Microsoft Azure KI
Baue KI-Lösungen auf Azure, die Daten, Sicherheit und Betrieb wirklich aushalten.
Microsoft Azure KI
Diese Themenwelt richtet sich an Entwickler:innen, Data Scientists, ML Engineers, IT-Admins und Architekt:innen, die KI-Lösungen auf Azure nicht nur testen, sondern belastbar bereitstellen wollen. Microsoft positioniert Foundry heute als zentrale Umgebung für Modelle, Projekte, Evaluierungen, Agenten und Governance. Dazu gehören Azure OpenAI beziehungsweise Azure Direct Models, Azure AI Services, Azure AI Search sowie Integrationen für produktive Workflows.
In den passenden Weiterbildungen arbeitest du an typischen Aufgaben aus der Praxis: Modellwahl, Prompting mit Systematik, Retrieval-Augmented Generation, Vektor- und Hybrid Search, Agenten mit Tool-Anbindung, Content Safety, Evaluierung, Monitoring sowie saubere Übergaben in den Betrieb. Gerade Agent Service, Tool-Kataloge, Memory und MCP-Anbindungen verschieben den Fokus aktuell von Demo-Chatbots zu echten Geschäftsprozessen.
Ebenso wichtig sind Datenschutz, Rollen, Netzwerkgrenzen und Datenhaltung. Microsoft dokumentiert für Azure Direct Models unter anderem Geografie, Verschlüsselung, Guardrails und den Umgang mit Prompts, Uploads und gespeicherten Konversationen. Wenn du Grundlagen ausbauen willst, helfen dir der Azure Fundamentals Kurs und der KI Grundlagen Kurs. Für angrenzende Skills passen außerdem Developing solutions for Microsoft Azure, Azure Data Scientist und Agenten erstellen mit Microsoft 365 Copilot.
Microsoft Azure KI:
Kurse für Copilot
MS-4022-A Kurs: Erweitern von Microsoft 365 Copilot in Copilot Studio
Nutze Microsoft 365 Copilot optimal. In dem Seminar lernst du, wie du mit dem Microsoft Copilot Studio intelligente Agenten entwickelst.
Microsoft AB-730 Kurs: Transformieren von Geschäftsworkflows mit generativer KI (AB-730T00-A)
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Kurse für KI Datenschutz & Datensicherheit
KI in der Cloud sicher betreiben Kurs: Datenschutz, Risiken
Viele Organisationen starten mit KI in der Cloud über einzelne Teams und Tools. Genau dort entstehen die größten Risiken: Shadow AI, unklare Datenwege, fehlende Protokollierung und uneinheitliche Regeln, welche Informationen in Prompts oder RAG-Quellen landen dürfen.
Cloud-native KI auf AWS und Azure Kurs: Ready für Production
Du willst KI-Services in AWS oder Azure bereitstellen, ohne Dich in Einzeldiensten zu verlieren? In diesem Seminar lernst Du ein klares Vorgehen, das Dich von der Idee bis zum betreibbaren Endpoint führt.
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Azure – Grundlagen & Fundamentals
AI-900 Kurs: Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900T00-A)
In diesem Kurs lernst du die Grundlagen von Machine Learning und künstlicher Intelligenz (KI). Du entdeckst außerdem die Dienste in Microsoft Azure, mit denen du passende Lösungen entwickeln kannst.
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Oracle, DeepSeek, Alibaba Qwen
Hybrid Cloud für sensible KI-Daten Kurs: No Excuses
Viele KI-Initiativen starten mit einem Proof of Concept und enden, sobald echte Daten ins Spiel kommen. Der Grund ist selten fehlende Rechenleistung, sondern fehlende Leitplanken: Wer darf welche Daten nutzen, wo liegen Schlüssel, wie wird Zugriff protokolliert und wie bleibt das System im Betrieb beherrschbar?
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KI für Sicherheit
KI-Sicherheit in der Cloud Grundkurs
Dieses Seminar richtet sich an alle, die KI in der Cloud einsetzen sollen, aber nicht raten wollen, welche Sicherheitsmaßnahmen wirklich zählen. Du arbeitest dich praxisnah durch die wichtigsten Baustellen, die bei GenAI und LLM-Anwendungen immer wieder zu Vorfällen führen.
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Kurse für KI-Kosten und ROI
FinOps für KI-Cloud Kurs: Kosten im Griff
FinOps für KI ist mehr als klassische Cloud-Kostenoptimierung, weil sich Verbrauch und Wertschöpfung anders verhalten: Ein einzelnes Feature kann durch Tokenverbrauch oder GPU-Last die Stückkosten vervielfachen, und Experimente erzeugen schnell schwer zuzuordnende Kosten. In diesem Seminar lernst du, wie du eine FinOps-Praxis aufbaust, die speziell für GenAI-, ML-Training- und Inference-Szenarien funktioniert.
Azure Cognitive Services Grundkurs: Workflows, die laufen
In diesem Seminar entwickelst du ein belastbares Verständnis dafür, wie Azure Cognitive Services in Automatisierungen eingesetzt werden, ohne dass du dich in Einzelfunktionen verlierst. Du lernst, die passenden Azure AI Services auszuwählen, die Integration sauber aufzubauen und die Ergebnisse so aufzubereiten, dass daraus echte Prozessschritte werden.
Vektordatenbanken in der Cloud Kurs: Pinecone, Weaviate und Co
Viele Teams scheitern mit Vektordatenbanken nicht an der API, sondern an Entscheidungen, die zu früh „irgendwie“ getroffen werden: Chunking ohne Ziel, Metadaten ohne Plan, und Abfragen, die keine reproduzierbare Qualität liefern. In diesem Kurs baust Du Dir eine belastbare Grundlage für Pinecone und Weaviate in der Cloud auf.
MLOps auf Azure Kurs: Modelle produktiv ausrollen
In diesem Seminar entwickelst Du ein belastbares Deployment- und Betriebskonzept für Machine-Learning-Modelle auf Azure. Statt Einmal-Deployments geht es um einen Ablauf, der bei jedem Release wieder funktioniert: klare Artefakte, saubere Versionierung, automatisierte Schritte und ein Betrieb, der Probleme früh sichtbar macht.
KI-Cloud-Infrastruktur Kurs: AWS vs Azure vs GCP
In vielen Organisationen scheitert KI nicht am Modell, sondern an der Infrastrukturentscheidung: falsche GPU-Strategie, zu langsame Datenpfade, Security-Auflagen, die erst kurz vor Go-live auftauchen, oder Kosten, die nach dem Pilot explodieren. In diesem Seminar vergleichst Du AWS, Azure und GCP aus der Perspektive von Betrieb und Skalierung.
Azure OpenAI Service Kurs: Architektur, Einstieg, Praxis
In vielen Teams startet GenAI mit einem schnellen Prototyp und endet mit offenen Fragen: Wo liegen die Daten? Wer darf was?
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Azure – Data, KI & Machine Learning
DP-100 Kurs: Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure (DP-100T01-A)
Dieses Seminar vermittelt dir praxisnah, wie moderne KI-Lösungen mit Azure Data Services entwickelt, trainiert und bereitgestellt werden. Nach einem kompakten Überblick über relevante Azure-Dienste liegt der Schwerpunkt auf dem Azure Machine Learning Service.
DP-3014 Kurs: Implementieren einer Machine Learning-Lösung mit Azure Databricks (DP-3014-A)
Dieses praxisorientierte Training vermittelt dir fundiertes Know-how im Umgang mit Azure Databricks, der cloudbasierten Analyseplattform von Microsoft für datengetriebene Anwendungen und moderne KI-Lösungen. Du lernst, wie Machine-Learning-Modelle effizient entwickelt, trainiert und produktiv eingesetzt werden, um das volle Potenzial von Big Data in deinem Unternehmen zu nutzen.
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Kurse für Microsoft KI
AI-3017 Training Kurs: Microsoft KI für Führungskräfte (AI-3017-A)
In diesem Seminar lernen Sie praxisnah, wie Sie KI-Projekte planen, steuern und vergrößern. Das Seminar begleitet Sie von den ersten Schritten bis zur erfolgreichen Einführung von KI-Lösungen von Microsoft.
AB-900T00-A Kurs: Einführung in Microsoft 365 und AI Administration
Microsoft AI Builder Grundkurs
AI-102 Kurs: Entwurf und Implementieren einer Azure AI Lösung (AI-102T00)
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Seminarberatung für deine Microsoft Azure KI
Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für deine Microsoft Azure KI. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden.
Stimmen unserer Kunden zur Microsoft Azure KI
Um ein wertvolles und renommiertes Gütesiegel zu tragen, hat sich unser Kebel Team für das unabhängige eKomi Bewertungsportal entschieden. Wir nutzen diese authentifizierte Software, um unsere Seminarteilnehmer:innen zu befragen, nachdem sie unsere Kurse online oder in Präsenz besucht haben. Jede freiwillig und anonym abgegebene Bewertung, egal ob positiv oder kritisch, fließt in die Bewertungsstatistik von Kebel Training ein und ist Teil der eKomi Trust Zertifikate. Natürlich sind zufriedene Kunden:innen und Ihr Feedback für uns überlebenswichtig. An dieser Stelle einen herzlichen Dank für Ihre Bewertungen.
Microsoft Azure KI an 21 Standorten und Live Online
Als bundesweit tätiger und renommierter Seminaranbieter bietet dir die Kebel Training GmbH ein umfangreiches Angebot an IT-Kursen an. Unsere Kurse und Schulungen finden als Präsenzseminare in 21 Schulungszentren statt.
Lernziele und Zielgruppe
Wer nach einer Microsoft Azure KI Weiterbildung sucht, will meist drei Dinge: belastbare Architektur, Zugriff auf passende Modelle und klare Regeln für Sicherheit, Kosten und Betrieb. Genau hier setzt diese Themenwelt an. Azure AI Foundry beziehungsweise Microsoft Foundry bündelt Projekte, Modelle, Agenten und Entwicklungswerkzeuge. Azure AI Search liefert die Grundlage für RAG mit Vektor- und Hybrid Search. Azure AI Content Safety unterstützt bei Moderation und Guardrails. Für Machine-Learning-Workloads ergänzt Azure Machine Learning den End-to-End-ML-Lebenszyklus.
Für Suchanfragen wie „Azure KI Schulung“, „Azure AI Foundry Kurs“, „Azure OpenAI Training“, „RAG mit Azure“, „Azure Agenten Seminar“ oder „Microsoft Azure KI Weiterbildung“ ist vor allem Praxisrelevanz entscheidend. Du beschäftigst dich hier mit Architekturentscheidungen, Datenanbindung, Identitäten über Microsoft Entra, abgesicherten Netzwerken, regionaler Datenverarbeitung, Evaluationen, Content Filtering und produktiver Bereitstellung. Microsoft beschreibt zudem, dass Prompts, Embeddings und Trainingsdaten nicht anderen Kunden oder Model Providern bereitgestellt und nicht ohne Erlaubnis zum Trainieren von Foundation Models genutzt werden; zugleich gibt es klar dokumentierte Prozesse für Guardrails und Abuse Monitoring.
Aktuell steigen die Anforderungen spürbar: Multi-Agent-Workflows, veröffentlichbare Agenten für Microsoft 365 und Teams, Tool-Kataloge mit über 1.400 Tools sowie MCP-Server rücken in reale Projekte. Wer diese Entwicklung zu spät aufgreift, baut schnell am Bedarf vorbei. Wenn du den Einstieg sauber strukturieren willst, starte mit Azure Fundamentals oder KI Grundlagen. Wenn du bereits entwickelst oder Datenpipelines verantwortest, vertiefen Azure Entwicklung, Azure Data Scientist und Agenten mit Microsoft 365 Copilot die Skills für produktive Azure-KI-Projekte.
FAQ
Vor allem für Entwickler:innen, ML Engineers, Data Scientists, IT-Admins und Plattformverantwortliche. Microsoft adressiert Foundry ausdrücklich an diese Rollen, weil dort Entwicklung, Modellbetrieb und Governance zusammenlaufen.
Schwerpunkte sind Azure AI Foundry, Azure OpenAI beziehungsweise Azure Direct Models, Azure AI Services, RAG mit Azure AI Search, Agenten, Guardrails, Evaluierung, Monitoring und sichere Bereitstellung. Je nach Kurs geht es stärker in Entwicklung, Data Science oder Betrieb.
Für den Einstieg helfen Azure-Grundlagen. Für vertiefende Data-Science- oder Engineering-Themen sind je nach Kurs zusätzlich Python-, Daten- und Modellierungskenntnisse sinnvoll. Auf der Kebel-Webseite findest du dafür passende Grundlagen- und Aufbauangebote wie AZ-900T00 und Azure Data Scientist.
Weil produktive KI nicht nur gute Antworten liefern muss, sondern auch Rollen, Netzwerke, Speicherorte, Verschlüsselung, Guardrails und Prüfbarkeit sauber geregelt sein müssen. Microsoft dokumentiert dafür unter anderem Entra-basierte Zugriffe, VNet-Optionen, Datengeografie, Verschlüsselung und Safety-Mechanismen.