Microsoft AI Tour-Ressourcen

Erstellen und liefern Sie KI agents schneller mit GitHub Models und Azure. Erstellen Sie Prototypen mit offenen Modellen, skalieren Sie mit Azure AI Foundry-Modellen und optimieren Sie Workflows mit dem AI Toolkit in VS Code. Experimentieren Sie mit Modellen und Eingabeaufforderungen, bewerten Sie Agentenantworten und wechseln Sie anschließend mit modernsten Entwicklertools vom Prototyp in die Cloud.

Erfahren Sie, wie GitHub Copilot als KI-Agent in realen Entwicklungsabläufen agiert – bei der Planung, Ausführung mehrstufiger Aufgaben und der nahtlosen Integration in Engineering-Prozesse. Entdecken Sie, wie Copilot die Teamproduktivität steigert, die Softwareentwicklung beschleunigt und Best Practices unterstützt. Gehen Sie über die Autovervollständigung hinaus – mit praktischen Beispielen aus der Praxis, die messbare Auswirkungen in Ihrem Unternehmen zeigen.

In dieser Sitzung legen wir den Fokus auf die Modellanpassung. Erfahren Sie, welche Möglichkeiten Sie haben und warum Feinabstimmung für Ihr Szenario die richtige Option sein könnte. Lernen Sie die verschiedenen Feinabstimmungsoptionen in Azure AI Foundry kennen und entwickeln Sie mit praktischen Demos Ihr Gespür für Techniken wie Destillation (zur Kostensenkung) und RAFT (zur Verbesserung der Präzision). Erhalten Sie Ressourcen und Einblicke, die Ihnen helfen, Ihre End-to-End-Modelloptimierung mit Azure AI Foundry zu optimieren.

Erfahren Sie, wie Sie mit Azure AI Search und PostgreSQL produktionsreife KI agents erstellen. Diese Sitzung behandelt agentenbasiertes Retrieval, graphenbasiertes Retrieval und erweiterte Grounding-Techniken für Ihre KI-Unternehmensanwendungen.

Die Lösung demonstriert Muster für das Entwerfen, Implementieren und Bereitstellen von Multiservice-KI agents unter Berücksichtigung von Governance, Wiederverwendung und verantwortungsvoller KI.

BRK-447 demonstriert, wie Sie GitHub Copilot in Visual Studio nutzen, um die Entwicklung zu beschleunigen, Copilot mit MCP-Servern für dokumentationsbasierte Vorschläge zu erweitern und Copilot-Agenten zur Automatisierung problembasierter Codeänderungen und UI-Updates einzusetzen. Die Sitzung kombiniert kurze Live-Demos mit aufgezeichneten Segmenten für längere oder instabile Abläufe.

In dieser Sitzung wird untersucht, wie Unternehmen durch die Vereinheitlichung ihres Datenbestands mit Microsoft Fabric agentenbasierte KI-Anwendungen ermöglichen können. Am Beispiel des regionalen Baumarkthändlers Zava wird gezeigt, wie fragmentierte Datensysteme modernisiert, integriert und KI-fähig gemacht werden können. Die Teilnehmer sehen praktische Demos zu Datenvereinheitlichung, Transformation, Governance, CI/CD für Datenprodukte und der Integration KI-gestützter Erlebnisse – und das alles bei gleichzeitiger Gewährleistung robuster Sicherheit und Compliance.

In dieser Sitzung erfahren Sie, wie Sie mithilfe von KI-fähigen Verwaltungstools allgemeine IT-Betriebsaufgaben in Ihrer Azure-Umgebung ausführen.

In dieser Sitzung erfahren Sie, wie Sie KI in Ihre Lösungen integrieren und häufige Probleme wie Skalierung, Caching und Sicherheit lösen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie beim Erstellen mit Agenten mithilfe des Model Context Protocol (MCP) standardisieren.

Die Entwicklung generativer KI-Apps beginnt mit der Modellauswahl. Um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen, ist jedoch eine kontinuierliche Evaluierung erforderlich. In diesem Vortrag erfahren Sie, wie das Azure AI Evaluations SDK Ihnen hilft, Modelle vor und nach der Produktion zu bewerten, Ergebnisse zu analysieren und die Qualität durch Observability zu verbessern.

Entdecken Sie in diesem Vortrag, wie das Model Context Protocol (MCP) die standardisierte Vernetzung von KI-Systemen mit Tools, Daten und untereinander verändert und Teil des Ökosystems wird – unabhängig davon, ob Sie in der AI Foundry, auf GitHub oder auf GitHub arbeiten. MCP ist mehr als ein Protokoll – es ist das Bindegewebe für den Aufbau intelligenter, interoperabler Systeme. Sie erhalten eine schnelle, praxisnahe Einführung in die MCP-Grundlagen und tauchen anschließend in den Aufbau Ihres eigenen MCP-Servers ein, den Sie in VS Code als Host und GitHub als Client verwenden.

Da immer mehr Unternehmen Multi-Modell-KI-Strategien verfolgen, stehen Entwickler vor einer zunehmenden Komplexität bei der Auswahl, Bereitstellung und Verwaltung der richtigen Modelle für jede Aufgabe. Entdecken Sie in dieser Session, wie der Modellrouter in AI Foundry die Modellauswahl basierend auf Leistung, Kosten und Latenz intelligent automatisiert. Diese intelligente Orchestrierungsebene reduziert den Betriebsaufwand, beschleunigt die Bereitstellung und ermöglicht skalierbare KI-Operationen in Ihrem gesamten Unternehmen. Verabschieden Sie sich von Modellmüdigkeit und überlassen Sie dem Router die strategische Arbeit.

Haben Sie den AI Tour Advisor am Community-Stand ausprobiert? In diesem Vortrag erklären wir, wie der Agent aufgebaut ist und welche Technologie dahinter steckt. Wir behandeln alles von Anweisungen und Modellen bis hin zu Tools und Funktionsaufrufen und zeigen, wie das gesamte Erlebnis durch die Schnittstelle und das Agent-Framework zusammenkommt.

Die Datenvorbereitung sollte sich nicht wie eine lästige Pflicht anfühlen. Sehen Sie, wie Multi-Cloud-OneLake-Shortcuts ohne Duplizierung eine Verbindung zu Datenquellen herstellen, Shortcut-Dateitransformationen und Shortcut-KI-Transformationen wie Zusammenfassung und PII-Erkennung ausführen und Data Wrangler verwenden, um Ergebnisse innerhalb von Microsoft Fabric zu bereinigen und zu formen.

Erfahren Sie, wie KI die Azure-Datenbank für PostgreSQL mit Vektorunterstützung, Indizes und Visual Studio-Tools transformiert. Entdecken Sie, wie Sie in wenigen Minuten KI-gestützte Apps erstellen – mit neuen Funktionen, die die Dateninteraktion, das Datenverständnis und die Datenoptimierung verbessern.

Erstellen Sie einen Konversations-KI-Agenten für Zava, ein Baumarktunternehmen, der Verkaufsdaten analysiert und Kunden bei der Produktsuche unterstützt. Erfahren Sie, wie Sie sichere, intelligente agents-Anwendungen erstellen. Verwenden Sie dazu den Azure AI Foundry Agent Service, das Model Context Protocol (MCP) für externe Datenverbindungen sowie PostgreSQL mit Row Level Security (RLS) und pgvector für rollenbasierten Datenschutz und semantische Suche.

Für alle Techniker, die KI-Pair-Programming-Techniken mit GitHub Copilot anwenden möchten, um anspruchsvolle Aufgaben wie die Migration oder Übersetzung von einer Programmiersprache in eine andere durchzuführen. Sie nutzen fortgeschrittene GitHub Copilot-Techniken, die besonders nützlich für die Übersetzung von Projekten in verschiedene Programmiersprachen sind, sowie die verschiedenen Modi, die GitHub Copilot bietet.

Dieses Labor untersucht, wie Unternehmen ihre Altdaten durch die Vereinheitlichung ihres Datenbestands mit Microsoft Fabric nutzen können. Verschaffen Sie sich in diesem praxisorientierten Labor Klarheit vom Datenchaos. Lernen Sie Datenaufnahme, -transformation und KI-gestützte Erkenntnisse mit Microsoft Fabric und Azure Databricks. Erstellen Sie skalierbare Datenlösungen und erkunden Sie agentenbasierte KI für intelligentere Entscheidungen und echte Geschäftseffekte.

Erfahren Sie, wie Copilot in Azure die Ausfallsicherheit von Apps durch Protokollprüfung und Optimierung von Vorgängen steigert. Erleben Sie praktische Szenarien und erfahren Sie, wie GitHub Copilot Ihre Build- und Bereitstellungs-Workflows verbessern kann.