{"course":{"productid":36173,"modality":1,"active":true,"language":"de","title":"Implement Generative AI engineering with Azure Databricks","productcode":"DP-3028","vendorcode":"MS","vendorname":"Microsoft","fullproductcode":"MS-DP-3028","courseware":{"has_ekit":true,"has_printkit":false,"language":""},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/microsoft-dp-3028","essentials":"<p>Bevor Sie mit diesem Modul beginnen, sollten Sie sich mit grundlegenden KI-Konzepten und Azure Databricks vertraut machen. Eventuell sollten Sie zun&auml;chst den Lernpfad Erste Schritte mit k&uuml;nstlicher Intelligenz und das Modul Erkunden von Azure Databricks abschliessen.<\/p>","audience":"<p>Dieser Kurs wurde f&uuml;r Data Scientists, Machine Learning-Ingenieure und andere KI-Experten entwickelt, die generative KI-Anwendungen mit Azure Databricks erstellen m&ouml;chten. Es richtet sich an Experten, die mit grundlegenden KI-Konzepten und der Azure Databricks-Plattform vertraut sind.<\/p>","contents":"<h4>Erste Schritte mit Sprachmodellen in Azure Databricks<\/h4><ul>\n<li>Einf&uuml;hrung<\/li><li>Grundlegendes zum Thema generative KI<\/li><li>Grundlegendes zu grossen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs)<\/li><li>Identifizieren wichtiger Komponenten von LLM-Anwendungen<\/li><li>Verwenden von LLMs f&uuml;r NLP-Aufgaben (Natural Language Processing, Verarbeitung nat&uuml;rlicher Sprache)<\/li><li>&Uuml;bung: Erkunden von Sprachmodellen<\/li><li>Modulbewertung<\/li><li>Zusammenfassung<\/li><\/ul>\n<h4>Implementieren von Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Azure Databricks<\/h4><ul>\n<li>Einf&uuml;hrung<\/li><li>Erkunden der wichtigsten Konzepte eines RAG-Workflows<\/li><li>Vorbereiten Ihrer Daten f&uuml;r RAG<\/li><li>Suchen relevanter Daten mit Vektorsuche<\/li><li>Reranken der abgerufenen Ergebnisse<\/li><li>&Uuml;bung &ndash; Einrichten von RAG<\/li><li>Modulbewertung<\/li><li>Zusammenfassung<\/li><\/ul>\n<h4>Implementieren einer mehrstufigen Argumentation in Azure Databricks<\/h4><ul>\n<li>Einf&uuml;hrung<\/li><li>Was sind mehrstufige Argumentationssysteme?<\/li><li>LangChain erkunden<\/li><li>Erkunden Sie LlamaIndex<\/li><li>Erkunden von Haystack<\/li><li>Erkunden des DSPy-Frameworks<\/li><li>&Uuml;bung &ndash; Implementieren einer mehrstufigen Begr&uuml;ndung mit LangChain<\/li><li>Modulbewertung<\/li><li>Zusammenfassung<\/li><\/ul>\n<h4>Feinabstimmung von Sprachmodellen mit Azure Databricks<\/h4><ul>\n<li>Einf&uuml;hrung<\/li><li>Was ist Feinabstimmung?<\/li><li>Aufbereiten von Daten f&uuml;r die Feinabstimmung<\/li><li>Optimieren eines Azure OpenAI-Modells<\/li><li>&Uuml;bung: Optimierung eines Azure OpenAI-Modells<\/li><li>Modulbewertung<\/li><li>Zusammenfassung<\/li><\/ul>\n<h4>Auswerten von Sprachmodellen mit Azure Databricks<\/h4><ul>\n<li>Einf&uuml;hrung<\/li><li>Erkunden der LLM-Auswertung<\/li><li>Auswerten von LLMs und KI-Systemen<\/li><li>Auswerten von LLMs mit Standardmetriken<\/li><li>Beschreiben von &bdquo;LLM-as-a-Judge&ldquo; f&uuml;r die Auswertung<\/li><li>&Uuml;bung: Auswerten eines Azure OpenAI-Modells<\/li><li>Modulbewertung<\/li><li>Zusammenfassung<\/li><\/ul>\n<h4>Erl&auml;utern der Prinzipien f&uuml;r verantwortungsvolle KI f&uuml;r Sprachmodelle in Azure Databricks<\/h4><ul>\n<li>Einf&uuml;hrung<\/li><li>Was ist verantwortungsvolle KI?<\/li><li>Identifizieren von Risiken<\/li><li>Minimieren von Problemen<\/li><li>Verwenden wichtiger Sicherheitstools zum Schutz Ihrer KI-Systeme<\/li><li>&Uuml;bung &ndash; Implementieren von verantwortungsvoller KI<\/li><li>Modulbewertung<\/li><li>Zusammenfassung<\/li><\/ul>\n<h4>Implementieren von LLMOps in Azure Databricks<\/h4><ul>\n<li>Einf&uuml;hrung<\/li><li>&Uuml;bergang vom herk&ouml;mmlichen MLOps zu LLMOps<\/li><li>Grundlegendes zu Modellimplementierungen<\/li><li>Beschreiben der MLflow-Bereitstellungsfunktionen<\/li><li>Verwenden von Unity Catalog zum Verwalten von Modellen<\/li><li>&Uuml;bung: Implementieren von LLMOps<\/li><li>Modulbewertung<\/li><li>Zusammenfassung<\/li><\/ul>","comments":"<p>Dieser Kurs ist nur noch bis zum 30.09.2026 verf&uuml;gbar. Kontaktieren Sie uns gerne bez&uuml;glich Alternativen.<\/p>","summary":"<p>Dieser Kurs befasst sich mit generativen KI-Ingenieuren in Azure Databricks, wobei Spark verwendet wird, um erweiterte Sprachmodelle zu erkunden, zu optimieren, auszuwerten und zu integrieren. Es lehrt, wie Techniken wie Die Abruf-Augmented Generation (RAG) und mehrstufiges Denken implementiert werden, sowie wie Sie grosse Sprachmodelle f&uuml;r bestimmte Aufgaben optimieren und ihre Leistung bewerten. Lernende werden auch verantwortungsvolle KI-Methoden f&uuml;r die Bereitstellung von KI-L&ouml;sungen und das Verwalten von Modellen in der Produktion mithilfe von LLMOps (Large Language Model Operations) in Azure Databricks untersuchen.<\/p>","essentials_plain":"Bevor Sie mit diesem Modul beginnen, sollten Sie sich mit grundlegenden KI-Konzepten und Azure Databricks vertraut machen. Eventuell sollten Sie zun\u00e4chst den Lernpfad Erste Schritte mit k\u00fcnstlicher Intelligenz und das Modul Erkunden von Azure Databricks abschliessen.","audience_plain":"Dieser Kurs wurde f\u00fcr Data Scientists, Machine Learning-Ingenieure und andere KI-Experten entwickelt, die generative KI-Anwendungen mit Azure Databricks erstellen m\u00f6chten. Es richtet sich an Experten, die mit grundlegenden KI-Konzepten und der Azure Databricks-Plattform vertraut sind.","contents_plain":"Erste Schritte mit Sprachmodellen in Azure Databricks\n\n\n- Einf\u00fchrung\n- Grundlegendes zum Thema generative KI\n- Grundlegendes zu grossen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs)\n- Identifizieren wichtiger Komponenten von LLM-Anwendungen\n- Verwenden von LLMs f\u00fcr NLP-Aufgaben (Natural Language Processing, Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache)\n- \u00dcbung: Erkunden von Sprachmodellen\n- Modulbewertung\n- Zusammenfassung\n\nImplementieren von Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Azure Databricks\n\n\n- Einf\u00fchrung\n- Erkunden der wichtigsten Konzepte eines RAG-Workflows\n- Vorbereiten Ihrer Daten f\u00fcr RAG\n- Suchen relevanter Daten mit Vektorsuche\n- Reranken der abgerufenen Ergebnisse\n- \u00dcbung \u2013 Einrichten von RAG\n- Modulbewertung\n- Zusammenfassung\n\nImplementieren einer mehrstufigen Argumentation in Azure Databricks\n\n\n- Einf\u00fchrung\n- Was sind mehrstufige Argumentationssysteme?\n- LangChain erkunden\n- Erkunden Sie LlamaIndex\n- Erkunden von Haystack\n- Erkunden des DSPy-Frameworks\n- \u00dcbung \u2013 Implementieren einer mehrstufigen Begr\u00fcndung mit LangChain\n- Modulbewertung\n- Zusammenfassung\n\nFeinabstimmung von Sprachmodellen mit Azure Databricks\n\n\n- Einf\u00fchrung\n- Was ist Feinabstimmung?\n- Aufbereiten von Daten f\u00fcr die Feinabstimmung\n- Optimieren eines Azure OpenAI-Modells\n- \u00dcbung: Optimierung eines Azure OpenAI-Modells\n- Modulbewertung\n- Zusammenfassung\n\nAuswerten von Sprachmodellen mit Azure Databricks\n\n\n- Einf\u00fchrung\n- Erkunden der LLM-Auswertung\n- Auswerten von LLMs und KI-Systemen\n- Auswerten von LLMs mit Standardmetriken\n- Beschreiben von \u201eLLM-as-a-Judge\u201c f\u00fcr die Auswertung\n- \u00dcbung: Auswerten eines Azure OpenAI-Modells\n- Modulbewertung\n- Zusammenfassung\n\nErl\u00e4utern der Prinzipien f\u00fcr verantwortungsvolle KI f\u00fcr Sprachmodelle in Azure Databricks\n\n\n- Einf\u00fchrung\n- Was ist verantwortungsvolle KI?\n- Identifizieren von Risiken\n- Minimieren von Problemen\n- Verwenden wichtiger Sicherheitstools zum Schutz Ihrer KI-Systeme\n- \u00dcbung \u2013 Implementieren von verantwortungsvoller KI\n- Modulbewertung\n- Zusammenfassung\n\nImplementieren von LLMOps in Azure Databricks\n\n\n- Einf\u00fchrung\n- \u00dcbergang vom herk\u00f6mmlichen MLOps zu LLMOps\n- Grundlegendes zu Modellimplementierungen\n- Beschreiben der MLflow-Bereitstellungsfunktionen\n- Verwenden von Unity Catalog zum Verwalten von Modellen\n- \u00dcbung: Implementieren von LLMOps\n- Modulbewertung\n- Zusammenfassung","comments_plain":"Dieser Kurs ist nur noch bis zum 30.09.2026 verf\u00fcgbar. Kontaktieren Sie uns gerne bez\u00fcglich Alternativen.","summary_plain":"Dieser Kurs befasst sich mit generativen KI-Ingenieuren in Azure Databricks, wobei Spark verwendet wird, um erweiterte Sprachmodelle zu erkunden, zu optimieren, auszuwerten und zu integrieren. Es lehrt, wie Techniken wie Die Abruf-Augmented Generation (RAG) und mehrstufiges Denken implementiert werden, sowie wie Sie grosse Sprachmodelle f\u00fcr bestimmte Aufgaben optimieren und ihre Leistung bewerten. Lernende werden auch verantwortungsvolle KI-Methoden f\u00fcr die Bereitstellung von KI-L\u00f6sungen und das Verwalten von Modellen in der Produktion mithilfe von LLMOps (Large Language Model Operations) in Azure Databricks untersuchen.","skill_level":"Intermediate","version":"1.0","duration":{"unit":"d","value":1,"formatted":"1 Tag"},"pricelist":{"List Price":{"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":690},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":690},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":690},"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":675},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":675},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":940},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":690},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":490},"CH":{"country":"CH","currency":"CHF","taxrate":8.1,"price":690},"NL":{"country":"NL","currency":"EUR","taxrate":21,"price":695},"FR":{"country":"FR","currency":"EUR","taxrate":19.6,"price":950}}},"lastchanged":"2026-02-17T15:49:29+01:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/36173","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/microsoft-dp-3028"}}