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 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 Zertifizierung ist über Cloud- und Unternehmens-KI-Rollen hinweg anerkannt und umfasst Azure AI Foundry, Azure AI Language, Azure AI Vision, Azure AI Document Intelligence und Azure AI Speech als integriertes Dienstpaket.
Für Fachleute, die produktive KI-Systeme auf Azure aufbauen, ist AI-102 die wichtigste technische Qualifikation. Die Bestehensgrenze liegt bei 700, und die Prüfung ist in Englisch, Französisch, Deutsch, Spanisch und Italienisch verfügbar.
Kandidatinnen und Kandidaten mit reinem Cloud-Architektur-Hintergrund ohne praktische API-Entwicklung unterschätzen regelmässig die Engineering-Tiefe. Sie erwarten einen Überblick über den Dienstkatalog, doch die Labs verlangen sofort, Azure-KI-Dienste per Code aufzurufen, Fehler zu behandeln und mehrere Modalitäten zu integrieren. Die konzeptionelle Lücke wird an Tag eins offensichtlich, nicht an Tag drei.
Gut vorbereitete Kandidatinnen und Kandidaten behandeln das erste Lab als Bestätigung vorhandener Fähigkeiten, nicht als Lernübung. Sie haben bereits vor Tag eins ein Azure SDK oder einen REST-Endpunkt aufgerufen und nutzen den Kurs, um zu verstehen, wie Dienste auf architektonischer Ebene zusammenwirken; genau das prüfen die szenariobasierten Prüfungsfragen in der höchsten Schwierigkeitsstufe.
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.
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 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.
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 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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