Operationalize machine learning and generative AI solutions AI-300,
Kurs MSAI-300T00

Ziel

Dieser 4-Tages-Kurs bereitet die Teilnehmenden auf die Entwicklung, Implementierung und den Betrieb von Machine Learning Operations (MLOps) und Generative AI Operations (GenAIOps) Lösungen in Azure vor.

Dieser Kurs ersetzt Kurs Designing and Implementing a Data Science Solution on Microsoft Azure DP-100 (MSDP-100T01)

Er behandelt den Aufbau sicherer und skalierbarer KI-Infrastrukturen, die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus traditioneller Machine-Learning-Modelle mit Azure Machine Learning sowie die Bereitstellung, Evaluierung, Überwachung und Optimierung generativer KI-Anwendungen und -Agenten mit Microsoft Foundry.

Die Teilnehmenden erwerben praktische Kenntnisse in den Bereichen Automatisierung, Continuous Integration und Continuous Delivery, Infrastructure as Code und Observability mithilfe von Tools wie GitHub Actions, Azure CLI und Bicep. Der Kurs legt Wert auf die Zusammenarbeit mit Data-Science- und DevOps-Teams, um zuverlässige, produktionsreife KI-Systeme gemäß den Best Practices moderner MLOps und GenAIOps bereitzustellen.

Zielgruppenprofil

Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieure und DevOps-Experten, die produktionsreife KI-Lösungen in Azure entwickeln und betreiben möchten. Es eignet sich für Lernende mit Erfahrung in Python, einem grundlegenden Verständnis von Machine-Learning-Konzepten und grundlegenden Kenntnissen von DevOps-Praktiken wie Quellcodeverwaltung, CI/CD und Befehlszeilentools, die sich auf die Implementierung von MLOps- und GenAIOps-Workflows mithilfe von Azure-nativen Diensten vorbereiten.

Weitere Zertifizierungsmöglichkeiten entnehmen Sie bitte im Register "Weiterführende Kurse".

Voraussetzungen

Kurs-Inhalte

  • Operationalize machine learning models (MLOps)
    • Experiment with Azure Machine Learning
    • Perform hyperparameter tuning with Azure Machine Learning
    • Run pipelines in Azure Machine Learning
    • Trigger Azure Machine Learning jobs with GitHub Actions
    • Trigger GitHub Actions with feature-based development
    • Work with environments in GitHub Actions
    • Deploy a model with GitHub Actions
  • Operationalize generative AI applications (GenAIOps)
    • Plan and prepare a GenAIOps solution
    • Manage prompts for agents in Microsoft Foundry with GitHub
    • Evaluate and optimize AI agents through structured experiments
    • Automate AI evaluations with Microsoft Foundry and GitHub Actions
    • Monitor your generative AI application
    • Analyze and debug your generative AI app with tracing

Prüfungen

  • Prüfungs-Nummer
    • AI-300 Microsoft Certified: Machine Learning Operations Engineer Associate

Weiterführende Kurse

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Microsoft 365 Certified: Endpoint Administrator Associate

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