KI-Track: AI Engineering mit .NET
KI-Funktionen und Agenten bauen, absichern, bewerten und betreiben: Microsoft.Extensions.AI, Agent Framework, Foundry, RAG, Evaluation und MCP.
Für wen
Für .NET-Entwicklerinnen und -Entwickler, die KI-Funktionen in echte Anwendungen bringen wollen – sicher, messbar und mit gedeckelten Kosten.
Voraussetzungen
K2 oder die Einstufung. Für das Modul zum Betrieb hilft K3.
Danach können Sie
- Sprachmodelle, Tokens und Kosten verstehen und das passende Modell wählen
- KI-Funktionen mit Microsoft.Extensions.AI bauen, mit strukturierten Antworten
- Vektorsuche und RAG mit Quellenangaben bauen
- KI-Funktionen gegen Prompt Injection absichern
- Agenten mit Microsoft Agent Framework bauen, mit Freigaben durch Menschen
- MCP-Server und -Clients in .NET schreiben
- KI-Funktionen mit Testsätzen bewerten, auch im Build
- KI-Funktionen betreiben: Tracing, Budgets und sichere Wechsel von Modell und Prompt
Inhalte
- T1
15 h
Grundlagen
wie Sprachmodelle arbeiten, Tokens und Kosten, Modellwahl, verantwortungsvolle KI, Kennzeichnungspflichten der KI-Verordnung in Grundzügen
- T2
20 h
Microsoft.Extensions.AI
IChatClient, Streaming, strukturierte Antworten mit strengem JSON-Schema, Middleware für Messung, Caching und Logging
- T3
15 h
Prompts als Code
System-Prompts, Beispiele, Versionierung, Prompt-Cache
- T4
20 h
Embeddings und Vektorsuche
Microsoft.Extensions.VectorData, Azure AI Search oder PostgreSQL mit pgvector, Chunking
- T5
20 h
RAG
Erdung, Quellenangaben, Ablehnen ohne Quelle, hybride Suche
- T6
15 h
Sicherheit
Prompt Injection direkt und indirekt, Content Filter, Prompt Shields, fremder Text als Daten eingezäunt, harte Regeln im Code statt im Prompt
- T7
25 h
Agenten mit Microsoft Agent Framework
Tools und Function Calling, Workflows, Mensch in der Schleife (Freigaben), Gedächtnis, mehrere Agenten
- T8
10 h
MCP
Server und Client in .NET, Rechte für Tools
- T9
20 h
Evaluation
Testsätze, Microsoft.Extensions.AI.Evaluation (Qualität, Sicherheit, Berichte), LLM-as-a-Judge mit Vorsicht, Evaluation im CI
- T10
20 h
Betrieb
GenAIOps mit Berührung zu MLOps: Foundry-Projekte und Deployments, Tracing mit OpenTelemetry, Budgets und Deckel, Qualität und Drift beobachten, Modell- und Promptwechsel sicher ausrollen; klassisches ML im Überblick (ML.NET, Azure Machine Learning)
- T11
20 h
Abschlussprojekt
KI in der Kladde
Zusammen rund 200 Stunden (Richtwert).
Lektionen
Text und Video jeder Lektion sehen Sie nach dem Kauf hier auf der Seite; Titel und Ziele stehen schon jetzt da. Ein Selbstlernkurs: Sie arbeiten die Lektionen der Reihe nach durch und prüfen Ihre Übungen selbst an den Lösungen.
Die Lektionen stehen unter ihren Modulen, in der Reihenfolge des Kurses. Ein Klick auf ein Modul öffnet oder schließt seine Lektionen.
T1 Grundlagen
Richtwert: 15 Stunden · 4 Lektionen
-
Lektion 1 · etwa 180 Minuten
Was ein Sprachmodell tut
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Lektion 2 · etwa 240 Minuten
Tokens zählen, Kosten rechnen
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Lektion 3 · etwa 180 Minuten
Modelle wählen
-
Lektion 4 · etwa 180 Minuten
Verantwortungsvolle KI und die KI-Verordnung
T2 Microsoft.Extensions.AI
Richtwert: 20 Stunden · 4 Lektionen
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Lektion 5 · etwa 240 Minuten
Der IChatClient
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Lektion 6 · etwa 180 Minuten
Antworten im Strom
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Lektion 7 · etwa 300 Minuten
Strukturierte Antworten
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Lektion 8 · etwa 300 Minuten
Middleware: messen, zwischenspeichern, protokollieren
T3 Prompts als Code
Richtwert: 15 Stunden · 4 Lektionen
-
Lektion 9 · etwa 180 Minuten
System-Prompts
-
Lektion 10 · etwa 180 Minuten
Beispiele im Prompt
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Lektion 11 · etwa 240 Minuten
Prompts versionieren
-
Lektion 12 · etwa 180 Minuten
Den Prompt-Cache nutzen
T9 Evaluation
Richtwert: 20 Stunden · 5 Lektionen
-
Lektion 13 · etwa 240 Minuten
Testsätze
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Lektion 14 · etwa 240 Minuten
Qualität messen mit Microsoft.Extensions.AI.Evaluation
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Lektion 15 · etwa 180 Minuten
Berichte und Antwort-Cache
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Lektion 16 · etwa 180 Minuten
LLM als Richter, mit Vorsicht
-
Lektion 17 · etwa 240 Minuten
Evaluation im CI
T4 Embeddings und Vektorsuche
Richtwert: 20 Stunden · 4 Lektionen
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Lektion 18 · etwa 240 Minuten
Embeddings
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Lektion 19 · etwa 240 Minuten
Microsoft.Extensions.VectorData
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Lektion 20 · etwa 240 Minuten
Texte schneiden: Chunking
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Lektion 21 · etwa 300 Minuten
Ein echter Vektorspeicher
T5 RAG
Richtwert: 20 Stunden · 4 Lektionen
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Lektion 22 · etwa 240 Minuten
Antworten erden
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Lektion 23 · etwa 240 Minuten
Quellen nennen
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Lektion 24 · etwa 240 Minuten
Ablehnen ohne Quelle
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Lektion 25 · etwa 300 Minuten
Hybride Suche
T6 Sicherheit
Richtwert: 15 Stunden · 4 Lektionen
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Lektion 26 · etwa 240 Minuten
Prompt Injection
-
Lektion 27 · etwa 240 Minuten
Fremder Text als Daten
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Lektion 28 · etwa 120 Minuten
Content Filter und Prompt Shields
-
Lektion 29 · etwa 180 Minuten
Harte Regeln im Code
T7 Agenten mit Microsoft Agent Framework
Richtwert: 25 Stunden · 6 Lektionen
-
Lektion 30 · etwa 240 Minuten
Der erste Agent
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Lektion 31 · etwa 300 Minuten
Werkzeuge und Function Calling
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Lektion 32 · etwa 300 Minuten
Mensch in der Schleife: Freigaben
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Lektion 33 · etwa 240 Minuten
Workflows
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Lektion 34 · etwa 180 Minuten
Gedächtnis
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Lektion 35 · etwa 120 Minuten
Mehrere Agenten
T8 MCP
Richtwert: 10 Stunden · 3 Lektionen
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Lektion 36 · etwa 180 Minuten
Ein MCP-Server in .NET
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Lektion 37 · etwa 120 Minuten
Client und Agent
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Lektion 38 · etwa 180 Minuten
Rechte für Werkzeuge
T10 Betrieb
Richtwert: 20 Stunden · 5 Lektionen
-
Lektion 39 · etwa 240 Minuten
Foundry-Projekte und Deployments
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Lektion 40 · etwa 240 Minuten
Tracing mit OpenTelemetry
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Lektion 41 · etwa 240 Minuten
Budgets und Deckel
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Lektion 42 · etwa 240 Minuten
Qualität beobachten, sicher wechseln
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Lektion 43 · etwa 120 Minuten
Klassisches ML im Überblick
T11 Abschlussprojekt
Richtwert: 20 Stunden · 6 Lektionen
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Lektion 44 · etwa 120 Minuten
Planen: die KI-Funktionen zu Ende bringen
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Lektion 45 · etwa 240 Minuten
Bauen I: Bewertung und Support-Chat fertig
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Lektion 46 · etwa 240 Minuten
Bauen II: Angebots-Agent und MCP-Server fertig
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Lektion 47 · etwa 180 Minuten
Betrieb: Evaluation, Traces und Deckel im Build
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Lektion 48 · etwa 240 Minuten
Der Angriffstest
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Lektion 49 · etwa 180 Minuten
Abschluss: Demo, Code-Lesung und Fachgespräch
Abschlussprojekt: die Kladde
Was die Kladde nach diesem Kurs kann
Eine Bewertung von Ausschreibungen mit strukturierter Antwort, ein Support-Chat, der nur aus den eigenen Seiten antwortet und Quellen nennt, ein Agent, der Angebote entwirft und vor dem Senden eine Freigabe braucht, ein MCP-Server für die Daten der Kladde, Evaluation im Build und ein Monatsdeckel für die KI-Kosten.
Jede KI-Funktion hat einen Testsatz mit Evaluation im Build. Zum Abschluss dokumentieren Sie einen Angriffstest gegen Ihren eigenen Agenten und prüfen ihn mit einer Checkliste selbst.
Zertifizierungen
Ein Angebot, keine Pflicht: Diese Prüfungen von Microsoft passen zu dieser Stufe. Abgelegt werden sie bei Microsoft; wir sind kein Microsoft-Schulungspartner.
Der Einstieg in die KI-Zertifizierungen, mit Microsoft Foundry im Mittelpunkt; erwartet Grundkenntnisse der Python-Syntax.
AI-103 Azure AI Apps and Agents Developer Associate
Erwartet Python-Kenntnisse.
AI-500 Multi-Agent AI Solutions Expert
Setzt AI-103 voraus, nennt Agent Framework und MCP; erwartet Python-Kenntnisse.
AI-300 Machine Learning Operations Engineer Associate
Setzt einen Hintergrund in Data Science voraus; erwartet Python-Kenntnisse.
Microsofts KI-Prüfungen erwarten Python-Kenntnisse; der KI-Track lehrt C#.
Weiterlernen mit Microsoft Learn
Lernpfade und Dokumentation von Microsoft passend zu diesem Kurs, auf Microsoft Learn meist auch auf Deutsch.