AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00)
Offizielles Microsoft Training für produktive KI-Services auf Azure mit MLOps, GenAIOps und Governance
Die wichtigsten Themen
MLOps mit Azure Machine Learning
GenAIOps mit Microsoft Foundry
CI/CD für KI-Deployments
Evaluation und Observability
Governance und Lifecycle-Management
Überblick Viele KI-Initiativen scheitern nicht am Modell, sondern am Betrieb: Modell- und Dataversionen sind nicht nachvollziehbar, Prompts werden ohne Review geändert, Evaluationen fehlen im Release-Prozess, und Monitoring...
Viele KI-Initiativen scheitern nicht am Modell, sondern am Betrieb: Modell- und Dataversionen sind nicht nachvollziehbar, Prompts werden ohne Review geändert, Evaluationen fehlen im Release-Prozess, 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, Microsoft Foundry und CI/CD-Workflows: Trainingsläufe reproduzierbar ausführen, Modelle, Prompts und Konfigurationen versionieren, Evaluationen als Quality-Gates nutzen, Deployments überwachen und Freigaben auditierbar dokumentieren. Ergänzend arbeitest du mit GitHub Actions, Azure CLI, Bicep, sicherer KI-Infrastruktur und Observability-Konzepten. Damit überführst du Proofs of Concept in kontrolliert betriebene Services. Für fundierte Azure-ML-Grundlagen passt vorab das DP-100 Training; für DevOps-Prozesse rund um Pipelines und Releases ergänzt das AZ-400 Training den Lernpfad.
Passend dazu findest du bei cmt auch Microsoft Azure Schulungen und Microsoft Azure KI Schulungen.
Die Themen Experiment, Staging und Produktivbetrieb · Betriebsmodell für KI-Services · Teamübergaben und Verantwortlichkeiten · Risiken beim PoC-Transfer · Azure Machine Learning Workspaces · Compute, Environments und Registries...
KI-Lifecycle auf Azure
- Experiment, Staging und Produktivbetrieb
- Betriebsmodell für KI-Services
- Teamübergaben und Verantwortlichkeiten
- Risiken beim PoC-Transfer
Sichere KI-Infrastruktur
- Azure Machine Learning Workspaces
- Compute, Environments und Registries
- Identity- und Zugriffskonzepte
- Infrastructure as Code mit Bicep
MLOps mit Azure Machine Learning
- Daten-, Code- und Modellversionierung
- Experiment-Tracking und Run-Metadaten
- Model Registry und Release-Kandidaten
- Staging- und Rollback-Strategien
Microsoft Foundry für GenAI-Lösungen
- Foundry-Projekte und Modellbereitstellungen
- Prompts, Systemnachrichten und Parameter
- Evaluationen für GenAI-Anwendungen
- GenAI-Agenten im Betriebs-Lifecycle
GenAIOps für produktive KI-Services
- Quality-Gates vor der Freigabe
- Antwortqualität und Sicherheitsprüfungen
- Kontrollierte Prompt-Änderungen
- Incident-Abläufe für GenAI-Services
CI/CD und Automatisierung
- GitHub Actions für KI-Workflows
- Azure CLI in Release-Prozessen
- Pipeline-Schritte für Training und Tests
- Deployment-Muster für Endpunkte
Monitoring, Evaluation und Governance
- Observability für produktive KI-Services
- Latenz, Fehlerquoten und Kosten
- Data Drift und Model Drift
- Auditierbare Freigaben und Dokumentation
Zielgruppe
- Data Scientists mit Azure- und ML-Betriebspraxis
- Machine-Learning-Engineers für produktive Modell-Lifecycles
- DevOps- und Plattform-Teams mit KI-Service-Verantwortung
- Azure-Architektinnen und Azure-Architekten für KI-Infrastruktur
- KI-Produktverantwortliche für GenAI-Services im Betrieb
Das lernst du
- Produktionsreife KI-Lifecycles auf Azure mit klaren Übergaben, Freigaben und Rollbacks planen
- CI/CD-Workflows für Modell-, Prompt- und Konfigurations-Releases aufbauen
- Evaluationen für ML-Modelle, GenAI-Antworten und Agenten in Release-Prozesse integrieren
- Monitoring, Drift-Erkennung und Incident-Abläufe für produktive KI-Services strukturieren
- Governance, Zugriffsschutz und Kostenkontrolle für Azure-KI-Services belastbar verankern
- Sichere KI-Infrastruktur mit GitHub Actions, Azure CLI und Bicep operationalisieren
So arbeiten wir
- Fachliche Einordnung der Microsoft-Kursmodule
- Geführte Azure-Demos mit Azure Machine Learning und Microsoft Foundry
- Hands-on Labs zu GitHub Actions, Azure CLI und Bicep
- Architektur-Übungen für sichere KI-Infrastruktur
- Diskussion typischer Betriebs- und Governance-Entscheidungen
- Übertragung auf Team-, Plattform- und Freigabeprozesse
Auf welche Zertifizierungen oder Examen bereitet der Kurs vor?
Das AI-300 Training ist mit der offiziellen Microsoft-Zertifizierung Microsoft Certified: Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate (Beta) verknüpft. Die Zertifizierung wird nicht automatisch durch die Schulung vergeben, sondern über die separate Microsoft-Prüfung AI-300 erworben.
- Prüfungsformat: rollenbasierte Microsoft-Prüfung mit Aufgaben zu Azure-MLOps, GenAIOps, CI/CD, Monitoring und Governance
- Voraussetzungen: Python-Erfahrung, Machine-Learning-Grundlagen, Azure-Basiswissen und DevOps-Grundlagen
- Nutzen: Nachweis für produktionsreifen Betrieb von ML- und GenAI-Lösungen auf Azure
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse in Azure und Cloud-Ressourcen
- Python-Erfahrung für Machine-Learning-Workflows
- Verständnis zentraler Machine-Learning-Konzepte
- Grundlagen in Git, CI/CD und Kommandozeilen-Tools
- Bei fehlender Azure-Praxis empfiehlt sich vorab der Azure für Entwickler Grundkurs
Dein Fahrplan
Der erste Trainingstag schafft die Grundlage für produktionsreifen KI-Betrieb auf Azure.
- Rollen, Verantwortlichkeiten und Übergaben im KI-Lifecycle
- Risiken beim Übergang von Proofs of Concept in Produktion
- Azure Machine Learning Workspaces, Compute und Registries
- Identity-, Netzwerk- und Zugriffskonzepte für KI-Services
- Infrastructure as Code mit Bicep
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
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00)
Ist AI-300 eine offizielle Microsoft-Zertifizierung oder ein Training?
AI-300T00-A ist ein offizielles Microsoft Training. Es ist mit der Microsoft-Zertifizierung Microsoft Certified: Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate (Beta) verknüpft, die über eine separate Prüfung erworben wird. Die Schulung bereitet thematisch auf MLOps, GenAIOps, CI/CD, Monitoring und Governance auf Azure vor.
Brauche ich bereits Erfahrung mit Azure Machine Learning?
Grundkenntnisse in Azure, Python, Machine-Learning-Konzepten und DevOps-Abläufen sind wichtig, weil das Training direkt in Betriebs- und Lifecycle-Fragen einsteigt. Wenn du Azure Machine Learning noch nicht produktiv genutzt hast, ist das DP-100 Training eine passende fachliche Vorbereitung.
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 AI-300 Training verbindest du beide Perspektiven für Azure Machine Learning und Microsoft Foundry.
Welche Tools werden im AI-300 Training eingesetzt?
Die Schulung arbeitet mit Azure Machine Learning, Microsoft Foundry, GitHub Actions, Azure CLI und Bicep. Der Schwerpunkt liegt auf reproduzierbaren Workflows, automatisierten Evaluationen, sicherer Infrastruktur und nachvollziehbaren Deployments. Für vertiefte DevOps-Kenntnisse passt ergänzend das AZ-400 Training.
Wird im Training praktisch mit Azure-Diensten gearbeitet?
Ja, die Schulung 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 wen lohnt sich Microsoft Foundry im AI-300 Training besonders?
Der Foundry-Anteil ist besonders relevant, wenn du GenAI-Anwendungen und Agenten mit Prompts, Modellvarianten, Evaluationen und Sicherheitsprüfungen in kontrollierte Betriebsprozesse bringen möchtest. Das betrifft KI-Entwicklung, Plattform-Engineering, Produktverantwortung und IT-Betrieb gleichermaßen. Für den Einstieg in Azure-KI-Grundlagen eignet sich vorab das AI-900 Training, für Lösungsentwicklung das AI-102 Training.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Passende Schulungen nach dem Kurs
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
