Visão Geral

O Curso Microsoft AI-200T00 Develop AI Cloud Solutions on Microsoft Azure capacita profissionais a projetar, desenvolver, implantar e operar soluções de Inteligência Artificial em ambientes cloud utilizando o Microsoft Azure. O treinamento aborda desde a construção e execução de aplicações containerizadas até a implementação de arquiteturas modernas de IA com bancos de dados vetoriais, mensageria, observabilidade e serviços serverless.

Os participantes aprenderão a trabalhar com serviços como Azure Kubernetes Service (AKS), Azure Container Apps, Azure Cosmos DB, Azure Database for PostgreSQL, Azure Managed Redis, Azure Service Bus, Azure Event Grid, Azure Functions, Azure Key Vault e Azure Monitor, aplicando esses recursos em cenários reais de desenvolvimento de aplicações de IA, incluindo RAG (Retrieval-Augmented Generation) e busca semântica.

O curso combina práticas modernas de engenharia de software, cloud-native e AI engineering, preparando os alunos para desenvolver soluções escaláveis, resilientes e otimizadas em custo.

Objetivo

Após realizar este curso Microsoft AI-200T00, você será capaz de:

• Desenvolver e implantar aplicações de IA em ambientes Azure
• Gerenciar containers e workloads em App Service, Container Apps e AKS
• Implementar soluções de dados com Cosmos DB e PostgreSQL
• Construir sistemas com busca vetorial e RAG
• Integrar serviços backend usando mensageria e eventos
• Gerenciar segredos e configurações de aplicações
• Monitorar, observar e solucionar problemas em aplicações de IA

Publico Alvo

• Desenvolvedores de software
• Engenheiros de IA
• Engenheiros de Machine Learning
• Engenheiros de Cloud
• Profissionais de DevOps
• Arquitetos de soluções
• Profissionais de Data Engineering

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de programação (Python, C# ou JavaScript)
• Noções de cloud computing
• Conhecimentos básicos de containers (Docker)
• Familiaridade com conceitos de APIs e microservices

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Container Application Hosting on Azure

1. Store and manage containers in Azure Container Registry
2. Registries, repositories, and artifacts
3. Build and run images with ACR Tasks
4. Tag and version images
5. Deploy containers to Azure App Service
6. Configure runtime behavior
7. Configure application settings
8. Troubleshoot containerized apps
9. Exercise – Build and deploy container images

Module 2: Azure Container Apps Deployment and Management

1. Deploy containers to Azure Container Apps
2. Container Apps environments
3. Deploy using Azure CLI and YAML
4. Configure environment variables and secrets
5. Image pull authentication
6. Manage revisions and lifecycle
7. Monitor logs and troubleshoot
8. Configure health probes
9. Optimize resources and scaling

Module 3: Scaling with Azure Container Apps and KEDA

1. Configure scale rules
2. Event-driven scaling with KEDA
3. Apply KEDA scalers
4. Performance and cost optimization
5. Revision modes
6. Exercise – Autoscaling with KEDA

Module 4: Azure Kubernetes Service (AKS)

1. Create Kubernetes deployment manifests
2. Expose applications in AKS
3. Deploy AI applications to AKS
4. Configure ConfigMaps and Secrets
5. Attach persistent storage
6. Monitor logs and metrics
7. Troubleshoot pods and services

Module 5: Azure Cosmos DB for NoSQL in AI Solutions

1. Azure Cosmos DB for NoSQL overview
2. SDK implementation
3. Querying data
4. Build RAG document store
5. Implement vector search
6. Execute similarity queries
7. Optimize indexes and performance
8. Reduce RU costs

Module 6: Azure Database for PostgreSQL in AI

1. PostgreSQL setup and integration
2. Schema creation and queries
3. Implement pgvector
4. Vector similarity search
5. Optimize performance
6. Scale workloads
7. RAG integration patterns

Module 7: Azure Managed Redis for AI

1. Redis fundamentals
2. Data operations
3. Pub/Sub messaging
4. Redis Streams for queues
5. Vector storage and indexing
6. Semantic search implementation

Module 8: Backend Integration for AI Solutions

1. Azure Service Bus messaging
2. Queues vs topics
3. Reliable message processing
4. Azure Event Grid
5. Event-driven architectures
6. Azure Functions
7. Serverless AI backends
8. Triggers, bindings, and security

Module 9: Secrets and Configuration Management

1. Azure Key Vault
2. Secret management and rotation
3. SDK integration
4. Azure App Configuration
5. Feature flags and labels
6. Integration with Key Vault

Module 10: Observability and Troubleshooting

1. OpenTelemetry fundamentals
2. Distributed tracing
3. Azure Monitor integration
4. Log analysis with KQL
5. Metrics and dashboards
6. Alerts and anomaly detection