{"id":2200093,"date":"2026-04-20T04:34:14","date_gmt":"2026-04-20T02:34:14","guid":{"rendered":"https:\/\/academy.asseco.pl\/training\/default-layout-itil-4-foundation\/"},"modified":"2026-04-20T04:34:14","modified_gmt":"2026-04-20T02:34:14","slug":"develop-ai-apps-and-agents-on-azure","status":"publish","type":"training","link":"https:\/\/academy.asseco.pl\/en\/training\/develop-ai-apps-and-agents-on-azure\/","title":{"rendered":"Develop AI apps and agents on Azure"},"content":{"rendered":"
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
Asseco Academy<\/a><\/span><\/span><\/div>\n <\/div>\n<\/div> <\/div>\n
\n

Training AI-103T00_Z<\/p>\n

Develop AI apps and agents on Azure<\/h2>
\n \n<\/div> <\/div>\n
\n
\n Programowanie i tworzenie aplikacji<\/a>\n Dane, Analityka, AI i ML<\/a>\n Dane, Analityka, AI i ML<\/a>\n Programowanie i tworzenie aplikacji<\/a>\n Dane, Analityka, AI i ML<\/a>\n Analiza danych, AI i Machine Learning<\/a>\n Programowanie i tworzenie aplikacji<\/a>\n Programowanie<\/a>\n In\u017cynieria oprogramowania<\/a>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
\n

Accreditation<\/p>\n

<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n
\n
\n
\n
\n

Training<\/p>\n\n

Price of training from <\/strong> PLN\u00a03,150  net<\/sup><\/strong><\/p>\n\n \n

Language: <\/strong>polski, angielski<\/p>\n

*the price depends, among others on the form of training and the date<\/p>\n

\n
Sign up<\/div>\n
Download PDF<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
\n\n

Additional products<\/p>\n

No additional books or exams are specified for this training.<\/p>\n \n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

\n
\n
\n
\n
    \n
  • Training description<\/li>\n
  • Scope<\/li>\n <\/ul>\n <\/div>\n
    \n
    \n
    \n
    \n

    Training description<\/h2> <\/div>\n

    <\/p>\n

    Autoryzowane szkolenie Microsoft przeznaczone dla programistów, którzy chcą tworzyć aplikacje AI z wykorzystaniem platformy Microsoft Foundry. Szkolenie obejmuje cztery obszary tematyczne: tworzenie aplikacji generatywnej AI, budowanie agentów AI, przetwarzanie języka naturalnego oraz ekstrakcja wiedzy z danych wizualnych.<\/p>\n

    Uczestnicy uczą się planować i wdrażać rozwiązania AI na platformie Azure — od doboru i oceny modeli językowych, przez budowanie aplikacji konwersacyjnych i agentów wyposażonych w narzędzia, po integrację z Microsoft 365 i orkiestrację rozwiązań wieloagentowych. Szkolenie obejmuje także zagadnienia odpowiedzialnego AI, optymalizacji modeli (prompt engineering, RAG, fine-tuning) oraz protokołu MCP umożliwiającego dynamiczne łączenie narzędzi z agentami.<\/p>\n

    W części poświęconej przetwarzaniu języka naturalnego uczestnicy pracują z usługami Azure Language i Azure Speech — analizą tekstu, rozpoznawaniem i syntezą mowy oraz tłumaczeniem. Ostatni obszar obejmuje modele wizyjne: generowanie i analizę obrazów i wideo, ekstrakcję danych z dokumentów (Azure Document Intelligence) oraz wyszukiwanie wiedzy (Azure AI Search).<\/p>\n

    Całość jest realizowana praktycznie — każdy moduł kończy się laboratorium w środowisku Microsoft Foundry i Visual Studio Code. Szkolenie przygotowuje do certyfikacji Microsoft Certified: Azure AI App and Agent Developer Associate (egzamin AI-103, planowana dostępność: kwiecień 2026).<\/p>\n

    W trakcie szkolenia:<\/p>\n

      \n
    • nauczysz się planować i wdrażać rozwiązania generatywnej AI na platformie Azure z wykorzystaniem Microsoft Foundry<\/li>\n
    • nauczysz się budować agentów AI wyposażonych w narzędzia własne, narzędzia MCP i integrację z Foundry IQ<\/li>\n
    • poznasz techniki optymalizacji modeli: prompt engineering, Retrieval Augmented Generation i fine-tuning<\/li>\n
    • nauczysz się projektować rozwiązania wieloagentowe z orkiestracją sekwencyjną, współbieżną i grupową<\/li>\n
    • nauczysz się tworzyć aplikacje przetwarzające mowę, tekst i treści wizualne przy użyciu usług Azure AI<\/li>\n
    • zrozumiesz zasady odpowiedzialnego AI i nauczysz się stosować mechanizmy zabezpieczeń w Microsoft Foundry<\/li>\n<\/ul>\n

       <\/p>\n

      Adresaci szkolenia:<\/strong><\/p>\n

      Szkolenie jest przeznaczone dla inżynierów AI i programistów tworzących, zarządzających i wdrażających rozwiązania AI z wykorzystaniem Microsoft Foundry. Wymagana jest znajomość języka Python oraz doświadczenie w korzystaniu z interfejsów API i zestawów SDK.<\/p>\n

       <\/p>\n

      Wymagania wstępne:<\/strong><\/p>\n

        \n
      • Znajomość języka Python (składnia, programowanie z użyciem API i SDK)<\/li>\n
      • Podstawowa znajomość koncepcji chmurowych (przechowywanie danych, compute, uwierzytelnianie)<\/li>\n<\/ul>\n\n <\/div>\n
        \n
        \n

        Scope<\/h2> <\/div>\n

        <\/p>\n

          \n
        • Planowanie i przygotowanie do tworzenia rozwiązań AI na Azure\n
            \n
          • Microsoft Azure jako platforma AI<\/li>\n
          • Microsoft Foundry — przegląd platformy<\/li>\n
          • Narzędzia deweloperskie i zestawy SDK<\/li>\n
          • Odpowiedzialne AI<\/li>\n
          • Laboratorium: Przygotowanie projektu AI<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
          • Dobór, wdrażanie i ocena modeli Microsoft Foundry\n
              \n
            • Przeglądanie katalogu modeli<\/li>\n
            • Dobór modeli z użyciem benchmarków<\/li>\n
            • Wdrażanie modeli do punktów końcowych<\/li>\n
            • Ocena wydajności modeli<\/li>\n
            • Laboratorium: Dobór, wdrożenie i ocena modeli<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
            • Tworzenie aplikacji konwersacyjnej z generatywną AI w Microsoft Foundry\n
                \n
              • Eksploracja środowiska playground<\/li>\n
              • Wybór punktu końcowego i zestawu SDK<\/li>\n
              • Generowanie odpowiedzi z użyciem Responses API<\/li>\n
              • Generowanie odpowiedzi z użyciem ChatCompletions API<\/li>\n
              • Laboratorium: Tworzenie aplikacji konwersacyjnej z generatywną AI<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
              • Tworzenie aplikacji generatywnej AI z narzędziami\n
                  \n
                • Narzędzia w modelach generatywnej AI<\/li>\n
                • Narzędzie code_interpreter<\/li>\n
                • Narzędzie web_search<\/li>\n
                • Narzędzie file_search<\/li>\n
                • Narzędzie functions<\/li>\n
                • Laboratorium: Tworzenie aplikacji konwersacyjnej z narzędziami<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                • Optymalizacja wydajności modeli generatywnej AI w Microsoft Foundry\n
                    \n
                  • Optymalizacja wyników modelu z użyciem prompt engineering<\/li>\n
                  • Ugruntowanie modelu z użyciem Retrieval Augmented Generation<\/li>\n
                  • Dostrajanie modelu (fine-tuning) dla spójnego zachowania<\/li>\n
                  • Porównanie i łączenie strategii optymalizacji<\/li>\n
                  • Laboratorium: Optymalizacja wydajności modeli generatywnej AI<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                  • Wdrażanie odpowiedzialnych rozwiązań generatywnej AI w Microsoft Foundry\n
                      \n
                    • Planowanie odpowiedzialnego rozwiązania generatywnej AI<\/li>\n
                    • Identyfikacja potencjalnych zagrożeń<\/li>\n
                    • Pomiar i ograniczanie potencjalnych zagrożeń<\/li>\n
                    • Zarządzanie odpowiedzialnym rozwiązaniem AI<\/li>\n
                    • Laboratorium: Stosowanie mechanizmów zabezpieczeń przed szkodliwymi treściami<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                    • Tworzenie agentów AI z Microsoft Foundry i Visual Studio Code\n
                        \n
                      • Agenci AI i Microsoft Foundry Agent Service<\/li>\n
                      • Podejścia deweloperskie<\/li>\n
                      • Budowanie pierwszego agenta w Microsoft Foundry<\/li>\n
                      • Konfiguracja Visual Studio Code do tworzenia agentów<\/li>\n
                      • Zarządzanie agentami w Visual Studio Code<\/li>\n
                      • Rozszerzanie możliwości agenta o narzędzia<\/li>\n
                      • Testowanie, wdrażanie i integracja agentów<\/li>\n
                      • Laboratorium: Budowanie i wdrażanie agenta AI<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                      • Integracja narzędzi własnych z agentem\n
                          \n
                        • Zastosowanie narzędzi własnych w agentach<\/li>\n
                        • Opcje implementacji narzędzi własnych<\/li>\n
                        • Integracja narzędzi własnych z agentem<\/li>\n
                        • Laboratorium: Budowanie agenta z narzędziami własnymi<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                        • Integracja narzędzi MCP z agentami Azure AI\n
                            \n
                          • Mechanizm odkrywania narzędzi MCP<\/li>\n
                          • Integracja narzędzi agenta z użyciem serwera i klienta MCP<\/li>\n
                          • Agenci Azure AI z serwerami MCP<\/li>\n
                          • Laboratorium: Łączenie narzędzi MCP z agentami Azure AI<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                          • Budowanie agentów AI wzbogaconych o wiedzę z Foundry IQ\n
                              \n
                            • Mechanizm RAG dla agentów<\/li>\n
                            • Foundry IQ — przegląd<\/li>\n
                            • Konfiguracja źródeł danych dla baz wiedzy<\/li>\n
                            • Konfiguracja wyszukiwania z użyciem Foundry IQ<\/li>\n
                            • Laboratorium: Integracja agenta AI z Foundry IQ<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                            • Integracja agenta z Microsoft 365\n
                                \n
                              • Opcje publikowania agentów Microsoft Foundry<\/li>\n
                              • Publikowanie agenta z portalu Foundry do Microsoft Teams<\/li>\n
                              • Microsoft 365 Agents Toolkit — zaawansowane zastosowania<\/li>\n
                              • Dostęp do danych Microsoft 365 z użyciem Work IQ<\/li>\n
                              • Testowanie i doskonalenie zintegrowanego agenta<\/li>\n
                              • Laboratorium: Publikowanie agenta Foundry w Teams<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                              • Budowanie przepływów pracy sterowanych agentami w Microsoft Foundry\n
                                  \n
                                • Workflows — przegląd<\/li>\n
                                • Wzorce przepływów pracy<\/li>\n
                                • Tworzenie przepływów pracy w Microsoft Foundry<\/li>\n
                                • Dodawanie agentów do przepływu pracy<\/li>\n
                                • Stosowanie Power Fx w przepływach pracy<\/li>\n
                                • Utrzymanie przepływów pracy w Microsoft Foundry<\/li>\n
                                • Używanie przepływów pracy w kodzie<\/li>\n
                                • Laboratorium: Tworzenie przepływu pracy sterowanego agentem<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                • Tworzenie agenta AI z Microsoft Agent Framework\n
                                    \n
                                  • Agenci AI w Microsoft Agent Framework<\/li>\n
                                  • Tworzenie agenta Azure AI z Microsoft Agent Framework<\/li>\n
                                  • Dodawanie narzędzi do agenta Azure AI<\/li>\n
                                  • Laboratorium: Tworzenie agenta Azure AI z użyciem Microsoft Agent Framework SDK<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                  • Orkiestracja rozwiązania wieloagentowego z Microsoft Agent Framework\n
                                      \n
                                    • Microsoft Agent Framework — przegląd<\/li>\n
                                    • Orkiestracja agentów<\/li>\n
                                    • Orkiestracja współbieżna<\/li>\n
                                    • Orkiestracja sekwencyjna<\/li>\n
                                    • Orkiestracja grupowa (group chat)<\/li>\n
                                    • Orkiestracja z przekazaniem zadania (handoff)<\/li>\n
                                    • Orkiestracja Magentic<\/li>\n
                                    • Laboratorium: Tworzenie rozwiązania wieloagentowego<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                    • Odkrywanie agentów Azure AI z protokołem A2A\n
                                        \n
                                      • Definiowanie agenta A2A<\/li>\n
                                      • Implementacja executora agenta<\/li>\n
                                      • Hostowanie serwera A2A<\/li>\n
                                      • Łączenie z agentem A2A<\/li>\n
                                      • Laboratorium: Łączenie z zdalnymi agentami Azure AI za pomocą protokołu A2A<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                      • Analiza tekstu z Azure Language w Foundry Tools\n
                                          \n
                                        • Azure Language w Microsoft Foundry Tools<\/li>\n
                                        • Wykrywanie języka<\/li>\n
                                        • Ekstrakcja encji<\/li>\n
                                        • Ekstrakcja danych osobowych (PII)<\/li>\n
                                        • Laboratorium: Analiza tekstu<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                        • Tworzenie agenta analizy tekstu z serwerem MCP Azure Language\n
                                            \n
                                          • Azure Language MCP server — przegląd<\/li>\n
                                          • Łączenie i używanie Language MCP server z agentem<\/li>\n
                                          • Laboratorium: Tworzenie agenta analizy tekstu<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                          • Tworzenie aplikacji generatywnej AI z obsługą mowy\n
                                              \n
                                            • Wybór modelu z obsługą mowy<\/li>\n
                                            • Transkrypcja mowy<\/li>\n
                                            • Synteza mowy<\/li>\n
                                            • Laboratorium: Korzystanie z modeli generatywnej AI z obsługą mowy<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                            • Tworzenie aplikacji z obsługą mowy przy użyciu Azure Speech w Microsoft Foundry Tools\n
                                                \n
                                              • Azure Speech w Foundry Tools<\/li>\n
                                              • Speech to Text API<\/li>\n
                                              • Text to Speech API<\/li>\n
                                              • Konfiguracja formatu audio i głosów<\/li>\n
                                              • Speech Synthesis Markup Language (SSML)<\/li>\n
                                              • Laboratorium: Tworzenie aplikacji z obsługą mowy<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                              • Tworzenie agenta mowy z serwerem MCP Azure Speech\n
                                                  \n
                                                • Azure Speech MCP server — przegląd<\/li>\n
                                                • Łączenie i używanie Speech MCP server z agentem<\/li>\n
                                                • Laboratorium: Używanie Azure Speech w agencie<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                                • Tworzenie agenta Voice Live w Azure Speech w Microsoft Foundry\n
                                                    \n
                                                  • Voice Live API — przegląd<\/li>\n
                                                  • Biblioteka kliencka AI Voice Live dla języka Python<\/li>\n
                                                  • Tworzenie agenta Voice Live<\/li>\n
                                                  • Laboratorium: Tworzenie agenta Voice Live<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                                  • Tłumaczenie tekstu i mowy z Microsoft Foundry Tools\n
                                                      \n
                                                    • Tłumaczenie w Microsoft Foundry<\/li>\n
                                                    • Tłumaczenie tekstu<\/li>\n
                                                    • Tłumaczenie mowy<\/li>\n
                                                    • Laboratorium: Tłumaczenie tekstu i mowy<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                                    • Tworzenie aplikacji z obsługą obrazów z generatywną AI\n
                                                        \n
                                                      • Korzystanie z modelu obsługującego obraz w portalu Microsoft Foundry<\/li>\n
                                                      • Tworzenie aplikacji konwersacyjnej z obsługą obrazów<\/li>\n
                                                      • Laboratorium: Tworzenie aplikacji konwersacyjnej z obsługą obrazów<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                                      • Generowanie obrazów z AI\n
                                                          \n
                                                        • Modele generujące obrazy — przegląd<\/li>\n
                                                        • Eksploracja modeli generowania obrazów w portalu Microsoft Foundry<\/li>\n
                                                        • Tworzenie aplikacji klienckiej z użyciem modelu generowania obrazów<\/li>\n
                                                        • Laboratorium: Generowanie obrazów z AI<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                                        • Generowanie wideo z Microsoft Foundry\n
                                                            \n
                                                          • Wdrażanie modelu generującego wideo<\/li>\n
                                                          • Generowanie wideo na podstawie promptu<\/li>\n
                                                          • Generowanie wideo w Python<\/li>\n
                                                          • Laboratorium: Generowanie wideo z Sora 2 w Microsoft Foundry<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                                          • Analiza obrazów z Content Understanding\n
                                                              \n
                                                            • Content Understanding — przegląd<\/li>\n
                                                            • Analiza obrazów z Content Understanding<\/li>\n
                                                            • Laboratorium: Analiza obrazów z Content Understanding<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                                            • Tworzenie rozwiązania do analizy multimodalnej z Azure Content Understanding\n
                                                                \n
                                                              • Azure Content Understanding — przegląd<\/li>\n
                                                              • Tworzenie analizatora Content Understanding<\/li>\n
                                                              • Korzystanie z Content Understanding API<\/li>\n
                                                              • Laboratorium: Ekstrakcja informacji z treści multimodalnych<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                                              • Tworzenie aplikacji klienckiej Azure Content Understanding\n
                                                                  \n
                                                                • Przygotowanie do korzystania z AI Content Understanding API<\/li>\n
                                                                • Tworzenie analizatora Content Understanding<\/li>\n
                                                                • Analiza treści<\/li>\n
                                                                • Laboratorium: Tworzenie aplikacji klienckiej Content Understanding<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                                                • Ekstrakcja danych z Azure Document Intelligence\n
                                                                    \n
                                                                  • Azure Document Intelligence — przegląd<\/li>\n
                                                                  • Document Intelligence Studio<\/li>\n
                                                                  • Modele predefiniowane<\/li>\n
                                                                  • Trenowanie i używanie modeli własnych<\/li>\n
                                                                  • Laboratorium: Analiza dokumentów z Document Intelligence<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
                                                                  • Tworzenie rozwiązania do wyszukiwania wiedzy z Azure AI Search\n
                                                                      \n
                                                                    • Azure AI Search — przegląd<\/li>\n
                                                                    • Ekstrakcja danych z użyciem indeksatora<\/li>\n
                                                                    • Wzbogacanie danych z użyciem umiejętności AI<\/li>\n
                                                                    • Przeszukiwanie indeksu<\/li>\n
                                                                    • Utrwalanie wyekstrahowanych informacji w magazynie wiedzy<\/li>\n
                                                                    • Laboratorium: Tworzenie rozwiązania do wyszukiwania wiedzy<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n
                                                                      \n
                                                                      <\/div>\n<\/div>\n
                                                                      \n
                                                                      \n
                                                                      \n

                                                                      Training schedule<\/h2> <\/div>\n
                                                                      \n
                                                                      \n
                                                                      \n
                                                                      \n \n

                                                                      Remote<\/p>\n

                                                                      … if you value the opportunity to learn with a trainer and other participants, from anywhere without having to commute.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

                                                                      \n
                                                                      \n \n

                                                                      Stationary<\/p>\n

                                                                      … if you want to learn while sitting in the same room with the trainer and other participants.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

                                                                      \n
                                                                      \n \n

                                                                      Online<\/p>\n

                                                                      … if you want to learn from materials available via the interenet anywhere at any time<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

                                                                      \n
                                                                      \n
                                                                      <\/div>\n<\/div>
                                                                      \n
                                                                      \n
                                                                      \n
                                                                      \n

                                                                      Filters:<\/p>\n <\/div>\n

                                                                      \n