Kursbeschreibung
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. Dabei geht es nicht um theoretische Übersichten, sondern um typische End to End Muster: Dokumente kommen als PDF oder Foto rein, werden per OCR und Dokumentanalyse in strukturierte Daten überführt, Text wird klassifiziert oder auf sensible Inhalte geprüft, und bei Bedarf wird Sprache transkribiert. Du arbeitest mit Language Service, Azure AI Document Intelligence, Computer Vision und Speech und verstehst, wie sich REST und SDK Nutzung auf Wartbarkeit, Fehlerdiagnose und Deployment auswirken. Anschließend setzt du die Orchestrierung um: Logic Apps und Power Automate für schnelle Prozessketten, Azure Functions für kontrollierte Logik und wiederverwendbare Endpoints, sowie Event Grid und Queues für Entkopplung und Skalierung. Ein Schwerpunkt liegt auf Betriebssicherheit: Umgang mit Rate Limits, asynchronen Jobs, Zeitüberschreitungen und Wiederholungsstrategien. Du definierst Validierungsregeln, nutzt Confidence Scores und planst Review Schritte für unsichere Ergebnisse. Auch Security und Compliance werden praxisnah behandelt: Managed Identity, Key Vault, Logging, Monitoring und ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten. Nach dem Kurs kannst du AI gestützte Workflows so aufsetzen, dass sie fachlich nachvollziehbar, technisch stabil und für den produktiven Betrieb vorbereitet sind.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- Azure Cognitive Services sicher einordnen und passend nutzen
- Textanalyse mit Sentiment, PII und Moderation umsetzen
- PDFs mit Document Intelligence in strukturierte Daten wandeln
- Bilder per Computer Vision, OCR und Tags automatisiert prüfen
- Speech to Text und Text to Speech in Workflows integrieren
- Logic Apps, Power Automate und Functions sinnvoll orchestrieren
- APIs mit REST oder SDK sauber in Azure Prozesse einbinden
- Security, Monitoring und Kostenkontrolle praxisnah planen
Zielgruppe
- IT Professionals, die Azure Workflows automatisieren
- Entwicklerinnen und Entwickler, die AI APIs integrieren
- Business Analystinnen und Business Analysten mit Prozessverantwortung
- Power Platform Anwenderinnen und Anwender, die AI in Flows nutzen
- Für alle, die Azure Cognitive Services produktiv in Prozesse bringen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Web APIs und JSON sowie erste Azure Erfahrung sind hilfreich.
- Keine eigenen Geräte oder Lizenzen erforderlich, benötigte Umgebungen werden bereitgestellt.
Kursinhalte
- Grundlagen: Azure AI Services sicher einordnen
- Cognitive Services vs. Azure OpenAI: Einsatzgrenzen und Kombi Muster
- Ressourcen, Endpoints, Regionen, Pricing Modelle
- SDK vs. REST: Entscheidung und typische Stolperfallen
- Text Workflows: Klassifizieren, extrahieren, moderieren
- Language Service: Sentiment, Schlüsselbegriffe, PII Erkennung
- Custom Text Classification und Extraction: wann lohnt es sich
- Content Safety: Regeln, Schwellenwerte, Review Schleifen
- Dokument Workflows: Vom PDF zur strukturierten Datenzeile
- Azure AI Document Intelligence: Layout, Tabellen, Schlüssel Wert Paare
- Validierung, Confidence Scores und Ausnahmebehandlung
- Output Design für Downstream Systeme (CSV, JSON, API)
- Vision Workflows: Bilder verstehen statt nur speichern
- Computer Vision: OCR, Bildbeschreibungen, Tags
- Qualitätschecks: Unschärfe, Lesbarkeit, Mindestauflösung
- Asynchrone Jobs und Batch Verarbeitung
- Speech Workflows: Sprache in Prozesse bringen
- Speech to Text und Text to Speech: typische Prozessketten
- Umgang mit Fachvokabular und Audioqualität
- Streaming vs. Batch und Latenz Entscheidungen
- Orchestrierung: End to End Automatisierung in Azure
- Logic Apps und Power Automate: Trigger, Actions, Connector Grenzen
- Azure Functions: leichte API Schicht und Glue Code
- Event Grid und Storage Queues: entkoppeln, skalieren, retries
- Security, Compliance und Betrieb
- Managed Identity, Key Vault, Private Endpoints Grundlagen
- Logging, Monitoring und Kostenkontrolle (Azure Monitor)
- Responsible AI Basics: Datenminimierung und Auditierbarkeit
