KKC_0159 | Azure Cognitive Services Grundkurs: Workflows, die laufen

Sie möchten Azure Cognitive Services nicht nur ausprobieren, sondern in Workflows einsetzen, die im Alltag zuverlässig laufen. In diesem Seminar bauen Sie Schritt für Schritt eine Automatisierung, die typische Eingangskanäle wie E-Mail Anhänge, PDFs, Bilder oder Audiodateien verarbeitet und daraus verwertbare, strukturierte Ergebnisse erzeugt.

Dafür lernen Sie die wichtigsten Azure AI Services einzuordnen und sauber zu integrieren: Language Service für Text Analyse und PII Erkennung, Azure AI Document Intelligence für Layout, Tabellen und Schlüssel Wert Paare, Computer Vision für OCR und Bildverständnis sowie Speech für Speech to Text und Text to Speech. Ein zentraler Teil ist die Orchestrierung: Sie kombinieren die AI Bausteine mit Logic Apps oder Power Automate und ergänzt bei Bedarf Azure Functions als schlanke API Schicht. Sie lernen, wie Sie asynchrone Verarbeitung, Batch Jobs und entkoppelte Architekturen mit Event Grid oder Queues aufsetzt.

Damit Ihr Workflow nicht bei der ersten Ausnahme scheitert, arbeiten Sie mit Confidence Scores, Validierungsregeln, Fehlerpfaden und Retries. Außerdem klären Sie Security und Betrieb: Managed Identity, Key Vault, Logging, Monitoring und Kostenkontrolle. Am Ende können Sie einen AI Workflow so designen, dass er fachlich nachvollziehbar, technisch stabil und für den produktiven Einsatz vorbereitet ist.

• 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

• Grundverständnis von Web APIs und JSON sowie erste Azure Erfahrung sind hilfreich.
• Keine eigenen Geräte oder Lizenzen erforderlich, benötigte Umgebungen werden bereitgestellt.

• 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