Schulungsübersicht

Einführung in Microsoft Azure

  • Überblick über Azure-Dienste und Cloud Computing
  • Einrichten eines Azure-Abonnements und einer Umgebung
  • Verständnis von Ressourcengruppen, virtuellen Maschinen und Netzwerken

Erstellung ereignisgesteuerter und serverloser Architekturen

  • Einführung in Azure Functions und serverloses Computing
  • Erstellung ereignisgesteuerter Anwendungen mit Azure Event Grid und Service Bus
  • Entwicklung serverloser APIs und Workflows

Verwaltung von Speicher und Databases in Azure

  • Erkundung von Azure Storage (Blob, Table, Queue, File)
  • Verwaltung von Azure SQL Database und Cosmos DB
  • Integration von Speicherlösungen in Cloud-Anwendungen

Bereitstellung von Webanwendungen in Azure

  • Verständnis von Azure App Service und Bereitstellungsmodellen
  • Erstellung und Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker
  • Skalierung von Webanwendungen mit Kubernetes und Azure Container Instances

Integration von KI und Machine Learning in Cloud-Apps

  • Einführung in Azure AI und Cognitive Services
  • Verwendung von Azure Machine Learning Studio zur Entwicklung von Modellen
  • Implementierung von Computer Vision und Natural Language Processing

DevOps und CI/CD in Azure

  • Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps
  • Verwaltung von Infrastruktur als Code mit Terraform und Bicep
  • Überwachung und Protokollierung von Anwendungen mit Azure Monitor

Verbesserung der Entwicklung mit GitHub Copilot

  • Einführung in GitHub Copilot und KI-gestützte Codierhilfe
  • Verwendung von Copilot zum Schreiben, Debuggen und Optimieren von Cloud-Anwendungscode
  • Best Practices für die Nutzung KI-gestützter Codierung in der Cloud-Entwicklung

Abschlussprojekt: Erstellung einer KI-gestützten Cloud-Anwendung

  • Entwurf einer skalierbaren KI-Cloud-Lösung
  • Entwicklung und Bereitstellung der Anwendung
  • Optimierung von Leistung, Sicherheit und Überwachung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse der Cloud-Computing-Konzepte
  • Erfahrung mit mindestens einer Programmiersprache (Python, JavaScript oder C# bevorzugt)
  • Vertrautheit mit der Entwicklung von Webanwendungen und Datenbanken

Zielgruppe

  • Cloud-Entwickler und Software-Ingenieure
  • KI-Experten und Datenwissenschaftler mit Interesse an der Integration von Cloud-KI
  • IT-Experten und DevOps-Ingenieure
 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (5)

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