AI-102 setzt praktische Erfahrung mit Python oder C#, Vertrautheit mit REST-APIs und SDKs sowie ein grundlegendes Verständnis von Cloud-Konzepten und JSON voraus. Ohne diese Grundlagen fällt es den Teilnehmenden schwer, die Übungen zur Dienstintegration und die Labs abzuschliessen.
AI-102 setzt praktische Erfahrung mit Python oder C#, Vertrautheit mit REST-APIs und SDKs sowie ein funktionierendes Verständnis von Cloud-Konzepten und JSON voraus. Ein grundlegendes Verständnis von JSON-Strukturen und HTTP-Anfragemustern ist erforderlich.
Azure-spezifische Erfahrung ist nicht zwingend, beschleunigt aber die Labs. Ohne diese Grundlagen haben die Teilnehmenden Schwierigkeiten mit den Übungen zur Dienstintegration und dem Abschluss der Labs im Tempo des dreitägigen Kurses.
Fachleute, die AZ-900 oder eine gleichwertige Schulung zu Cloud-Grundlagen abgeschlossen haben, sind gut aufgestellt, um mit AI-102 zu beginnen. Entwickler, die bereits beruflich mit Azure-SDKs arbeiten, profitieren am meisten von den Umsetzungs-Labs.
Das häufigste Fehlermuster ist der Besuch von AI-102 direkt nach AZ-900 ohne jeden Programmierhintergrund. AZ-900 baut konzeptionelles Cloud-Bewusstsein auf, aber die AI-102 Labs erfordern ab der ersten Sitzung funktionierenden Code. Teilnehmende ohne diesen Hintergrund verbringen die ersten beiden Labs damit, Python-Syntax zu lernen statt Azure-KI-Integrationsmuster; sie fallen an Tag eins zurück und holen dies während des dreitägigen Kurses nie ganz auf.
Was gut vorbereitete Kandidatinnen und Kandidaten auszeichnet, ist mindestens eine REST-basierte Integration in einem beliebigen beruflichen Kontext, egal welche Sprache, egal welche API. Diese Mustererkennung für den Aufbau von Anfragen, Authentifizierung und Fehlerbehandlung überträgt sich direkt auf die Arbeit mit dem Azure-KI-SDK. Wer mit dieser Grundlage kommt, behandelt die Labs als architektonische Erkundung, nicht als Debugging-Sitzungen.
Diese Schulung bereitet die Teilnehmenden darauf vor, zentrale Konzepte der künstlichen Intelligenz zu erklären und auf die Azure-KI-Dienste von Microsoft abzubilden. Sie behandelt die KI-Workloads, die die meisten Teams zuerst bewerten: Machine Learning, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, konversationelle KI, Dokumentenintelligenz und generative KI. Die Teilnehmenden lernen, wie Azure AI Vision, Azure AI Language, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Azure AI Search und Azure OpenAI Service zu konkreten Geschäftsanwendungsfällen passen. Abilene Academy vermittelt die Schulung durch Beraterinnen und Berater, die Governance und Technologie in Kundenumgebungen umsetzen, nicht durch rein theoretisch ausgerichtete Dozierende. Sie richtet sich an Fachleute, die einen soliden, prüfungsorientierten Einstieg benötigen, bevor sie in Umsetzungs- oder Governance-Rollen wechseln.
View courseAZ-204 ist ein fünftägiger, entwicklerorientierter Lehrgang zum Entwurf und zur Umsetzung von End-to-End-Lösungen auf Microsoft Azure. Er behandelt Compute-Dienste, Web-Apps, Azure Functions, Storage, Sicherheit und Integrationsmuster.
View courseDiese Schulung bereitet die Teilnehmenden darauf vor, unternehmensweite Analytics-Lösungen mit Microsoft Fabric zu entwerfen, umzusetzen und zu verwalten. Sie behandelt die operative Realität moderner Analytics-Teams, die Daten über Lakehouses, Warehouses, Pipelines, Notebooks und semantische Modelle hinweg aufnehmen, modellieren, absichern und bereitstellen müssen. Die Teilnehmenden arbeiten über die gesamte Bereitstellungskette von der Aufnahme bis zur governance-konformen Berichtsleistung. Abilene Academy vermittelt das offizielle Microsoft-Curriculum durch aktive Berater, die Plattformfunktionen in Bereitstellungsentscheidungen und prüfungsreife Umsetzung übersetzen. Sie richtet sich an erfahrene Datenfachleute, die bereits Modelle erstellen, Daten transformieren und Analytics-Ergebnisse bereitstellen.
View courseDie AI-102 Prüfung testet die Fähigkeit, KI-Anwendungen mit Azure AI Foundry zu erstellen, Konversationsagenten mit Azure AI Language zu entwickeln, Pipelines zur Datenextraktion aus Dokumenten umzusetzen, Computer-Vision-Modelle bereitzustellen sowie Workflows für Spracherkennung und -synthese zu konfigurieren. Die Bestehensgrenze liegt bei 700 von 1000.
Die AI-102 Prüfung führt zur Zertifizierung Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate, die die Fähigkeit bestätigt, KI-Lösungen mit Azure-KI-Diensten zu entwerfen und umzusetzen. Zertifizierte Ingenieure können Dokumentenintelligenz-Pipelines aufbauen, Konversationsagenten mit mehrstufiger Logik bereitstellen, Computer-Vision-Modelle konfigurieren sowie Sprach- und Übersetzungsworkflows über REST-APIs und SDKs integrieren.
Die AI-102 Schulung richtet sich an Softwareentwickler, die cloudbasierte KI-Anwendungen erstellen, an KI-Ingenieure, die Azure-Cognitive-Services integrieren, sowie an Backend-Entwickler, die Sprache, Vision oder Dokumentenverarbeitung in einem einzigen System handhaben. Auch technische Berater, die KI-Architekturentscheidungen gegenüber Stakeholdern begründen müssen, profitieren.
Die AI-102 Prüfung testet die Fähigkeit, KI-Anwendungen mit Azure AI Foundry zu erstellen, Konversationsagenten mit Azure AI Language zu entwickeln, Pipelines zur Datenextraktion aus Dokumenten umzusetzen, Computer-Vision-Modelle bereitzustellen sowie Workflows für Spracherkennung und -synthese zu konfigurieren. Die Bestehensgrenze liegt bei 700 von 1000.
Die AI-102 Prüfung führt zur Zertifizierung Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate, die die Fähigkeit bestätigt, KI-Lösungen mit Azure-KI-Diensten zu entwerfen und umzusetzen. Zertifizierte Ingenieure können Dokumentenintelligenz-Pipelines aufbauen, Konversationsagenten mit mehrstufiger Logik bereitstellen, Computer-Vision-Modelle konfigurieren sowie Sprach- und Übersetzungsworkflows über REST-APIs und SDKs integrieren.
Die AI-102 Schulung richtet sich an Softwareentwickler, die cloudbasierte KI-Anwendungen erstellen, an KI-Ingenieure, die Azure-Cognitive-Services integrieren, sowie an Backend-Entwickler, die Sprache, Vision oder Dokumentenverarbeitung in einem einzigen System handhaben. Auch technische Berater, die KI-Architekturentscheidungen gegenüber Stakeholdern begründen müssen, profitieren.
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