Overview

Préparez-vous pour l'examen AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals avec cet examen de pratique complet. Cet examen est conçu pour vous aider à évaluer vos connaissances et votre préparation pour le test de certification réel. Avec un accent sur les concepts et services d'IA dans Microsoft Azure, cet examen de pratique couvre un large éventail de sujets, y compris l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, et plus encore. En simulant le format et le contenu de l'examen réel, ce test de pratique vous aidera à identifier les domaines dans lesquels vous devez vous améliorer et à gagner en confiance dans vos compétences.L'examen de pratique AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals comprend une variété de questions qui ressemblent de près à celles que vous rencontrerez lors du test de certification réel. Cela inclut des questions à choix multiples, des études de cas et des éléments interactifs pour garantir que vous êtes pleinement préparé au format de l'examen. De plus, des explications détaillées pour chaque question sont fournies, ce qui vous permet de comprendre le raisonnement derrière les réponses correctes et d'apprendre de vos erreurs. Cette approche complète vous aidera non seulement à réussir l'examen, mais aussi à acquérir une compréhension plus approfondie des concepts et services d'IA dans Microsoft Azure.Que vous soyez nouveau dans l'IA ou que vous souhaitiez valider vos connaissances existantes, cet examen de pratique est un outil essentiel pour votre préparation. Il convient aux personnes ayant une compréhension de base de l'informatique en nuage et de Microsoft Azure, ainsi qu'à celles ayant de l'expérience en IA et souhaitant démontrer leur expertise. Avec cet examen de pratique, vous pouvez aborder l'examen de certification AI-900 en toute confiance et franchir la prochaine étape de votre carrière. Ne laissez pas votre succès au hasard - utilisez l'examen de pratique AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals pour vous assurer que vous êtes entièrement préparé pour l'examen réel.AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals est un cours complet et mis à jour conçu pour fournir aux apprenants une compréhension solide des concepts d'intelligence artificielle (IA) et de leur mise en auvre dans Microsoft Azure. Ce cours couvre un large éventail de sujets, y compris l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et l'IA conversationnelle. Avec les mises à jour les plus récentes du programme, les apprenants peuvent s'attendre à acquérir des connaissances sur les dernières technologies et outils d'IA disponibles dans Microsoft Azure, les rendant bien équipés pour relever les défis réels de l'IA.Tout au long du cours, les étudiants auront l'opportunité d'explorer divers services d'IA proposés par Microsoft Azure, tels que Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning et Azure Bot Services. Ils apprendront également comment tirer parti de ces services pour créer des solutions d'IA capables d'analyser des images, d'interpréter des discours, de comprendre le langage naturel et d'engager des conversations intelligentes. De plus, le cours couvrira l'utilisation éthique et responsable de l'IA, garantissant que les apprenants comprennent l'importance des considérations éthiques lors du développement de solutions d'IA.AI-900: Détails de l'examen Microsoft Azure AI Fundamentals:Nom de l'examen: Microsoft Certified - Azure AI FundamentalsCode d'examen: AI-900Prix ​​de l'examen: 99 $ (USD)Nombre de questions: maximum de 40 à 60 questions,Type de questions: Questions à choix multiples (à réponses uniques et multiples), glisser-déposer et basées sur les performances,Durée du test: 60 minutes. L'examen est disponible en anglais et en japonais.Note de passage: 700/1000Langues: anglais, japonais, coréen et chinois simplifiéCalendrier de l'examen: Pearson VUECompétences en un clin d'ailDécrire les charges de travail et les considérations de l'intelligence artificielle (15 à 20 %)Décrire les principes fondamentaux du Machine Learning sur Azure (20 à 25 %)Décrire les caractéristiques des charges de travail de la vision par ordinateur sur Azure (15 à 20 %)Décrire les caractéristiques des charges de travail du traitement du langage naturel (NLP) sur Azure (15 à 20 %)Décrire les fonctionnalités des charges de travail d'IA générative sur Azure (15 à 20 %)Décrire les charges de travail et les considérations de l'intelligence artificielle (15 à 20 %)Identifier les caractéristiques des charges de travail courantes de l'IAIdentifier les caractéristiques de modération du contenu et des charges de travail de personnalisationIdentifier les charges de travail de la vision par ordinateurIdentifier les charges de travail de traitement du langage naturelIdentifier les charges de travail d'exploration des connaissancesIdentifier les charges de travail d'intelligence documentaireIdentifier les caractéristiques des charges de travail d'IA générativeIdentifier les principes fondamentaux d'une IA responsableDécrire les considérations relatives à l'impartialité dans une solution d'IADécrire les considérations relatives à la fiabilité et à la sécurité dans une solution d'IADécrire les considérations relatives à la confidentialité et à la sécurité dans une solution d'IADécrire les considérations relatives à l'inclusion dans une solution d'IADécrire les considérations relatives à la transparence dans une solution d'IADécrire les considérations relatives à la responsabilité dans une solution d'IADécrire les principes fondamentaux du Machine Learning sur Azure (20 à 25 %)Identifier les techniques courantes de Machine LearningIdentifier les scénarios de machine learning de régressionIdentifier les scénarios de machine learning de classificationIdentifier les scénarios de machine learning de clusteringIdentifier les caractéristiques des techniques de Deep LearningDécrire les principaux concepts de machine learningIdentifier les caractéristiques et les étiquettes d'un jeu de données pour le machine learningDécrire l'utilisation des jeux de données d'apprentissage et de validation dans le machine learningDécrire les capacités d'Azure Machine LearningDécrire les capacités du Machine Learning automatiséDécrire les services de calcul et de données pour la science des données et le Machine LearningDécrire les capacités de gestion et de déploiement de modèle dans Azure Machine LearningDécrire les caractéristiques des charges de travail de la vision par ordinateur sur Azure (15 à 20 %)Identifier les types courants de solutions de vision par ordinateurIdentifier les caractéristiques des solutions de classification d'imagesIdentifier les caractéristiques des solutions de détection d'objetsIdentifier les caractéristiques des solutions de reconnaissance optique de caractèresIdentifier les fonctionnalités des solutions de détection faciale et d'analyse facialeIdentifier les outils et services Azure pour les tâches de vision par ordinateurDécrire les capacités du service Azure AI VisionDécrire les capacités du service de détection des visages Azure AIDécrire les caractéristiques des charges de travail du traitement du langage naturel (NLP) sur Azure (15 à 20 %)Identifier les caractéristiques des scénarios courants de charge de travail NLPIdentifier les caractéristiques et les utilisations de l'extraction de phrases clésIdentifier les caractéristiques et les utilisations de la reconnaissance d'entitésIdentifier les caractéristiques et les utilisations de l'analyse des sentimentsIdentifier les caractéristiques et les utilisations de la modélisation du langageIdentifier les caractéristiques et les utilisations de la reconnaissance vocale et de la synthèse vocaleIdentifier les caractéristiques et les utilisations de la traductionIdentifier les outils et services Azure pour les charges de travail du traitement du langage naturelDécrire les capacités du service Azure AI LanguageDécrire les capacités du service Azure AI SpeechDécrire les fonctionnalités des charges de travail d'IA générative sur Azure (15 à 20 %)Identifier les caractéristiques des solutions d'IA générativeIdentifier les caractéristiques des modèles d'IA générativeIdentifier les scénarios courants pour l'IA générativeIdentifier les considérations relatives à l'IA responsable pour l'IA générativeIdentifier les capacités d'Azure OpenAI ServiceDécrire les capacités de génération de langage naturel d'Azure OpenAI ServiceDécrire les capacités de génération de code d'Azure OpenAI ServiceDécrire les capacités de génération d'images d'Azure OpenAI ServiceÀ la fin du cours AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals, les étudiants disposeront d'une base solide en concepts d'IA et de compétences pratiques dans l'utilisation des outils et services d'IA dans l'environnement Microsoft Azure. Qu'ils soient nouveaux dans l'IA ou qu'ils cherchent à élargir leurs connaissances dans ce domaine en évolution rapide, ce cours leur fournira l'expertise nécessaire pour commencer à créer des solutions d'IA à l'aide de Microsoft Azure. Avec les dernières mises à jour des programmes, les apprenants peuvent être sûrs qu'ils apprennent les concepts et technologies d'IA les plus récents, ce qui en fait des atouts précieux dans le domaine en constante croissance de l'intelligence artificielle.

Skills

Reviews