Corso Develop AI solutions in Azure AI-102

Obiettivi | Certificazione | Contenuti | Tipologia | Prerequisiti | Durata e Frequenza | Docenti | Modalità di Iscrizione | Calendario

Il Corso AI-102 Develop AI solutions in Azure è progettato per partecipanti che sviluppano soluzioni AI end-to-end su Azure e devono integrare capability di Azure AI Foundry e degli Azure AI services in applicazioni reali, usando SDK/REST APIs e linguaggi come Python e C#. Il percorso parte dalla pianificazione e gestione della soluzione, guidando la scelta dei servizi più adatti per generative AI, computer vision, NLP, speech, information extraction e knowledge mining, includendo provisioning di risorse, selezione e deployment di modelli, definizione di endpoint e integrazione in pipeline CI/CD, anche con opzioni di container deployment. Un focus trasversale è dedicato alla Responsible AI, con implementazione di content moderation, content safety, content filters e blocklists, oltre a tecniche per prevenire prompt-based abuse come prompt shields e harm detection, fino alla definizione di un governance framework. La parte generative approfondisce lo sviluppo con Foundry e Foundry Models, includendo prompt flow, prompt templates, pattern RAG (grounding sui propri dati), evaluation, tracing/feedback e ottimizzazione tramite prompt engineering, orchestration di più modelli e fine-tuning, con scenari che includono anche DALL·E e large multimodal models. Il corso copre inoltre la realizzazione di soluzioni agentic con Foundry Agent Service e Microsoft Agent Framework per workflow complessi e multi-agent. Le sezioni “classiche” includono image analysis e OCR con Azure Vision (Foundry Tools), custom vision (classification/object detection) e video insights con Azure AI Video Indexer, oltre a NLP e speech con Azure Language, Azure Speech (Foundry Tools), SSML, PII detection e translation con Azure Translator (Foundry Tools), inclusi custom language models e question answering. Chiude con knowledge mining e information extraction tramite Azure AI Search (skillsets, indexers, semantic/vector search) e document AI con Azure Document Intelligence (Foundry Tools) e Azure Content Understanding (Foundry Tools). Il corso contribuisce alla preparazione dell’esame di Certificazione Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution.

Obiettivi del corso

Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del Corso Develop AI solutions in Azure AI-102:

• Progettare e gestire una soluzione su Azure AI Foundry scegliendo servizi/modelli, endpoint, CI/CD e container deployment.
• Implementare Responsible AI con content moderation/content safety, filters/blocklists, prompt shields e governance.
• Sviluppare generative AI apps con prompt flow, RAG, evaluation, tracing/feedback e fine-tuning (incluse opzioni multimodal/DALL·E).
• Implementare agentic solutions con Foundry Agent Service e Microsoft Agent Framework, incluse orchestrazioni multi-agent.
• Costruire soluzioni computer vision, NLP/speech e knowledge mining con Azure Vision, Language, Speech, Translator, AI Search, Document Intelligence e Content Understanding.

Certificazione del corso

Esame AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution; Questo esame valuta le competenze del candidato nella progettazione, implementazione e gestione di soluzioni AI su Azure. I topics testati includono plan and manage: selezione dei servizi per generative AI, computer vision, NLP, speech, information extraction e knowledge mining; provisioning di risorse, scelta e deployment dei modelli, uso di SDK/APIs, definizione di endpoint, integrazione in CI/CD e opzioni di container deployment, oltre a monitoraggio, cost management, protezione di account keys e gestione dell’autenticazione. L’esame copre Responsible AI con content moderation, content safety insights, content filters e blocklists, prompt shields e harm detection, e governance framework. La sezione generative AI include implementazione con Azure AI Foundry (hub/project, Foundry SDK), prompt flow, prompt templates, pattern RAG, evaluation, parameter tuning, monitoring/diagnostics, tracing e feedback, orchestration multi-model e fine-tuning, includendo Azure OpenAI in Foundry Models (anche DALL·E e large multimodal models). È inclusa anche agentic AI: creazione e gestione di agent con Foundry Agent Service e soluzioni complesse con Microsoft Agent Framework, fino a test/ottimizzazione/deployment. Per computer vision vengono valutati image analysis (features, tags, object detection), OCR/handwriting, custom vision e video insights (Video Indexer, spatial analysis). Per NLP/speech: key phrases/entities/sentiment/language/PII, translation, text-to-speech/speech-to-text (SSML), custom speech, intent/keyword recognition, custom language models e question answering. Infine knowledge mining & information extraction include Azure AI Search (index, skillset, indexers, query, knowledge store, semantic/vector solutions), Document Intelligence (prebuilt/custom/composed models) e Content Understanding (OCR pipeline, summarize/classify, entity/table/image extraction, ingest multimodal).

Contenuti del corso

Plan & Manage Azure AI Solutions

• Select Microsoft Foundry Services for generative AI, vision, language, speech, extraction e search
• Provision Azure AI resources, choose models e deploy with appropriate options
• Integrate SDKs/REST APIs, define default endpoints e CI/CD integration
• Manage monitoring, cost controls, authentication e account keys protection
• Implement Responsible AI governance: content safety, filters, blocklists, prompt shields

Implement Generative AI Solutions

• Deploy hub/project e build with Foundry SDK
• Implement prompt flow, prompt templates e evaluation of models/flows
• Implement RAG grounding on enterprise data
• Use Azure OpenAI in Foundry Models (incl. multimodal) e DALL·E image generation
• Optimize/operationalize: parameters, monitoring, tracing/feedback, orchestration, fine-tuning

Implement an Agentic Solution

• Understand agent role/use cases e required resources
• Create agents with Foundry Agent Service
• Build complex workflows with Microsoft Agent Framework
• Orchestrate multi-agent solutions e autonomous capabilities
• Test, optimize e deploy agents

Implement Computer Vision Solutions

• Image analysis: select features, detect objects/tags, interpret responses
• OCR e handwriting conversion with Azure Vision in Foundry Tools
• Custom vision: labeling, training, metrics evaluation, publish/consume (code-first)
• Video insights with Azure AI Video Indexer
• Spatial Analysis with Azure Vision in Foundry Tools

Implement Natural Language Processing Solutions

• Text analytics: key phrases/entities/sentiment/language detection/PII
• Translation of text/documents with Azure Translator in Foundry Tools
• Speech-to-text / text-to-speech with Azure Speech in Foundry Tools + SSML
• Custom speech, intent/keyword recognition, speech translation
• Custom language models + question answering (multi-turn, multilingual, KB lifecycle)

Knowledge Mining & Information Extraction

• Azure AI Search: resource, index, skillset, data sources e indexers
• Custom skills in skillsets e indexer execution
• Querying: syntax, sorting, filtering, wildcards; Knowledge Store projections
• Semantic search e vector store solutions
• Document AI: Document Intelligence (prebuilt/custom/composed) + Content Understanding (OCR, extraction, classify/summarize, multimodal ingest)

Tipologia

Corso di Formazione con Docente

Docenti

I docenti sono Istruttori Autorizzati Microsoft e in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.

Infrastruttura laboratoriale

Per tutte le tipologie di erogazione, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center del Vendor o dei suoi provider autorizzati in modalità remota. Ogni partecipante dispone di un accesso per implementare le varie configurazioni avendo così un riscontro pratico e immediato della teoria affrontata. Ecco di seguito alcuni scenari tratti dalle attività laboratoriali:

Dettagli del corso

Prerequisiti

• Conoscenza di base dell’ecosistema Azure;
• Conoscenza di base di un linguaggio di programmazione;
• Famigliarità con JSON and REST;

Durata del corso

• Durata Intensiva 5gg;

Frequenza

Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.

Date del corso

• Corso Develop AI solutions in Azure (Formula Intensiva) – 20/04/2026 – 09:00 – 17:00

Le iscrizioni sono a numero chiuso per garantire ai tutti i partecipanti un servizio eccellente.
L’iscrizione avviene richiedendo di essere contattati dal seguente Link, o contattando la sede al numero verde 800-177596 o inviando una richiesta all’email [email protected].