Develop Generative AI Apps in Azure – Flexible Training («AI316V»)

• Identifizieren gängiger AI-Funktionen und deren Implementierung in Anwendungen
• Verstehen von Azure AI Services und Azure AI Foundry, einschliesslich Überlegungen zu deren Nutzung
• Auswählen, Bereitstellen und Testen von Sprachmodellen und Verbessern ihrer Leistung
• Nutzen des Azure AI Foundry SDK für verschiedene Aufgaben, einschliesslich der Arbeit mit Verbindungen und der Erstellung von Chat-Apps
• Erfassen des Entwicklungslebenszyklus für Sprachmodellanwendungen, einschliesslich Prompt Flow
• Implementieren von Retrieval Augmented Generation (RAG), um Sprachmodelle zu erden und Azure AI Search für die Datenindizierung zu nutzen
• Verstehen, wann und wie man Modelle fein abstimmt
• Evaluieren und Bewerten generativer AI-Anwendungen mit Hilfe von Benchmarks, manuellen Evaluierungen und AI-gestützten Metriken, mit dem Schwerpunkt auf verantwortungsvoller AI-Entwicklung und -Einsatz

1 Planung und Vorbereitung der Entwicklung von AI-Lösungen auf Azure
Microsoft Azure bietet mehrere Dienste, mit denen Entwickler erstaunliche AI-gestützte Lösungen entwickeln können. Zur richtigen Planung und Vorbereitung gehört es, die Dienste zu identifizieren, die Sie nutzen möchten, und eine optimale Arbeitsumgebung für Ihr Entwicklungsteam zu schaffen.

2 Auswählen und Bereitstellen von Modellen aus dem Modellkatalog im Azure AI Foundry-Portal
Wählen Sie die verschiedenen Sprachmodelle aus, die über den Modellkatalog von Azure AI Foundry verfügbar sind. Verstehen Sie, wie man ein Modell auswählt, einsetzt und testet und wie man seine Leistung verbessert.

3 Entwickeln Sie eine AI-Anwendung mit dem Azure AI Foundry SDK
Verwenden Sie das Azure AI Foundry SDK, um AI-Anwendungen mit Azure AI Foundry-Projekten zu entwickeln.

4 Erste Schritte mit Prompt Flow zur Entwicklung von Sprachmodell-Apps in Azure AI Foundry
Erfahren Sie, wie Sie Prompt Flow verwenden, um Anwendungen zu entwickeln, die Sprachmodelle in Azure AI Foundry nutzen.

5 Erstellen Sie einen RAG-basierten Agenten mit Ihren eigenen Daten mit Azure AI Foundry
Agenten können mit Ihnen zusammenarbeiten, um Vorschläge zu machen, Inhalte zu generieren oder Sie bei Entscheidungen zu unterstützen. Agenten verwenden Sprachmodelle als eine Form der generativen künstlichen Intelligenz (AI) und beantworten Ihre Fragen anhand der Daten, auf denen sie trainiert wurden. Um sicherzustellen, dass ein Agent Informationen aus einer bestimmten Quelle abruft, können Sie Ihre eigenen Daten hinzufügen, wenn Sie einen Agenten mit der Azure AI Foundry erstellen.

6 Feinabstimmung eines Sprachmodells mit Azure AI Foundry
Trainieren Sie ein Basissprachmodell auf eine Chat-Vervollständigungsaufgabe. Der Modellkatalog in Azure AI Foundry bietet viele Open-Source-Modelle, die für Ihre spezifischen Anforderungen an das Modellverhalten feinabgestimmt werden können.

7 Bewerten Sie die Leistung von generativen AI-Anwendungen mit Azure AI Foundry
Die Bewertung von Copiloten ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass Ihre generativen AI-Anwendungen die Anforderungen der Benutzer erfüllen, genaue Antworten liefern und sich im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern. Erfahren Sie, wie Sie die Leistung Ihrer generativen AI-Anwendungen mithilfe der im Azure AI Studio verfügbaren Tools und Funktionen bewerten und optimieren können.

8 Verantwortungsvolle generative AI
Generative AI ermöglicht erstaunliche kreative Lösungen, muss aber verantwortungsvoll implementiert werden, um das Risiko einer schädlichen Inhaltsgenerierung zu minimieren.

Die Zielgruppe dieses Kurses sind Software-Entwickler und Daten-Wissenschaftler, die grosse Sprachmodelle für generative AI verwenden müssen. Es wird eine gewisse Programmier-Erfahrung empfohlen, aber der Kurs ist für jeden wertvoll, der verstehen möchte, wie der Azure OpenAI Service für die Implementierung generativer AI-Lösungen genutzt werden kann. Weiter wollen Sie Ihre eigenen Copilots erstellen, anpassen und einsetzen.

• Grundlegende Konzepte der Softwareentwicklung
• Grundlegende AI-Konzepte
• Grundlegende Azure-Konzepte
• Vertrautheit mit Azure-Diensten und dem Azure-Portal
• Grundlegende Programmiererfahrung mit Python oder C#

Der «Flexible»-Live-Virtual-Kurs ist über einen Zeitraum von 3-4 Wochen geplant. In dieser Zeit finden 6-8 Trainer-geführte Sessions von je 3.5 Stunden statt, d.h. der Dozent betreut die Teilnehmenden live. Alle Live-Sessions finden am Morgen (8:30 - 12:00 Uhr CET) oder Nachmittag (13:30 – 17:00 Uhr CET) statt. Die Dauer ist auf dem jeweiligen Kurs mit insgesamt 1-5 Tagen angegeben.

Klicken Sie bei der Buchung auf «Stundenplan», um bereits zu sehen, wann die Live-Sessions stattfinden werden. Selbstverständlich werden diese aufgezeichnet und stehen somit im Anschluss an die Session zur Verfügung. 

Das gesamte Training findet in einem Microsoft-Teams-Kanal pro Klasse statt. Die Teilnehmenden haben während der gesamten Kursdauer Zugang zu allen Infos.