AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00)
Offizielles Microsoft Training: Bringe KI-Services aus dem Proof of Concept in kontrollierten Azure-Betrieb mit MLOps, GenAIOps, CI/CD und Governance
Die wichtigsten Themen
Azure Machine Learning MLOps umsetzen
GenAIOps für Prompts und Modelle
CI/CD-Pipelines für KI-Deployments
Evaluation und Monitoring produktiver KI
Governance und Lifecycle-Management
Überblick
Viele KI-Initiativen scheitern im Betrieb: Modell- und Dataversionen sind nicht nachvollziehbar, Prompts werden ohne Review geändert, und Monitoring startet erst nach dem ersten Incident. Im AI-300 Training baust du auf Azure belastbare MLOps- und GenAIOps-Abläufe für produktive KI-Services auf.
Die Schulung kombiniert Azure Machine Learning, Azure AI Foundry und CI/CD-Workflows: Trainingsläufe reproduzierbar ausführen, Modelle und Prompts versionieren, Evaluationen als Quality-Gates nutzen, Deployments überwachen und Freigaben auditierbar dokumentieren. Damit überführst du Proofs of Concept in kontrolliert betriebene Services. Passend dazu findest du bei cmt auch Microsoft Azure Schulungen und Microsoft Azure KI Schulungen.
Wer hier richtig ist
- Data Scientists und Machine-Learning-Engineers mit Azure-Bezug
- Azure-Architektinnen und -Architekten, DevOps-Teams und Plattform-Engineers
- KI-Produktverantwortliche, die produktive GenAI-Services betreiben
- IT-Operations- und Governance-Verantwortliche für KI-Systeme
- Alle, die Proofs of Concept in stabile Azure-KI-Services überführen wollen
Das lernst du
- KI-Lifecycles auf Azure so planen, dass du Übergaben, Freigaben und Rollbacks nachvollziehbar steuerst
- CI/CD-Pipelines für Modell- und Prompt-Releases eigenständig aufbauen
- Evaluationen für Modelle, Prompts und GenAI-Antworten sinnvoll in Betriebsprozesse integrieren
- Monitoring, Drift-Erkennung und Incident-Abläufe für produktive KI-Services einordnen
- Governance, Zugriffsschutz und Kostenkontrolle für Azure-KI-Services belastbar strukturieren
Die Themen Abgrenzung von Experiment, Staging und Produktivbetrieb für KI-Services · Rollen von Azure Machine Learning, Azure AI Foundry, Storage, Container Registry und Identity...
AI-300 Training: vom Experiment zum Azure-KI-Service
- Abgrenzung von Experiment, Staging und Produktivbetrieb für KI-Services
- Rollen von Azure Machine Learning, Azure AI Foundry, Storage, Container Registry und Identity
- Betriebsmodell für Data-Science-, DevOps- und Plattform-Teams
- Typische Risiken von Proofs of Concept: fehlende Versionierung, nicht reproduzierbare Trainingsläufe und ungeklärte Freigaben
MLOps mit Azure Machine Learning
- Workspaces, Compute, Environments, Datastores und Registries sinnvoll einsetzen
- Versionierung von Daten, Code, Modellen, Artefakten und Konfigurationen
- Nachvollziehbare Trainingsläufe mit Experiment-Tracking und Run-Metadaten
- Model Registry, Release-Kandidaten, Staging und Rollback-Strategien
Azure AI Foundry für GenAI-Lösungen
- Projekte, Modellbereitstellungen, Prompts und Evaluationsläufe in Azure AI Foundry einordnen
- Auswahl und Wechsel von Foundation Models beziehungsweise Basismodellen im Lifecycle
- Prompt-Templates, Systemnachrichten, Parameter und Freigabeprozesse versionieren
- GenAI-Komponenten an APIs, Anwendungen und Sicherheitskontrollen anbinden
GenAIOps für Prompt- und Modellbetrieb
- Quality-Gates für generative KI vor Freigabe und Deployment definieren
- Antwortqualität, Sicherheit, Relevanz und Richtlinienkonformität evaluieren
- Kontrollierte Änderungen an Prompts, Modellen, Parametern und Systemnachrichten durchführen
- Incident-Abläufe, Eskalationswege und Rollbacks für GenAI-Services planen
CI/CD für KI-Deployments
- Pipeline-Strukturen für Training, Tests, Paketierung und Deployment aufbauen
- Automatisierte Prüfungen für Modellartefakte, Konfigurationen und Prompt-Versionen nutzen
- Deployment-Muster für Endpunkte, Staging, Produktion und Rollback anwenden
- Azure DevOps oder GitHub-basierte Workflows in den KI-Lifecycle integrieren
Monitoring, Evaluation und Kostenkontrolle
- Latenz, Fehlerquoten, Kosten, Durchsatz und Nutzungsverhalten überwachen
- Data Drift, Model Drift und Qualitätsveränderungen erkennen
- Evaluation als wiederkehrenden Betriebsprozess etablieren
- Logs, Metriken und Alerts für produktive KI-Services strukturieren
Governance, Sicherheit und Lifecycle-Management
- Zugriffsmodelle, Verantwortlichkeiten und Freigabepfade festlegen
- KI-Änderungen dokumentieren, auditierbar machen und nachvollziehbar freigeben
- Kostenkontrolle für Trainingsläufe, Endpunkte und GenAI-Nutzung umsetzen
- Lifecycle-Management vom Experiment bis zur Außerbetriebnahme planen
So arbeiten wir
Die Schulung kombiniert fachliche Einordnung, geführte Azure-Demos, Architektur-Übungen und praxisnahe Pipeline-Labs. Teilnehmerinnen und Teilnehmer arbeiten mit typischen Betriebs-Szenarien aus MLOps und GenAIOps, diskutieren Entscheidungsoptionen und übertragen die Ergebnisse auf eigene Team- und Plattform-Strukturen.
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse in Azure, Machine-Learning-Konzepten und Git
- Erfahrung mit Python, Pipelines oder Azure DevOps ist hilfreich, aber nicht zwingend
Dein Fahrplan
Der erste Trainingstag schafft die Grundlage für produktionsreifen Modellbetrieb mit Azure Machine Learning.
- Rollen, Verantwortlichkeiten und Übergaben im KI-Lifecycle
- Azure Machine Learning Workspaces, Compute, Environments und Registries
- Versionierung von Daten, Modellen, Artefakten und Konfigurationen
- Reproduzierbare Trainingsläufe und Modellfreigaben
- Risiken beim Übergang von Proofs of Concept in Produktion
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Online
Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns - wir finden die passende Lösung
Inhouse-Schulungen & Firmenseminare
Inhouse-Schulungen
Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.
Vorteile:
- Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
- Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
- Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
- Schulung in vertrauter Umgebung
- Fokus auf deine spezifischen Anforderungen
Firmen-Seminare
Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.
Ideal für:
- Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
- Individuelle Terminplanung für dein Team
- An unseren Schulungsstandorten oder Online
- Angepasste Inhalte für deine Anforderungen
Fragen und Antworten zu AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00)
Ist AI-300 eine offizielle Microsoft-Zertifizierung?
Ja, das AI-300 Training ist ein offizielles Microsoft Training für den produktionsreifen KI-Betrieb auf Azure. Der Schwerpunkt liegt auf MLOps, GenAIOps, Deployment, Monitoring und Governance. Wenn du gezielt Grundlagen oder eine Microsoft-Rollenprüfung vorbereitest, passen je nach Wissensstand auch AI-900 Training oder AI-102 Training.
Brauche ich bereits Erfahrung mit Azure Machine Learning?
Grundkenntnisse in Azure und Machine-Learning-Konzepten sind sinnvoll, weil das Training direkt in Betriebs- und Lifecycle-Fragen einsteigt. Wenn du Azure Machine Learning noch nicht produktiv genutzt hast, bekommst du im Training die relevanten Begriffe und Abläufe eingeordnet, solltest aber mit Cloud-Ressourcen, Git und technischen Workflows vertraut sein.
Was ist der Unterschied zwischen MLOps und GenAIOps?
MLOps regelt den Betrieb klassischer Machine-Learning-Modelle, etwa Training, Registry, Deployment, Monitoring und Retraining. GenAIOps ergänzt diese Abläufe für generative KI: Prompt-Versionierung, Modellwechsel, Antwort-Evaluation, Sicherheitsprüfungen und kontrollierte Freigaben. Im Training verbindest du beide Perspektiven für Azure Machine Learning und Microsoft Foundry.
Wird im Training praktisch mit Azure-Diensten gearbeitet?
Ja, die Schulung ist praxisnah aufgebaut und nutzt typische Azure-Szenarien für MLOps und GenAIOps. Arbeitsumgebungen, VMs oder benötigte Software werden bei Bedarf bereitgestellt. Du musst keine eigenen Lizenzen oder Geräte mitbringen.
Für welche Teams lohnt sich das Microsoft Foundry Training besonders?
Der Foundry-Anteil ist besonders wertvoll, wenn du GenAI-Anwendungen mit Prompts, Modellvarianten und Evaluationen in kontrollierte Betriebsprozesse bringen möchtest. Das betrifft Azure-Teams, KI-Entwicklung, Plattform-Engineering, Produktverantwortliche und IT-Betrieb gleichermaßen.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert
Aus der Praxis für die Praxis
Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.
Individuell statt "Schema F"
Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Über 20.000 Unternehmen und Behörden vertrauen auf uns
