Dieser Kurs ersetzt den ehemaligen DP-100.

Dieser Kurs bereitet die Teilnehmer darauf vor, Lösungen für Machine Learning Operations (MLOps) und Generative AI Operations (GenAIOps) auf Azure zu entwerfen, zu implementieren und zu betreiben. Er behandelt den Aufbau einer sicheren und skalierbaren KI-Infrastruktur, die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus traditioneller Machine-Learning-Modelle mit Azure Machine Learning sowie die Bereitstellung, Bewertung, Überwachung und Optimierung generativer KI-Anwendungen und -Agenten mithilfe von Microsoft Foundry. Die Teilnehmer erwerben praktische Kenntnisse in den Bereichen Automatisierung, kontinuierliche Integration und Bereitstellung, Infrastructure as Code sowie Observability durch den Einsatz von Tools wie GitHub Actions, Azure CLI und Bicep. Der Kurs legt den Schwerpunkt auf die Zusammenarbeit mit Data-Science- und DevOps-Teams, um zuverlässige, produktionsreife KI-Systeme bereitzustellen, die den modernen Best Practices für MLOps und GenAIOps entsprechen.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler, Machine-Learning-Ingenieure und DevOps-Experten, die produktionsreife KI-Lösungen auf Azure entwerfen und betreiben möchten. Er eignet sich für Teilnehmer mit Python-Erfahrung, grundlegenden Kenntnissen der Konzepte des maschinellen Lernens und grundlegender Vertrautheit mit DevOps-Praktiken wie Quellcodeverwaltung, CI/CD und Befehlszeilentools, die sich darauf vorbereiten, MLOps- und GenAIOps-Workflows mithilfe von Azure-nativen Diensten zu implementieren.

Seminarinhalte

• 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

Voraussetzungen

Sie sollten mit den grundlegenden Konzepten der generativen KI und den entsprechenden Diensten in Azure vertraut sein.
Zudem:

• Programmiererfahrung mit Python oder R
• Erfahrung in der Entwicklung und dem Training von Machine-Learning-Modellen
• Vertrautheit mit den grundlegenden Konzepten von Azure Machine Learning

Zertifizierung

Dieser Kurs bereitet Sie auf die Prüfung AI-300 vor.