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Corso Microsoft AI-200: Develop AI cloud solutions on Azure
AI-200 · Intermediate · Developer
Impara a creare, monitorare e risolvere problemi di soluzioni AI su Azure combinando compute, container, API serverless, servizi dati e architetture event-driven.
Formula intensiva5 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameAI-200
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
Sono consigliate basi di sviluppo applicativo e familiarità con i servizi cloud Azure; esperienza con API e architetture applicative facilita la partecipazione.
CorsoAI-200 · Develop AI cloud solutions on Azure
Chiama
Esame e certificazione di riferimento: AI-200
Microsoft Certified: Azure AI Cloud Developer Associate e l’esame AI-200 sono il riferimento Microsoft collegato ai temi del corso: un punto chiaro per orientare il tuo percorso di crescita e certificazione.
Scopri il riferimento MicrosoftCorso attivabile su richiesta
Concordiamo insieme la prossima data
Il corso può essere attivato per privati, professionisti, aziende ed enti, senza attendere la pubblicazione di una data a calendario.
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Segnalaci il tuo interesse: verifichiamo disponibilità del docente, formula e prima soluzione utile, senza alcun impegno.
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Riferimento certificativo
Esame e certificazione di riferimento: AI-200 · Azure AI Cloud Developer Associate
Voce verificata il 21/08/2026 contro fonti ufficiali Microsoft Learn / Microsoft Credentials.
AI-200Esame ufficiale Azure AI Cloud Developer Associate
La certificazione Azure AI Cloud Developer Associate è il riferimento governato del corso. Il riferimento non implica preparazione completa, esame incluso o conseguimento automatico della credenziale.
Risultati di apprendimento
Competenze operative sviluppate durante il corso
Ogni macroarea viene tradotta in competenze concrete, con l’obiettivo di costruire un metodo applicabile in contesti reali.
Comprendere e applicare compute e containerizzazione per applicazioni AI su Azure.
Comprendere e applicare API serverless con Azure Functions.
Comprendere e applicare integrazione event-driven e message-based con Service Bus ed Event Grid.
Comprendere e applicare servizi dati per AI con Cosmos DB, PostgreSQL pgvector e Managed Redis.
Comprendere e applicare sicurezza, monitoraggio, troubleshooting e osservabilità delle applicazioni.
È il corso giusto per te se
Il percorso AI-200 è adatto a chi vuole sviluppare competenze Microsoft applicabili nel lavoro
- vuoi approfondire Develop AI cloud solutions on Azure;
- lavori o vuoi crescere nell'area Data / AI / Analytics / Database;
- cerchi un corso live con docente per collegare contenuti Microsoft e scenari professionali;
- vuoi orientare le competenze verso Microsoft Certified: Azure AI Cloud Developer Associate.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Prerequisiti e livello di ingresso
Sono consigliate basi di sviluppo applicativo e familiarità con i servizi cloud Azure; esperienza con API e architetture applicative facilita la partecipazione.
Si consiglia la frequenza del seguente corso come prerequisito:
Formazione Microsoft realmente live
Docente, classe e confronto in tempo reale
Il corso viene erogato live con docente e calendario. Concetti, servizi e scenari Microsoft vengono spiegati e contestualizzati durante la lezione, con spazio per domande, confronto e verifica della comprensione.
Materiali e risorse Microsoft supportano il percorso ma non sostituiscono l’esperienza live con il docente.
Spiegazione, dimostrazioni, domande e chiarimenti durante il corso.
Ritmo comune, calendario e confronto con altri partecipanti.
Contenuti tecnici e didattici allineati ai riferimenti ufficiali Microsoft previsti per il corso.
Le competenze vengono collegate a ruoli, processi e scenari di utilizzo reali.
Attività pratiche costruite sugli argomenti del corso e sugli scenari professionali trattati.
Laboratorio pratico Vega Training
Laboratorio pratico AI-200 · Develop AI cloud solutions on Azure
Esercitazioni guidate Vega Training per applicare in modo operativo i contenuti del percorso AI-200 · Develop AI cloud solutions on Azure.
Esercitazione 1Containerizzare e distribuire un servizio applicativo su Azure e pubblicare una funzione o API serverless di supporto.
Esercitazione 2Integrare un servizio dati tra Cosmos DB, PostgreSQL con pgvector o Redis in uno scenario AI-driven.
Esercitazione 3Collegare eventi e messaggistica e diagnosticare il flusso applicativo con log, metriche, tracing e query operative.
Le attività pratiche sono progettate da Vega Training e collegate agli obiettivi del corso.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
Percorso live concentrato in giornate consecutive, con docente e ritmo coerente con il programma Microsoft del corso.
- lezioni live con docente
- programma concentrato
- spazio per domande e confronto
- orientamento professionale
Cosa include il percorso
Tutto ciò che serve per frequentare con sicurezza
Non soltanto lezioni: il percorso integra didattica live, pratica guidata e assistenza continua. Qui trovi ciò che Vega Training mette concretamente a disposizione per accompagnarti durante la formazione.
Docente e partecipanti collegati in tempo reale, con la possibilità di intervenire e chiedere chiarimenti.
Professionisti selezionati per competenza tecnica e capacità didattica, con le abilitazioni richieste dai vendor.
Ambienti didattici sicuri e collaudati per applicare concretamente quanto affrontato durante le lezioni.
Assistenza sulla piattaforma e sugli ambienti pratici, per lasciare il docente concentrato sulla formazione.
Documentazione, esercitazioni e risorse previste dallo specifico percorso.
Le eventuali lezioni annullate da Vega Training vengono recuperate senza ridurre il monte ore del corso.
Al termine del percorso viene rilasciato l’attestato di partecipazione Vega Training.
Formazione IT dal 2002 Formazione live online dal 2008 Sistema qualità certificato ISO 9001 EA37
FacultyMicrosoftVega Training
Competenza tecnica e capacità didattica
I docenti Vega Training uniscono esperienza tecnica e capacità didattica: durante il corso puoi fare domande, approfondire casi reali e confrontarti sui problemi che incontri nel lavoro.
Diego BergamoDocente ·Microsoft· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Mauro GuidoDocente ·Microsoft· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Ruggiero LauriaDocente ·Microsoft· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Ivan SalvadèDocente ·Microsoft· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Carmelo CavalloDocente ·Microsoft· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Sebastiano Della PuppaDocente ·Microsoft· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Ahmad ElGendiDocente ·Microsoft· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Programma completo, organizzato per aree
Prima una visione d’insieme, poi tutto il dettaglio
Apri le singole aree per vedere argomenti, competenze e attività pratiche previste. Il programma ti permette di capire subito cosa affronterai e con quale progressione.
Gestire immagini container con Azure Container Registry
- Build, tag e gestione delle immagini
- Registry, repository e autenticazione
- ACR Tasks e automazione delle build
Distribuire container su Azure App Service
- Configurazione di Web App for Containers
- Impostazioni applicative e deployment
- Scaling, logging e troubleshooting
Creare workload con Azure Container Apps
- Environment, revision e ingress
- Scaling event-driven con KEDA
- Secret, identity e configurazione dei container
Orchestrare container con Azure Kubernetes Service
- Deployment e service su AKS
- Configurazione, scaling e networking essenziale
- Monitoraggio e troubleshooting dei workload
Sviluppare con Azure Cosmos DB for NoSQL
- SDK, query e data model
- Partitioning, indexing e Request Units
- Vector search e change feed per applicazioni AI
Usare Azure Database for PostgreSQL per soluzioni AI
- Schema, query e indicizzazione
- pgvector e vector similarity search
- Pattern RAG e connessione sicura dalle applicazioni
Integrare Azure Managed Redis
- Caching di dati e risultati
- Pattern di resilienza e performance
- Vector search e scenari applicativi AI
Implementare messaggistica ed eventi
- Queue e topic con Azure Service Bus
- Event Grid e routing degli eventi
- Pattern asincroni e disaccoppiamento dei servizi
Creare API serverless con Azure Functions
- HTTP trigger e API
- Binding, trigger e integrazione con servizi Azure
- Configurazione, deployment e gestione degli errori
Proteggere, osservare e risolvere problemi
- Azure Key Vault e App Configuration
- OpenTelemetry, metriche, log e tracing
- KQL, diagnostica e troubleshooting end-to-end
Attività laboratoriali
- Containerizzare e distribuire un servizio applicativo su Azure e pubblicare una funzione o API serverless di supporto.
- Integrare un servizio dati tra Cosmos DB, PostgreSQL con pgvector o Redis in uno scenario AI-driven.
- Collegare eventi e messaggistica e diagnosticare il flusso applicativo con log, metriche, tracing e query operative.
Per aziende, enti e team
AI-200 per professionisti e team aziendali
Vega Training può erogare Develop AI cloud solutions on Azure in open class o come classe dedicata per team che lavorano su Data / AI / Analytics / Database, concordando calendario e organizzazione con l'azienda.
Inserimento in una data pubblica, con fattura e referente aziendale.
Calendario, coordinamento e condizioni dedicate in base alle esigenze del gruppo.
Modalità organizzative e calendario concordabili, mantenendo programma, obiettivi e qualità didattica del percorsoMicrosoft.
Domande frequenti
Le informazioni utili prima di richiedere il corso
A chi è rivolto il corso AI-200?
Sviluppatori che costruiscono applicazioni backend e AI-driven su Azure e vogliono competenze pratiche su compute, dati, integrazione, sicurezza e osservabilità.
Quali prerequisiti sono consigliati?
Sono consigliate basi di sviluppo applicativo e familiarità con i servizi cloud Azure; esperienza con API e architetture applicative facilita la partecipazione.
Cosa saprò fare al termine del corso?
Comprendere e applicare compute e containerizzazione per applicazioni AI su Azure. Comprendere e applicare API serverless con Azure Functions.
AI-200 è un corso sui modelli AI o sull'architettura applicativa che li supporta?
Il focus è l'architettura applicativa cloud: container, API, dati, eventi, sicurezza, osservabilità e troubleshooting di soluzioni AI-driven su Azure.
Sono previste attività pratiche e laboratoriali?
Sì. Esercitazioni guidate Vega Training per applicare in modo operativo i contenuti del percorso AI-200 · Develop AI cloud solutions on Azure.
Come si collega il corso al percorso di certificazione?
Le competenze del corso sono collegate all'esame AI-200, riferimento della certificazione Microsoft Certified: Azure AI Cloud Developer Associate.
Qual è la durata ufficiale del corso?
La durata indicata da Microsoft è di 5 giorni. Le formule disponibili e le prossime date sono riportate nella scheda del corso.
Quali servizi dati vengono collegati agli scenari AI?
Il programma include Azure Cosmos DB, Azure Database for PostgreSQL con pgvector e Azure Managed Redis, oltre a messaggistica ed eventi.
Parliamo del tuo obiettivo
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Scegli il percorso privato oppure aziendale. Il modulo mostra soltanto i campi utili e conserva corso, pagina e contesto della richiesta.
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Informazioni per te
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