickeln

   • Die Entwicklung von KI-Lösungen in Azure planen und vorbereiten
   • Microsoft Foundry-Modelle auswählen, bereitstellen und bewerten
   • Eine generative KI-Chat-App mit Microsoft Foundry entwickeln
   • Generative KI-Apps entwickeln, die Tools verwenden
   • Die Leistung generativer KI-Modelle mit Microsoft Foundry optimieren
   • Eine verantwortungsvolle generative KI-Lösung in Microsoft Foundry implementieren

2. KI-Agenten auf Azure entwickeln

   • KI-Agenten mit Microsoft Foundry und Visual Studio Code entwickeln
   • Eigene Tools in Ihren Agenten integrieren
   • MCP-Tools mit Azure AI-Agenten integrieren
   • Wissensangereicherte KI-Agenten mit Foundry IQ erstellen
   • Ihren Agenten mit Microsoft 365 integrieren
   • Datengetriebene Workflows mit Microsoft Foundry erstellen
   • Einen KI-Agenten mit Microsoft Agent Framework entwickeln
   • Eine Multi-Agenten-Lösung mit Microsoft Agent Framework orchestrieren
   • Azure AI-Agenten mit A2A entdecken

3. Natürliche Sprachlösungen in Azure entwickeln

   • Text mit Azure Language in Foundry-Tools analysieren
   • Einen Textanalyse-Agenten mit Azure Language MCP Server entwickeln
   • Eine generative KI-Anwendung mit Sprachfunktionen entwickeln
   • Sprachfähige Apps mit Azure Speech in Microsoft Foundry-Tools erstellen
   • Einen Speech-Agenten mit Azure Speech MCP Server entwickeln
   • Einen Azure Speech Voice Live Agent in Microsoft Foundry entwickeln
   • Text und Sprache mit Microsoft Foundry-Tools übersetzen

4. Einblicke aus visuellen Daten auf Azure gewinnen

   • Eine visuell unterstützte generative KI-Anwendung entwickeln
   • Bilder mit KI generieren
   • Videos mit Microsoft Foundry generieren
   • Bilder mit Content Understanding analysieren
   • Eine Multimodal-Analyselösung mit Azure Content Understanding erstellen
   • Eine Clientanwendung für Azure Content Understanding erstellen
   • Daten mit Azure Document Intelligence extrahieren
   • Eine Knowledge-Mining-Lösung mit Azure AI Search erstellen

Praktische Übungen

• Azure AI Foundry Projekt bereitstellen und Modellendpunkte deployen
• Einen RAG-Assistenten mit Azure AI Search und Grounding umsetzen
• Einen Agenten-Workflow mit Tool-Calling und Freigabe-Schritten implementieren
• Bildanalyse und OCR in eine Beispielanwendung integrieren
• Eine Textanalyse-Pipeline für Sentiment und Entitäten erstellen
• Strukturierte Daten aus Dokumenten extrahieren und validieren
• Monitoring-Dashboards, Safety-Evaluierungen und Kostenkontrollen konfigurieren

Ergebnisse

Nach dem Kurs können Teilnehmer sichere und skalierbare Azure KI-Lösungen umsetzen, agentische Muster Ende-zu-Ende implementieren und sich zielgerichtet auf die AI-103 Prüfungsbereiche vorbereiten.

Entwicklungsumgebung

• Windows, macOS oder Linux
• Visual Studio 2022/2026 oder Visual Studio Code
• .NET 10 SDK (oder Python 3.10+ für ausgewählte Labs)
• Azure CLI und Zugriff auf eine Azure Subscription
• Azure AI Foundry Projekt mit den erforderlichen Berechtigungen