AI Anwendungen mit Azure: Workflows, Trigger und Prozesslogik

Passt der Kurs zu dir?

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   Grundlagen in Netzwerken, IP-Adressierung und Linux oder Windows Server, denn jede Cloud-Plattform baut darauf auf.
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   Ein eigenes Testkonto beim Cloud-Anbieter mit Budgetwarnung, damit Übungsressourcen keine unerwarteten Kosten verursachen; frage, ob der Kurs stattdessen eine Laborumgebung stellt.
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   Englisch zum Lesen von Konsole und Herstellerdokumentation; frage nach, in welcher Sprache du die Zertifizierungsprüfung ablegst.

Das lernst du

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   Die Weiterbildung "AI Anwendungen mit Azure für Automatisierungsexperten: Workflows, Trigger und Prozesslogik" führt schrittweise in die Themen "Workflows", "Trigger" und "Prozesslogik" ein und überträgt die Inhalte auf nachvollziehbare Arbeitssituationen. Die Übungen behandeln Microsoft Azure in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Künstliche Intelligenz an passenden Entscheidungspunkten ein. Im Mittelpunkt stehen wiederholbare Abläufe, geeignete Schnittstellen und eine nachvollziehbare Behandlung von Ausnahmen. Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Microsoft Azure und Künstliche Intelligenz im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "AI Anwendungen mit Azure für Automatisierungsexperten"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Die fachliche Einordnung von Microsoft Azure wird durch konkrete Aufgaben zu Künstliche Intelligenz ergänzt. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus KI-gestützten Arbeits- und Anwendungssituationen, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
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   Der Transferteil vertieft Microsoft Azure und überführt die Erkenntnisse zu Künstliche Intelligenz in eine zusammenhängende Aufgabe.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Einsatzkontext und grundlegende Begriffe: Der Schwerpunkt "AI Anwendungen mit Azure für Automatisierungsexperten" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch komplexere Aufgabenlagen, Abhängigkeiten zwischen Teilbereichen und begründete Variantenentscheidungen sowie durch wiederholbare Abläufe, Auslöser, Ausnahmen und die kontrollierte Ausführung einzelner Prozessschritte.
   Workflows: Auslöser, Bedingungen, Aktionen und Ausnahmen werden zu einem kontrollierbaren Ablauf modelliert und anhand von Testfällen geprüft. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Microsoft Azure und der Anwendungsschwerpunkt Künstliche Intelligenz.
   Trigger: Ein manueller Prozess wird aufgenommen, in Regeln und Schritte überführt und mit geeigneter Fehlerbehandlung ergänzt. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Microsoft Azure aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Künstliche Intelligenz verknüpft.
   Prozesslogik: Die Teilnehmenden entwerfen wiederholbare Abläufe, prüfen Schnittstellen und dokumentieren die Ausführung sowie mögliche Abweichungen.
   Tests, Fehlerpfade und Betrieb: Normalfälle, Ausnahmen und Wiederanläufe werden geprüft; Protokolle und Zuständigkeiten unterstützen den kontrollierten Einsatz. Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl Microsoft Azure als auch Künstliche Intelligenz anhand nachvollziehbarer Kriterien betrachtet.
   Kontrolle und verantwortliche Nutzung: Eingaben, Ergebnisse und menschliche Prüfschritte werden zu einem nachvollziehbaren Qualitätsprozess verbunden.
   Anwendungsaufgabe und Reflexion: Ein realitätsnahes Beispiel wird geplant, umgesetzt und anhand dokumentierter Kriterien ausgewertet. Zwischen Microsoft Azure und Künstliche Intelligenz werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet.
   Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Microsoft Azure und Künstliche Intelligenz unterschiedliche Anforderungen abdecken. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Microsoft Azure reflektiert und mit den Lernzielen zu Künstliche Intelligenz abgeglichen. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   Infrastruktur automatisieren

   In den DevOps- und Bereitstellungskursen beschreibst du Server und Netzwerke als Code und spielst Änderungen über Pipelines aus. Testumgebungen entstehen so per Skript und verschwinden danach wieder. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die bei jeder Codeänderung eine Testumgebung in AWS erzeugt und nach dem Test löscht.

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   Datenschutz und Sicherheit mitplanen

   Die Kurse zu Cloud Security und CCSP behandeln Verschlüsselung, Identitäten und die geteilte Verantwortung zwischen Anbieter und Kunde. Verarbeitet ein Cloud-Anbieter personenbezogene Daten im Auftrag, verlangt die DSGVO einen Vertrag, der ihn an die dokumentierten Weisungen des Auftraggebers bindet. Beispiel: Du prüfst für ein Projekt, in welcher Region die Kundendaten liegen und ob der Vertrag zur Auftragsverarbeitung unterschrieben ist.

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   Kosten sichtbar machen

   Du lernst, Ressourcen mit Tags Projekten zuzuordnen, Budgets mit Warnschwellen anzulegen und ungenutzte Instanzen zu finden. Das trennt einen geplanten Cloud-Betrieb von einer überraschenden Monatsrechnung. Beispiel: Du findest in einem Konto vergessene Testserver und stellst eine automatische Abschaltung am Abend ein.

Themen

Arbeitsmarkt

Cloud Computing bundesweit in Zahlen