Full Stack Deep Learning ist ein Bildungsprogramm, das Einzelpersonen durch die vollständige Reise des Aufbaus von KI-Anwendungen führt. Es bietet umfassende Schulungen zu verschiedenen Themen, einschließlich Modelltraining, Bereitstellung, Design der Benutzererfahrung und bewährten Verfahren zur Verwaltung von KI-Produkten. Die Teilnehmer engagieren sich in realen Projekten und verbessern ihre Fähigkeiten und ihr Vertrauen in die Entwicklung effektiver Modelle und Systeme des maschinellen Lernens. Der Kurs legt Wert auf praktisches Wissen und bietet den Studierenden die notwendigen Tools und Rahmenbedingungen, um im sich schnell entwickelnden KI-Umfeld erfolgreich zu sein.

Governance.ai wurde entwickelt, um Organisationen bei der Entwicklung eines robusten KI-Governance-Rahmens zu unterstützen. Es bietet Ressourcen zur Nachverfolgung von KI-Modellen und Datennutzung, um die ethische Einhaltung sicherzustellen und die Transparenz zu erhöhen. Durch die Integration von Best Practices aus verschiedenen Bereichen hilft Governance.ai den Nutzern, sich in der Komplexität der KI-Governance zurechtzufinden und Innovation mit regulatorischen Anforderungen in Einklang zu bringen.

AI Engineer DevTools ist ein umfassendes Entwickler-Toolkit, das den Bau und die Wartung von KI-Agenten vereinfacht. Es bietet Befehlszeilen-gestütztes Gerüstbauen für Projektstrukturen, Codegenerierung für Standard-Agentenmuster, Umgebungs-Setup-Skripte, integrierte Testframeworks, Beispiele für CI/CD-Pipelines, Automatisierung des Deployments und Überwachungseinrichtungen. Durch die Reduzierung von Boilerplate-Code und die Durchsetzung bewährter Praktiken sorgt es für Konsistenz, Zuverlässigkeit und schnelle Iterationen in KI-Agenten-Projekten während der Entwicklungs- und Produktionsphasen.

Azure AI Foundry Agents Samples bietet Entwicklern eine Vielzahl von Beispielszenarien, die zeigen, wie man Azure AI Foundry SDKs und Dienste nutzt. Es beinhaltet Konversationsagenten mit langfristigem Speicher, Planer-Agenten, die komplexe Aufgaben zerlegen, toolgestützte Agenten, die externe APIs aufrufen, und multimodale Agenten, die Text, Vision und Sprache kombinieren. Jedes Beispiel ist vor-konfiguriert mit Umgebungssetup, LLM-Orchestrierung, Vektorsuche und Telemetrie, um die Prototypenentwicklung und den Einsatz robuster KI-Lösungen auf Azure zu beschleunigen.