Overview

AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals試験の準備を支援するこの包括的な練習試験は、実際の認定試験に向けて自分の知識と準備状況を評価するのに役立ちます。Microsoft AzureにおけるAIの概念とサービスに焦点を当てたこの練習試験は、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、幅広いトピックを網羅しています。この練習試験を受けることで、実際の試験の形式に慣れ、さらに学習して準備する必要がある分野を特定できます。AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals 練習試験は、実際の認定試験の形式と内容に非常に近い質問のセットを含んでおり、試験環境をシミュレートし、実際の試験の時間制限内で質問に答える経験を得ることができます。この練習試験はまた、各質問に対する詳細な説明を提供し、正しい答えの背後にある理論を理解するのに役立ち、Microsoft AzureにおけるAIの概念とサービスの理解を強化します。この練習試験をAI-900認定試験の準備の一環として受けることで、試験日に向けての自信と準備が高まります。AIや機械学習に関して初心者であれ、既存の知識を確認したい方であれ、この練習試験はスキルを磨き、成功への道を確かなものにするための貴重なツールです。AIの学習を次のステップに進めるために、AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals 練習試験を活用してください。AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentalsは、人工知能（AI）の概念と、それがMicrosoft Azureでどのように実装されているかについての堅実な理解を提供することを目的とした包括的で更新されたコースです。このコースは、機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理、会話型AIなど、幅広いトピックをカバーしています。最新のシラバスに基づいて学習することで、学習者はMicrosoft Azureで利用可能な最新のAI技術とツールについての知識を得ることができ、実際のAI課題に対処するための準備が整います。コースを通じて、学生はMicrosoft Azureが提供するさまざまなAIサービス、例えばAzure Cognitive Services、Azure Machine Learning、Azure Bot Servicesなどを探求する機会を得ます。これらのサービスを活用して、画像の分析、音声の解釈、自然言語の理解、インテリジェントな会話の実現といったAIソリューションを構築する方法を学びます。また、AIに関する重要な倫理的考慮事項もカバーされており、学習者はAI技術の責任ある使用について理解を深めます。AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals 試験の詳細：試験名: Microsoft Certified - Azure AI Fundamentals試験コード: AI-900試験料金: 99ドル (USD)質問数: 最大40～60問質問の種類: 選択式質問（単一および複数の回答）、ドラッグアンドドロップ、パフォーマンスベースの問題試験時間: 60分。試験は英語と日本語で提供されます。合格スコア: 700 / 1000利用可能な言語: 英語、日本語、韓国語、簡体字中国語試験スケジュール: Pearson VUEAI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals 認定試験のスキルに関する質問：スキル測定 試験トピック：Azureでの人工知能（AI）ワークロードと考慮事項の説明（15-20%）Azureでの機械学習の基本的な原則の説明（20-25%）Azureでのコンピュータビジョンワークロードの特徴の説明（15-20%）Azureでの自然言語処理（NLP）ワークロードの特徴の説明（15-20%）Azureでの生成的AIワークロードの特徴の説明（15-20%）人工知能（AI）ワークロードと考慮事項の説明（15～20%）一般的なAIワークロードの特徴を特定するコンテンツモデレーションおよびパーソナライズワークロードの特徴を特定するコンピュータビジョンワークロードの特徴を特定する自然言語処理（NLP）ワークロードの特徴を特定する知識マイニングワークロードの特徴を特定するドキュメントインテリジェンスワークロードの特徴を特定する生成的AIワークロードの特徴を特定する責任あるAIのための指針を特定するAIソリューションにおける公平性の考慮事項を説明するAIソリューションにおける信頼性と安全性の考慮事項を説明するAIソリューションにおけるプライバシーとセキュリティの考慮事項を説明するAIソリューションにおける包摂性の考慮事項を説明するAIソリューションにおける透明性の考慮事項を説明するAIソリューションにおける責任の考慮事項を説明するAzureでの機械学習の基本的な原則の説明（20～25%）一般的な機械学習手法を特定する回帰型機械学習シナリオを特定する分類型機械学習シナリオを特定するクラスタリング型機械学習シナリオを特定するディープラーニング技術の特徴を特定する機械学習のコアとなる概念を説明する機械学習データセットにおける特徴量とラベルを特定する機械学習におけるトレーニングおよび検証データセットの使用方法を説明するAzure Machine Learningの機能を説明する自動機械学習の機能を説明するデータサイエンスおよび機械学習のためのデータとコンピュータサービスを説明するAzure Machine Learningにおけるモデル管理とデプロイ機能を説明するAzureでのコンピュータビジョンワークロードの特徴を説明する（15～20%）一般的なコンピュータビジョンソリューションの種類を特定する画像分類ソリューションの特徴を特定する物体検出ソリューションの特徴を特定する光学文字認識（OCR）ソリューションの特徴を特定する顔認識および顔分析ソリューションの特徴を特定するコンピュータビジョンタスクのためのAzureツールおよびサービスを特定するAzure AI Visionサービスの機能を説明するAzure AI Face検出サービスの機能を説明するAzureでの自然言語処理（NLP）ワークロードの特徴を説明する（15～20%）一般的なNLPワークロードシナリオの特徴を特定するキーフレーズ抽出の特徴と利用方法を特定するエンティティ認識の特徴と利用方法を特定する感情分析の特徴と利用方法を特定する言語モデルの特徴と利用方法を特定する音声認識および合成の特徴と利用方法を特定する翻訳の特徴と利用方法を特定するNLPワークロードのためのAzureツールおよびサービスを特定するAzure AI Languageサービスの機能を説明するAzure AI Speechサービスの機能を説明するAzureでの生成的AIワークロードの特徴を説明する（15～20%）生成的AIソリューションの特徴を特定する生成的AIモデルの特徴を特定する生成的AIの一般的なシナリオを特定する生成的AIにおける責任あるAIの考慮事項を特定するAzure OpenAIサービスの機能を特定するAzure OpenAIサービスの自然言語生成機能を説明するAzure OpenAIサービスのコード生成機能を説明するAzure OpenAIサービスの画像生成機能を説明するAI-900: Microsoft Azure AI Fundamentalsコースの終了時には、学生はAIの概念に関する強固な基盤と、Microsoft Azure環境内でAIツールやサービスを使用する実践的なスキルを身につけることができます。AIが初めての方や、知識とスキルを拡充したい方にとって、このコースはAI開発、データサイエンス、クラウドコンピューティングの分野でのキャリアを追求する個人にとって有益な学習体験を提供します。最新のシラバス更新により、学習者はAI分野で最も関連性があり、最新の情報を受け取っていることに自信を持つことができます。

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