概要
- Exam AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals - Learn | Microsoft Docs
- Microsoft社の認定試験である「AI-900」は、機械学習 (ML) および人工知能 (AI) の概念と関連する Microsoft Azure サービスに関する基礎的な試験。
- 半日のトレーニングを受ければ、無料で受験することができる。（通常は12,500円）
- 気になる方は、以下のリンクをチェック。
- 無料のトレーニング イベント Virtual Training Days| Microsoft Events and Seminars
評価されるスキル
- AI ワークロードと考慮事項について説明する (15-20%)
- Azure での機械学習の基本原則について説明する (30-35%)
- Azure のコンピューター ビジョン ワークロードの機能について説明する (15-20%)
- Azure の Natural Language Processing (NLP) ワークロードの機能について説明する (15-20%)
- Azure での会話型 AI ワークロードの機能について説明する (15-20%)
学習方法
900シリーズは試験の難易度が高くないため、公式をしっかりやってポイントを押さえておけば問題なく合格できると思われる。
- 公式のラーニングパスを実施。（ページの下の方を参照）
- 無料のトレーニングを受ける。
- 試験対策サイトを閲覧
- Microsoft 資格 AI-900 / DP-100 勉強法 - Qiita
- 公式ラーニングのポイントが整理されている。
- Microsoft 資格 AI-900 / DP-100 勉強法 - Qiita
スキルのアウトライン（Google翻訳）
人工知能のワークロードと考慮事項を説明してください（15〜20％）
一般的なAIワークロードの機能を特定する
- 予測/予測ワークロードを特定する
- 異常検出ワークロードの機能を特定する
- コンピュータービジョンのワークロードを特定する
- 自然言語処理または知識マイニングのワークロードを特定する
- 会話型AIワークロードを特定する
責任あるAIの指針となる原則を特定する
- AIソリューションの公平性に関する考慮事項を説明する
- AIソリューションの信頼性と安全性に関する考慮事項を説明する
- AIソリューションのプライバシーとセキュリティに関する考慮事項を説明する
- AIソリューションの包括性に関する考慮事項を説明する
- AIソリューションの透明性に関する考慮事項を説明する
- AIソリューションにおける説明責任に関する考慮事項を説明する
Azureでの機械学習の基本原則を説明する（30-35％）
一般的な機械学習タイプを特定する
コア機械学習の概念を説明する
- 機械学習用のデータセット内の機能とラベルを特定します
- 機械学習でトレーニングと検証のデータセットがどのように使用されるかを説明する
- モデルトレーニングに機械学習アルゴリズムがどのように使用されるかを説明する
- 分類と回帰のためのモデル評価メトリックを選択して解釈します
機械学習ソリューションを作成する際のコアタスクを特定する
- データの取り込みと準備の一般的な機能について説明する
- 機能のエンジニアリングと選択について説明する
- モデルのトレーニングと評価の一般的な機能を説明する
- モデルの展開と管理の一般的な機能について説明する
Azure Machine LearningStudioを使用したノーコード機械学習の機能について説明する
- 自動化されたMLUI
- Azure機械学習デザイナー
Azureでのコンピュータービジョンワークロードの機能を説明する（15〜20％）
コンピュータビジョンソリューションの一般的なタイプを特定します。
- 画像分類ソリューションの機能を特定する
- オブジェクト検出ソリューションの機能を特定する
- セマンティックセグメンテーションソリューションの機能を特定する
- 光学式文字認識ソリューションの機能を特定する
- 顔検出、顔認識、および顔分析ソリューションの機能を特定します
コンピュータービジョンタスク用のAzureツールとサービスを特定する
- コンピュータビジョンサービスの機能を特定する
- カスタムビジョンサービスの機能を特定する
- Faceサービスの機能を特定する
- FormRecognizerサービスの機能を特定する
自然言語処理（NLP）ワークロードの機能を説明するAzure（15〜20％）
一般的なNLPワークロードシナリオの機能を特定する
- キーフレーズ抽出の機能と用途を特定する
- エンティティ認識の機能と用途を特定する
- 感情分析の機能と用途を特定する
- 言語モデリングの機能と用途を特定する
- 音声認識と合成の機能と用途を特定する
- 翻訳の機能と用途を特定する
NLPワークロード用のAzureツールとサービスを特定する
- テキスト分析サービスの機能を特定する
- 言語理解サービス（LUIS）の機能を特定する
- 音声サービスの機能を特定する
- 翻訳者テキストサービスの機能を特定する
Azureでの会話型AIワークロードの機能を説明する（15〜20％）
会話型AIの一般的なユースケースを特定する
- ウェブチャットボットの機能と用途を特定する
- 電話の音声メニューの機能と用途を特定する
- 携帯情報端末の機能と用途を特定する
- 会話型AIソリューションの一般的な特徴を特定する
会話型AI用のAzureサービスを特定する
- QnAMakerサービスの機能を特定する
- Azureボットサービスの機能を特定する