AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00)

Versioniere KI-Workflows, automatisiere Releases und überwache ML- sowie GenAI-Services auf Azure

AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00)
AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00)

Kursbeschreibung

  • Kurs-ID:AI300-MGAZ
  • Kursdauer:4 Tage
  • Uhrzeit:09:00 - 16:00 Uhr

Die viertägige AI-300 Schulung führt dich von einzelnen Experimenten zu versionierten und überwachten KI-Services auf Azure. Du verbindest Daten, Code, Modelle und Konfigurationen zu reproduzierbaren Abläufen, steuerst Releases über Staging und Produktion und bereitest Rollbacks für fehlerhafte Bereitstellungen vor. Azure Machine Learning deckt den Lifecycle klassischer Machine-Learning-Modelle ab. Microsoft Foundry ergänzt Prompts, Modellvarianten, Evaluationen und Agenten für generative KI-Anwendungen.

Im Training setzt du Quality-Gates für CI/CD-Pipelines um, vergleichst Evaluationsergebnisse und definierst Metriken für Latenz, Fehlerquoten, Drift und Kosten. GitHub Actions, Azure CLI und Bicep verbinden Infrastruktur, Tests und Deployment. So erkennt dein Team Probleme früher und kann Änderungen an Modellen oder Prompts nachvollziehbar freigeben, statt Produktionsfehler erst nach dem Release zu untersuchen.

Die Schulung gehört zum Themenbereich Microsoft Azure KI-Schulungen. Eine zusätzliche Vertiefung für klassische Modell-Pipelines bietet das MLOps Training auf Azure. Du arbeitest in einer kleinen Gruppe mit einem Trainer aus der Praxis und erhältst nach dem Training ein Zertifikat. Wähle jetzt die passende Durchführung für dein AI-300 Training aus.

Die wichtigsten Themen im Überblick

  • Versionierte ML- und GenAI-Workflows
  • Automatisierte CI/CD-Pipelines
  • Freigaben mit Quality-Gates
  • Monitoring für KI-Services
  • Rollback und Lifecycle-Governance

Zielgruppe

  • Data Scientists mit Erfahrung in Azure und Machine Learning
  • Machine-Learning-Engineers für produktive Modell-Lifecycles
  • DevOps-Teams und Plattformteams mit Verantwortung für KI-Services
  • Fachkräfte für Azure-Architektur und KI-Infrastruktur
  • Teams beim Übergang vom KI-Prototyp zum Produktivbetrieb

Voraussetzung für die Schulung

  • Grundkenntnisse in Azure und Cloud-Ressourcen, etwa aus dem AI-900 Training
  • Python-Erfahrung für Machine-Learning-Workflows
  • Verständnis zentraler Machine-Learning-Konzepte, etwa aus dem DP-100 Training
  • Grundlagen in Git, CI/CD und Kommandozeilen-Tools
  • Erste Kenntnisse in Infrastructure as Code und Bicep

Kursinhalte

KI-Lifecycle und Betriebsmodelle

  • Experiment, Staging und Produktivbetrieb
  • Betriebsmodelle für KI-Services
  • Teamübergaben und Verantwortlichkeiten
  • Risiken beim PoC-Transfer

KI-Infrastruktur auf Azure

  • Azure Machine Learning Workspaces
  • Compute, Environments und Registries
  • Identitäten, Rollen und Zugriffe
  • 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 und Quality-Gates

  • Quality-Gates vor der Freigabe
  • Antwortqualität und Sicherheitsprüfungen
  • Versionierung kontrollierter Prompt-Änderungen
  • Incident-Abläufe für GenAI-Services

CI/CD und Deployment-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

Termin finden

AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00)
12.10. - 15.10.2026 Online Garantiekurs Rabatt

Datum und Uhrzeit

12.10. - 15.10.2026
09:00 - 16:00 Uhr

2.490 € netto
AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00)
07.12. - 10.12.2026 Online Garantiekurs Rabatt

Datum und Uhrzeit

07.12. - 10.12.2026
09:00 - 16:00 Uhr

2.490 € netto
Plätze frei Wenige Plätze frei Nicht buchbar
21 Schulungszentren

Lerne an 21 Standorten, inhouse oder Live Online

Als bundesweit tätiger und renommierter Seminaranbieter bietet dir die Kebel Training GmbH ein umfangreiches Angebot an IT-Schulungen, KI-Seminaren und Soft-Skills Trainings an.

Unser AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00) findet in der Regel als Präsenzseminar in Berlin, Bremen, Dortmund, Dresden, Düsseldorf, Erfurt, Essen, Frankfurt, Hamburg, Hannover, Koblenz, Köln, Krefeld, Leipzig, München, Münster, Nürnberg, Regensburg, Saarbrücken, Siegen und Stuttgart statt.

Alternativ kann deine Fortbildung als Inhouse-Schulung bei dir vor Ort, Workshop und als Live Online Training organisiert werden. Unser Kebel Team berät dich gerne.

Zur Standortübersicht

eKomi Seminarbewertungen für www.kebel.de

eKomi Seminarbewertungen

Qualität ist bei Kebel kein Versprechen, sondern belegbar. Deshalb setzen wir auf das unabhängige Bewertungsportal eKomi. Nach jeder IT-, KI- oder Soft Skills Schulung – live online oder in Präsenz durchgeführt – erhalten unsere Teilnehmer:innen die Möglichkeit, uns anonym und freiwillig zu bewerten.

Mit über 1.600 Bewertungen in den letzten 12 Monaten zählen wir zu den bestbewerteten Anbietern für IT-Weiterbildungen.  Alle Bewertungen, ob positiv oder kritisch, fließen transparent in unsere offizielle Bewertungsstatistik ein und bilden die Grundlage unserer eKomi Trust-Zertifikate.

Für dich als Personalverantwortliche, IT-Fachkraft oder Entscheider:in bedeutet das: verifizierte Teilnehmerstimmen, geprüfte Qualität und maximale Transparenz bei der Auswahl deines Weiterbildungspartners.

Zum Bewertungsportal

Kebel Training – Das spricht dafür…

  • Über 1.200 Kurse im Portfolio

    Wähle deinen passenden Kurs zu einem festen Termin und erhalte dein Zertifikat. Lerne Live Online oder in Präsenz. Unser Kebel Team berät dich  kostenlos und unverbindlich.

    Seminarprogramm entdecken

  • Durchführungs- und Qualitätsgarantie

    Dein Seminar findet garantiert statt, wenn es von uns bestätigt wurde – schon ab dem ersten Teilnehmenden. Und falls du nicht zufrieden warst, kannst du es kostenlos wiederholen.

    Unsere Durchführungsgarantie

  • Firmenschulungen nach Maß – In Präsenz, Live Online oder hybrid

    Wir richten unsere Trainings individuell nach euren Anforderungen und Zielen aus. Auf Wunsch kann eure Schulung vor Ort als Inhouse- Schulung organisiert werden.

  • Mehr als 30 Jahre Schulungserfahrung

    Seit 1995 planen wir erfolgreich und zuverlässig Weiterbildungen im IT- und Soft-Skills Bereich.

  • 21 Standorte in deiner Nähe

    Deutschlandweit stehen dir unsere modernen Schulungszentren für deine berufliche Fortbildung zur Verfügung.

    21 Schulungszentren

  • Familienunternehmen in zweiter Generation

    Als Familienunternehmen in zweiter Generation verbinden wir Tradition mit Zukunft.

FAQ

AI-300T00 ist ein viertägiges Microsoft Training für den Betrieb von Machine-Learning- und GenAI-Lösungen auf Azure. Es verbindet Azure Machine Learning und Microsoft Foundry mit CI/CD, Infrastructure as Code, Evaluation und Monitoring. Der Schwerpunkt liegt auf reproduzierbaren Releases und dem kontrollierten Lifecycle produktiver KI-Services.

MLOps steuert den Lifecycle klassischer Machine-Learning-Modelle, einschließlich Training, Versionierung, Deployment, Drift-Erkennung und Rollback. GenAIOps erweitert diese Abläufe um Prompts, Modellvarianten, Evaluationen, Sicherheitsprüfungen und Agenten. AI-300 verbindet beide Bereiche in einer gemeinsamen Azure-Betriebsarchitektur.

Das Training behandelt die Kompetenzbereiche der Prüfung AI-300 und dient als fachliche Vorbereitung auf die Zertifizierung Microsoft Certified: Machine Learning Operations Engineer Associate. Die Zertifizierungsprüfung wird separat über Microsoft gebucht und ist nicht mit dem Kebel-Teilnahmezertifikat gleichzusetzen.

Erforderlich sind Python-Erfahrung, grundlegende Machine-Learning-Kenntnisse und erste Praxis mit Azure. Du solltest außerdem Git, CI/CD und Kommandozeilen-Tools kennen. Grundkenntnisse in Azure CLI, GitHub Actions oder Bicep erleichtern den Einstieg in die Übungen.

Nach dem Training erhältst du ein Zertifikat von Kebel Training als Nachweis deiner Weiterbildung. Die offizielle Microsoft-Zertifizierung setzt zusätzlich das Bestehen der separat gebuchten Prüfung AI-300 voraus.

Eine geschlossene Durchführung mit Schwerpunkten aus eurem Azure- und KI-Stack kannst du bei Kebel Training anfragen. Teile bei der Anfrage mit, welche Dienste, Deployment-Prozesse und Governance-Vorgaben im Unternehmen verwendet werden.

Konditionen für mehrere Mitarbeiter werden passend zur gewünschten Durchführung angeboten. Sende Kebel Training die Teilnehmerzahl und den bevorzugten Zeitraum, damit du ein konkretes Angebot erhältst.

Ja, nach erfolgreicher Teilnahme am AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00) erhältst Du ein Teilnahmezertifikat. Dieses bestätigt Deine erweiterten Kenntnisse im professionellen Einsatz von AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00) .

Ja, wir garantieren die Durchführung aller von uns bestätigten Termine. Der AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00) findet auch bereits ab einem Teilnehmer statt, sodass Du Deine Weiterbildung sicher und zuverlässig planen kannst.

Ja, wir bieten den AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00) als Inhouse Training oder Firmenschulung an. Zusätzlich kann die Schulung auch als Online-Firmenschulung durchgeführt werden. Inhalte, Prozesse und Schwerpunkte passen wir individuell an die Anforderungen Deines Unternehmens an.

Name