Develop AI cloud solutions on Azure course. Afløser AZ0204. Du arbejder med containere, serverless functions, vector search og event-drevne arkitekturer. 23500 kr. + moms. Pakke med op til to eksamensforsøg

Vil du bygge AI-løsninger på Azure som udvikler? På dette kursus lærer du at hoste, integrere og overvåge AI-applikationer med Azures compute-, data- og messaging-tjenester. Du arbejder med containere, serverless functions, vector search og event-drevne arkitekturer, og bliver klædt på til at bygge skalerbare, sikre og observerbare AI-løsninger i Azure.

Beskrivelse

AI-200 er Microsofts nye officielle udviklerkursus for Azure og afløser AZ-204 Developing Solutions for Microsoft Azure.

Hvor AZ-204 dækkede klassisk Azure-udvikling bredt, har AI-200 fået skarpere fokus på de byggesten, der bruges i moderne AI-applikationer: containerized compute, vector-enabled databaser, event-drevne pipelines, serverless functions og distribueret observability. Kurset er målrettet udviklere, der bygger backend- og AI-drevne applikationer på Azure, og som vil have hands-on erfaring med hele stakken bag en produktionsklar AI-løsning.

Du arbejder først med compute-laget, hvor du lærer at pakke applikationer i containere og deploye dem til Azure Container Registry, App Service, Container Apps og Azure Kubernetes Service. Du får styr på hvordan man konfigurerer, skalerer, monitorerer og fejlsøger containeriserede AI-workloads, og hvordan KEDA bruges til event-drevet autoscaling.

Derefter dykker vi ned i de data-tjenester, der understøtter AI: Azure Database for PostgreSQL med pgvector-extensionen til at gemme og søge i embeddings, samt Azure Managed Redis til caching, pub/sub-messaging, Redis Streams og vector similarity search. Du lærer at designe retrieval-mønstre, der kan indgå i RAG-pipelines, og at tune performance for store vector-datasæt.

På messaging- og integrationssiden arbejder du med Azure Service Bus til at decoupling af AI-komponenter og håndtering af inference-requests via competing consumers og dead-letter queues. Du lærer at bygge event-drevne arkitekturer med Azure Event Grid og CloudEvents, og at implementere serverless inference-endpoints med Azure Functions.

Til sidst sikrer og observerer vi løsningen. Du arbejder med Azure Key Vault til secrets management, Azure App Configuration til centraliserede applikationsindstillinger og feature flags, samt OpenTelemetry og Application Insights til distribueret tracing, KQL-baseret log-analyse og alerting. Hele forløbet bruger Python som primært sprog.

Efter kurset kan du:

• Bygge og deploye containeriserede AI-applikationer til App Service, Container Apps og AKS
• Implementere event-drevet autoscaling med KEDA og optimere compute-ressourcer
• Bruge pgvector i Azure Database for PostgreSQL til embeddings og semantisk søgning
• Implementere caching, pub/sub og vector search i Azure Managed Redis
• Designe event-drevne AI-workflows med Azure Service Bus og Event Grid
• Bygge serverless inference-endpoints med Azure Functions og managed identity
• Administrere secrets og applikationsindstillinger med Key Vault og App Configuration
• Instrumentere AI-løsninger med OpenTelemetry og analysere telemetri i Application Insights

Kurset er ideelt for dig, der arbejder som backend- eller cloud-udvikler og skal bygge AI-drevne applikationer på Azure, eller som forbereder sig på AI-200 eksamen og certificeringen som Azure AI Cloud Developer Associate.

Forudsætninger

For at få mest muligt ud af kurset anbefaler vi, at du har erfaring eller viden svarende til:

• AZ-900 – Microsoft Azure Fundamentals
• NS-225 – Python Programmering Grundkursus

Module 1: Implement container application hosting on Azure

• Store and manage containers in Azure Container Registry
• Deploy containers to Azure App Service

Module 2: Deploy and manage apps on Azure Container Apps

• Deploy containers to Azure Container Apps
• Manage containers in Azure Container Apps
• Scale containers in Azure Container Apps

Module 3: Deploy and monitor applications on Azure Kubernetes Service

• Deploy applications to Azure Kubernetes Service
• Configure applications on Azure Kubernetes Service
• Monitor and troubleshoot applications on Azure Kubernetes Service

Module 4: Develop AI solutions with Azure Cosmos DB for NoSQL

• Build queries for Azure Cosmos DB for NoSQL
• Implement vector search on Azure Cosmos DB for NoSQL
• Optimize query performance for Azure Cosmos DB for NoSQL

Module 5: Develop AI solutions with Azure Database for PostgreSQL

• Build and query with Azure Database for PostgreSQL
• Implement vector search with Azure Database for PostgreSQL
• Optimize vector search in Azure Database for PostgreSQL

Module 6: Enhance AI solutions with Azure Managed Redis

• Implement data operations in Azure Managed Redis
• Implement event messaging with Azure Managed Redis
• Implement vector storage in Azure Managed Redis

Module 7: Integrate backend services for AI solutions

• Queue and process AI operations with Azure Service Bus
• Develop event-driven AI workflows with Azure Event Grid
• Build serverless AI backends with Azure Functions

Module 8: Manage application secrets and configuration for AI solutions

• Manage application secrets with Azure Key Vault
• Manage application settings with Azure App Configuration

Module 9: Observe and troubleshoot apps on Azure

• Instrument an app with OpenTelemetry
• Analyze app telemetry with logs and metrics

Du møder blandt andet:

Forbehold for ændringer efter publisering