AI-103 - Vývoj AI aplikací a agentů na Azure (CZ)

Popis kurzu

Kurz AI-103 připravuje účastníky na návrh a vývoj moderních AI aplikací a agentních řešení na platformě Microsoft Azure. Zaměřuje se na generativní AI, práci s velkými jazykovými modely (LLM), tvorbu AI agentů a jejich integraci do podnikových aplikací.

Cíle kurzu

• navrhovat a vyvíjet aplikace využívající generativní AI
• pracovat s Azure OpenAI a LLM modely
• vytvářet a orchestravat AI agenty
• implementovat RAG (Retrieval-Augmented Generation) scénáře
• integrovat AI do podnikových systémů a workflow
• řešit bezpečnost, governance a odpovědné využití AI

Určeno pro

• vývojářům a AI engineerům
• specialistům na moderní aplikace a cloudová řešení
• týmům vyvíjejícím AI aplikace a automatizaci
• všem, kdo chtějí pracovat s generativní AI a AI agenty

Obsah kurzu

• přehled generativní AI a jejího využití v praxi
• architektura AI řešení na Azure
• přehled služeb (Azure AI Services, Azure OpenAI, AI Foundry)
• scénáře použití: chatboty, asistenti, automatizace

• principy fungování LLM
• prompt engineering (zero-shot, few-shot, chain-of-thought)
• práce s kontextem a řízení výstupů modelu
• tokenizace, limity a optimalizace nákladů
• základy fine-tuningu a přizpůsobení modelů

• nasazení a konfigurace modelů
• práce s API (REST, SDK)
• správa přístupů a zabezpečení
• ladění výkonu a škálování
• monitoring využití a nákladů

• koncept AI agentů a agentních systémů
• návrh agentní architektury
• orchestrace více agentů
• plánování, rozhodování a tool usage
• integrace externích nástrojů a API

• princip RAG architektury
• práce s vlastními daty (dokumenty, databáze)
• embeddingy a vektorové vyhledávání
• Azure AI Search a indexace dat
• návrh znalostních systémů

• návrh backendových služeb s AI
• integrace přes REST API a SDK
• práce s frontendem (chat UI, asistenti)
• napojení na enterprise systémy (CRM, ERP)
• automatizace workflow pomocí AI

• principy odpovědného využití AI
• řízení přístupu a ochrana dat
• content filtering a bezpečnostní mechanismy
• compliance a regulace (AI Act – základní přehled)
• auditovatelnost a transparentnost modelů

• metriky kvality AI výstupů
• evaluace LLM aplikací
• logging a monitoring
• optimalizace promptů a architektury
• řízení nákladů a výkonu

Předpoklady

• zkušenost s programováním (Python, JavaScript nebo C#)
• základní znalost cloudových služeb (Azure výhodou)
• orientace v REST API a práci s daty
• základní povědomí o AI/ML konceptech

Studijní materiály