Overview

Prepárese para el examen AI-900: Fundamentos de IA de Microsoft Azure con este examen de práctica completo. Este examen está diseñado para ayudarle a evaluar sus conocimientos y preparación para el examen de certificación real. Con un enfoque en los conceptos y servicios de IA dentro de Microsoft Azure, este examen de práctica cubre una amplia gama de temas, incluyendo aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora y más. Al simular el formato y el contenido del examen real, este examen de práctica le ayudará a identificar áreas donde necesita mejorar y ganar confianza en sus habilidades.El examen de práctica AI-900: Fundamentos de IA de Microsoft Azure incluye una variedad de preguntas que se asemejan estrechamente a aquellas que encontrará en el examen de certificación real. Esto incluye preguntas de opción múltiple, estudios de caso y elementos interactivos para garantizar que esté completamente preparado para el formato del examen. Además, se proporcionan explicaciones detalladas para cada pregunta, lo que le permitirá comprender el razonamiento detrás de las respuestas correctas y aprender de los errores cometidos. Este enfoque integral le ayudará no solo a aprobar el examen, sino también a obtener una comprensión más profunda de los conceptos y servicios de IA dentro de Microsoft Azure.Ya sea que sea nuevo en IA o esté buscando validar sus conocimientos existentes, este examen de práctica es una herramienta esencial para su preparación. Es adecuado para personas con una comprensión básica de la computación en la nube y Microsoft Azure, así como para aquellos con experiencia en IA que deseen demostrar su experiencia. Con este examen de práctica, podrá abordar con confianza el examen de certificación AI-900 y dar el siguiente paso en su carrera. No deje su éxito al azar: utilice el examen de práctica AI-900: Fundamentos de IA de Microsoft Azure para asegurarse de estar completamente preparado para el examen real.AI-900: Fundamentos de IA de Microsoft Azure es un curso integral y actualizado diseñado para proporcionar a los estudiantes una comprensión sólida de los conceptos de inteligencia artificial (IA) y cómo se implementan en Microsoft Azure. Este curso cubre una amplia gama de temas, incluidos el aprendizaje automático, la visión por computadora, el procesamiento de lenguaje natural y la IA conversacional. Con las actualizaciones más recientes del temario, los estudiantes pueden esperar adquirir conocimientos sobre las últimas tecnologías y herramientas de IA disponibles en Microsoft Azure, lo que los capacita para abordar los desafíos reales de IA.A lo largo del curso, los estudiantes tendrán la oportunidad de explorar varios servicios de IA ofrecidos por Microsoft Azure, como Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning y Azure Bot Services. También aprenderán cómo aprovechar estos servicios para construir soluciones de IA que puedan analizar imágenes, interpretar voz, comprender el lenguaje natural y participar en conversaciones inteligentes. Además, el curso cubrirá el uso ético y responsable de la IA, asegurando que los estudiantes comprendan la importancia de las consideraciones éticas al desarrollar soluciones de IA.Habilidades de un vistazoDescribir cargas de trabajo y consideraciones de IA (15-20%)Describir los fundamentos del aprendizaje automático en Azure (20-25%)Describir las características de las cargas de trabajo de visión por computadora en Azure (15-20%)Describir las características de las cargas de trabajo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) en Azure (15-20%)Describir las capacidades de las cargas de trabajo de IA generativa en Azure (15-20%)Describir cargas de trabajo y consideraciones de IA (15-20%)Identificar las características de las cargas de trabajo de IA comunesIdentificar características de moderación de contenido y cargas de trabajo de personalización.Identificar cargas de trabajo de visión por computadoraIdentificar cargas de trabajo de procesamiento del lenguaje naturalIdentificar cargas de trabajo de minería de conocimientosIdentificar cargas de trabajo de inteligencia de documentosIdentificar las características de las cargas de trabajo de IA generativaIdentificar los principios fundamentales de una IA responsableDescribir consideraciones para la imparcialidad en una solución de IADescribir las consideraciones de confiabilidad y seguridad en una solución de IA.Describir las consideraciones de privacidad y seguridad en una solución de IA.Describir las consideraciones para su inclusión en una solución de IA.Describir consideraciones para la transparencia en una solución de IADescribir las consideraciones de responsabilidad en una solución de IADescribir los fundamentos del aprendizaje automático en Azure (20-25%)Identificar técnicas comunes de aprendizaje automático.Identificar escenarios de aprendizaje automático de regresiónIdentificar escenarios de aprendizaje automático de clasificaciónIdentificar escenarios de aprendizaje automático de clusteringIdentificar las características de las técnicas de Deep LearningDescribir los conceptos principales del aprendizaje automático.Identificar características y etiquetas en un conjunto de datos para el aprendizaje automáticoDescribir el uso de conjuntos de datos de capacitación y validación en el aprendizaje automático.Describir las capacidades de Azure Machine LearningDescribir las capacidades del aprendizaje automático automatizado.Describir los servicios informáticos y de datos para la ciencia de datos y el aprendizaje automático.Describir las capacidades de implementación y administración de modelos en Azure Machine LearningDescribir las características de las cargas de trabajo de visión por computadora en Azure (15-20%)Identificar tipos comunes de soluciones de visión por computadora.Identificar las características de las soluciones de clasificación de imágenes.Identificar las características de las soluciones de detección de objetos.Identificar las características de las soluciones de reconocimiento óptico de caracteres.Identificar las características de las soluciones de detección y análisis facial.Identificar herramientas y servicios de Azure para tareas de visión por computadora.Describir las capacidades del servicio Azure AI VisionDescribir las capacidades del servicio de detección de rostros de Azure AI.Describir las características de las cargas de trabajo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) en Azure (15-20%)Identificar las características de escenarios comunes de cargas de trabajo de PNLIdentificar las características y usos de la minería de frases clave.Identificar las características y usos del reconocimiento de entidades.Identificar las características y usos del análisis de sentimientos.Identificar las características y usos del modelado del lenguaje.Identificar las características y usos del reconocimiento de voz y la síntesis de voz.Identificar las características y usos de la traducción.Identificar herramientas y servicios de Azure para cargas de trabajo de procesamiento de lenguaje natural.Describir las capacidades del servicio de lenguaje Azure AIDescribir las capacidades del servicio Azure AI SpeechDescribir las capacidades de las cargas de trabajo de IA generativa en Azure (15-20%)Identificar las características de las soluciones de IA generativa.Identificar las características de los modelos de IA generativa.Identificar escenarios comunes para la IA generativaIdentificar consideraciones de IA responsable para la IA generativaIdentificar las capacidades del servicio Azure OpenAIDescribir las capacidades de generación de lenguaje natural del servicio Azure OpenAI.Describir las capacidades de generación de código del servicio Azure OpenAI.Describir las capacidades de generación de imágenes del servicio Azure OpenAI.Al final del curso AI-900: Fundamentos de IA de Microsoft Azure, los estudiantes tendrán una base sólida en conceptos de IA y habilidades prácticas en el uso de herramientas y servicios de IA dentro del entorno de Microsoft Azure. Ya sea que sean nuevos en la IA o quieran ampliar sus conocimientos en este campo en rápida evolución, este curso les proporcionará la experiencia necesaria para comenzar a crear soluciones de IA utilizando Microsoft Azure. Con las últimas actualizaciones del plan de estudios, los estudiantes pueden estar seguros de que están aprendiendo los conceptos y tecnologías de IA más actualizados, lo que los convierte en activos valiosos en el campo cada vez mayor de la inteligencia artificial.

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