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 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 für Klassifizierung und Erkennung bereitzustellen sowie Workflows für Spracherkennung und -synthese zu konfigurieren.
Die Prüfung umfasst zudem die Integration mehrerer Azure-KI-Dienste in eine Lösung sowie die Bewertung von Leistung und Zuverlässigkeit von Pipelines. Die Bestehensgrenze liegt bei 700 von 1000.
Die Prüfung ist in Englisch, Französisch, Deutsch, Spanisch und Italienisch verfügbar. Das dreitägige Programm von Abilene Academy deckt alle Prüfungsbereiche durch praktische Labs unter Leitung aktiver Berater ab, einschliesslich realer API-basierter Architekturen und SDK-Integrationsszenarien.
Kandidatinnen und Kandidaten, die sich durch Auswendiglernen von Dienstnamen vorbereiten, scheitern regelmässig an den Integrationsszenario-Fragen. AI-102 Prüfungsfragen sind fallbasiert: Sie beschreiben eine Geschäftsanforderung und fragen, welche Kombination aus Diensten, Konfigurationen und Architekturentscheidungen sie korrekt löst. Wer weiss, dass Azure AI Language existiert, aber nicht erklären kann, wann man es statt Azure OpenAI einsetzt, verpasst die schwierigste Fragenstufe.
Gut vorbereitete Kandidatinnen und Kandidaten haben vor dem Prüfungstag tatsächlich Code gegen jede Dienstfamilie ausgeführt. Sie verstehen die Verhaltensgrenzen jedes Dienstes (Latenz, Eingabebeschränkungen, Fehlermodi und Integrationsmuster), und genau das prüfen die Szenariofragen. Diese praktische Vertrautheit macht zudem die dreitägigen Lab-Sitzungen von der ersten Stunde an produktiv statt explorativ.
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 courseAI-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.
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.
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.
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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