Dieses Training zeigt Dir, wie aus natürlicher Sprache verwertbare Informationen für Anwendungen entstehen. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von NLP-Lösungen mit Azure KI Services. Du nutzt Azure KI Language für die Analyse von Texten und lernst, wie Sprachmodelle semantische Bedeutungen erkennen, klassifizieren und für Geschäftsprozesse nutzbar machen. Die Inhalte orientieren sich an realistischen Entwicklungsaufgaben: Text wird analysiert, eine Lösung für Fragen und Antworten wird erstellt, ein Conversational Language Understanding-Modell wird trainiert und benutzerdefinierte Sprachmodelle werden für Klassifikation und Entitätsextraktion aufgebaut. Dabei geht es nicht um isolierte Funktionen, sondern um das Zusammenspiel der Dienste in einer anwendungsnahen Architektur. Du erfährst, wie Daten vorbereitet, Modelle getestet und Ergebnisse interpretiert werden. Zusätzlich behandelt das Seminar Übersetzungsszenarien mit Azure AI Translator sowie sprachaktivierte Anwendungen mit Azure KI Speech. Damit deckt AI-3003 sowohl geschriebene als auch gesprochene Sprache ab. Das Training ist besonders wertvoll, wenn Du bereits mit Azure arbeitest und KI-Funktionen in Softwarelösungen integrieren möchtest. Es unterstützt Dich außerdem bei der fachlichen Vorbereitung auf relevante Inhalte der Prüfung AI-102, ohne eine Prüfungssimulation zu ersetzen.
AI-3003 Training: Entwickeln von Lösungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache mit Azure KI Services
Praxisnahes offizielles Microsoft Training für NLP-Lösungen mit Azure KI Language, Translator und Speech
Kursdetails ansehenab 779,00 € zzgl. 19 % MwSt.
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Kursdetails
Das lernst Du
- Du strukturierst einen praxistauglichen Workflow für AI-3003.
- Du bearbeitest Aufgaben zu Einordnung von Natural Language Processing in Azure KI Services zielgerichtet und methodisch.
- Du kombinierst die im Kurs behandelten Werkzeuge und Methoden zu zusammenhängenden Arbeitsschritten.
- Du prüfst Arbeitsergebnisse zu Analyse natürlicher Sprache mit Azure KI Language und erkennst typische Fehlerquellen frühzeitig.
- Du bereitest Arbeitsergebnisse nachvollziehbar und adressatengerecht für die weitere Nutzung auf.
- Du überträgst die erarbeiteten Methoden auf eigene Projekte und wiederkehrende Aufgaben.
Überblick
Kursinhalte
Natural Language Processing mit Azure KI Services
- Einordnung von Natural Language Processing in Azure KI Services
- Typische Einsatzszenarien für Textanalyse, Wissenssysteme, Dialogverarbeitung, Übersetzung und Sprache
- Rolle von Azure KI Language, Azure AI Translator und Azure AI Speech in Anwendungsarchitekturen
- Nutzung von Azure-Portal, Language Studio, APIs und SDKs für Entwicklungsaufgaben
Textanalyse mit Azure KI Language
- Analyse natürlicher Sprache mit Azure KI Language
- Erkennen von Sprache, Stimmung, Schlüsselbegriffen und relevanten Informationen
- Extraktion von Entitäten aus unstrukturierten Texten
- Interpretation von Analyseergebnissen für die Weiterverarbeitung in Anwendungen
- Bewertung typischer Grenzen und Qualitätsfaktoren bei Textanalyse-Szenarien
Question Answering für Wissensquellen
- Erstellen einer Lösung für Fragen und Antworten auf Basis vorhandener Inhalte
- Aufbau einer Knowledge Base für strukturierte Wissensabfragen
- Testen und Verbessern von Frage-Antwort-Paaren
- Integration natürlicher Sprache in Anwendungen und Support-Szenarien
- Auswertung der Antwortqualität und gezielte Optimierung der Wissensbasis
Conversational Language Understanding
- Modellierung von Intents für Dialog- und App-Szenarien
- Definition und Nutzung von Entities zur strukturierten Auswertung von Benutzereingaben
- Trainieren, Testen und Bereitstellen eines CLU-Modells
- Verwendung von CLU-Ergebnissen für App-Logik und Prozesssteuerung
- Verbesserung der Modellqualität durch geeignete Trainingsdaten und Tests
Benutzerdefinierte Textklassifizierung und Entitätsextraktion
- Erstellen einer Lösung für benutzerdefinierte Textklassifizierung
- Kategorisieren von Dokumenten und Texten anhand eigener Klassen
- Extraktion benannter Entitäten mit eigenen Daten
- Bewertung von Trainingsdaten, Modellqualität und Verbesserungspotenzial
- Einordnung benutzerdefinierter Sprachmodelle in Azure-basierte KI-Lösungen
Übersetzung und Speech Services
- Textübersetzung mit Azure AI Translator
- Einbindung von Übersetzungsfunktionen in Anwendungen
- Entwicklung sprachaktivierter Apps mit Azure KI Services
- Sprachübersetzung mit Azure AI Speech
- Kombination von Text-, Übersetzungs- und Speech-Funktionen in integrierten NLP-Szenarien
Zielgruppe & Voraussetzungen
Für wen der Kurs geeignet ist
- Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die NLP-Funktionen, Textanalyse, Übersetzung oder Speech Services in Azure-Anwendungen integrieren
- KI-Technikerinnen, KI-Techniker und Azure Engineers, die Azure KI Services für Language, Translator und Speech produktiv einsetzen
- Data und AI Professionals, die unstrukturierte Texte klassifizieren, Entitäten extrahieren oder Question-Answering-Lösungen aufbauen
- Projektteams mit Azure-Bezug, die sich gezielt auf NLP-Themen aus dem Umfeld der Prüfung AI-102 vorbereiten
Deine Vorteile
Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.
Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.
Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.
Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.
FAQ
Was lerne ich in der Schulung „AI-3003 Training: Entwickeln von Lösungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache mit Azure KI Services“?
Du lernst, zentrale Methoden im Themenfeld AI-3003 Training: Entwickeln von Lösungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache mit Azure KI Services praxisnah anzuwenden, Arbeitsschritte klar zu strukturieren und Ergebnisse für berufliche Aufgaben nachvollziehbar aufzubereiten. Zu den Schwerpunkten gehören Natural Language Processing mit Azure KI Services, Textanalyse mit Azure KI Language, Question Answering für Wissensquellen, Conversational Language Understanding, Benutzerdefinierte Textklassifizierung und Entitätsextraktion und Übersetzung und Speech Services.
Für wen ist die Schulung geeignet?
Die Schulung richtet sich an Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die NLP-Funktionen, Textanalyse, Übersetzung oder Speech Services in Azure-Anwendungen integrieren, KI-Technikerinnen, KI-Techniker und Azure Engineers, die Azure KI Services für Language, Translator und Speech produktiv einsetzen, Data und AI Professionals, die unstrukturierte Texte klassifizieren, Entitäten extrahieren oder Question-Answering-Lösungen aufbauen und Projektteams mit Azure-Bezug, die sich gezielt auf NLP-Themen aus dem Umfeld der Prüfung AI-102 vorbereiten.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?
Vertrautheit mit dem Azure-Portal und grundlegenden Azure-Konzepten Erfahrung mit C# oder Python für Entwicklungsaufgaben mit APIs und SDKs Grundverständnis für KI Services, REST-Schnittstellen und typische Cloud-Anwendungsarchitekturen Für den Einstieg ohne Azure-KI-Erfahrung empfiehlt sich vorab das AI-900 Training: Microsoft Azure AI Fundamentals
Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?
Zu den Schwerpunkten gehören Natural Language Processing mit Azure KI Services, Textanalyse mit Azure KI Language, Question Answering für Wissensquellen, Conversational Language Understanding, Benutzerdefinierte Textklassifizierung und Entitätsextraktion und Übersetzung und Speech Services.
Wie praxisnah ist die Schulung?
Die Schulung greift praxisnah insbesondere die Bereiche Conversational Language Understanding, Benutzerdefinierte Textklassifizierung und Entitätsextraktion und Übersetzung und Speech Services auf. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben und Projekte übertragen.
Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?
Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Du setzt die zentralen Methoden des Kurses in einem strukturierten Praxisworkflow ein; Du planst Arbeitsschritte nachvollziehbar und wählst geeignete Verfahren für die jeweilige Aufgabe aus; Du erkennst typische Qualitäts- und Fehlerquellen und kannst Ergebnisse systematisch prüfen; Du bereitest Resultate so auf, dass sie im Team verständlich weiterverwendet werden können; Du überträgst die erarbeiteten Vorgehensweisen auf eigene berufliche Projekte.
Wird im Seminar auch das Thema „Conversational Language Understanding“ behandelt?
Ja. „Conversational Language Understanding“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Modellierung von Intents für Dialog- und App-Szenarien, Definition und Nutzung von Entities zur strukturierten Auswertung von Benutzereingaben, Trainieren, Testen und Bereitstellen eines CLU-Modells, Verwendung von CLU-Ergebnissen für App-Logik und Prozesssteuerung und Verbesserung der Modellqualität durch geeignete Trainingsdaten und Tests.
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