考试大纲 | Azure AI-900(最新版)


■ 考试名称

Azure AI Fundamentals

■ 版本编号

AI-900

■ 测试的技能

描述人工智能工作负载和注意事项 (15-20%)
描述 Azure 上机器学习的基本原理 (20-25%)
描述 Azure 上的计算机视觉工作负载的特性 (15-20%)
描述 Azure 上自然语言处理 (NLP) 工作负载的特性 (15-20%)
描述 Azure 上生成式 AI 工作负载的特性 (15-20%)

■ 领域1:描述人工智能工作负载和注意事项 (15-20%)

识别常见 AI 工作负载的特性

识别内容审核和个性化工作负载的特性
识别计算机视觉工作负载
识别自然语言处理工作负载
识别知识挖掘工作负载
识别文档智能工作负载
识别生成式 AI 工作负载的特性

确定用于实现负责任的 AI 的指导原则

描述 AI 解决方案中公平性的注意事项
描述 AI 解决方案中可靠性和安全性的注意事项
描述 AI 解决方案中隐私和安全性的注意事项
描述 AI 解决方案中包容性的注意事项
描述 AI 解决方案中透明度的注意事项
描述 AI 解决方案中问责制的注意事项

■ 领域2:描述 Azure 上机器学习的基本原理 (20-25%)

识别常见的机器学习技术

确定回归机器学习场景
确定分类机器学习场景
确定聚类分析机器学习场景
识别深度学习技术的特性

描述核心机器学习概念

识别数据集中的特征和标签以进行机器学习
描述如何在机器学习中使用训练和验证数据集

描述 Azure 机器学习功能

描述自动化机器学习的功能
描述用于数据科学和机器学习的数据和计算服务
描述 Azure 机器学习中的模型管理和部署功能

■ 领域3:描述 Azure 上的计算机视觉工作负载的特性 (15-20%)

确定常见的计算机视觉解决方案类型

识别图像分类解决方案的特征
识别对象检测解决方案的特征
识别光学字符识别解决方案的特征
识别面部检测和面部分析解决方案的特征

确定用于计算机视觉任务的 Azure 工具和服务

描述 Azure AI 视觉服务的功能
描述 Azure AI 人脸检测服务的功能

■ 领域4:描述 Azure 上自然语言处理 (NLP) 工作负载的特性 (15-20%)

确定常见 NLP 工作负载方案的特征

识别关键短语提取的特征和用途
识别实体识别的特征和用途
识别情绪分析的特征和用途
识别语言建模的特征和用途
识别语音识别和合成的特征和用途
确定翻译的功能和用途

确定用于 NLP 工作负载的 Azure 工具和服务

描述 Azure AI 语言服务的功能
描述 Azure AI 语音服务的功能

■ 领域5:描述 Azure 上生成式 AI 工作负载的特性 (15-20%)

识别生成式 AI 解决方案的特性

识别生成式 AI 模型的特性
识别生成式 AI 的常见方案
识别生成式 AI 的负责任 AI 注意事项

识别 Azure OpenAI 服务的功能

描述 Azure OpenAI 服务的自然语言生成功能
描述 Azure OpenAI 服务的代码生成功能
描述 Azure OpenAI 服务的图像生成功能