新しく追加された Microsoft 認定試験である AI-900 : Microsoft Azure AI Fundamentals (beta) における、評価されるスキルについて以下の情報をもとに日本語にまとめてみました。
- Exam AI-900: Microsoft Azure AIFundamentals–Skills Measured
https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RE4wGpB
試験 AI-900 : Microsoft Azure AI Fundamentals (beta) – 評価されるスキルについて (意訳)
試験の対象者
この試験の対象者は、機械学習 (ML) および人工知能 (AI) の概念と関連する Microsoft Azure サービスの基礎知識を持っている必要があります。
この試験は、一般的な ML および AI ワークロードの知識と、それらを Azure に実装する方法を示す機会です。
この試験は、技術的背景と非技術的背景の両方を持つ受験者を対象としています。データ サイエンスとソフトウェア エンジニアリングの経験は必要ありません。ただし、プログラミングに関する一般的な知識や経験があれば有益です。
Azure AI Fundamentals は、Azure Data Scientist Associate や Azure AI Engineer Associate などの他の Azure ロールベースの認定の準備に使用することはできますが、前提条件ではありません。
評価されるスキル
注：評価される各スキルの下に記載しているリストは、スキルの評価項目です。このリストは、決定的でも網羅的でもありません。
注：試験内容について、ほとんどの場合、プレビュー機能はカバーされず、一部の機能は GA (General Availability) となった際に試験に追加されます。
スキルの評価
AI のワークロードと考慮事項の説明 (15-20%)
- 共通 AI ワークロードの機能を識別する
- prediction/forecasting ワークロードを識別する
- 異常検出ワークロードの機能を識別する
- Computer Vision ワークロードを識別する
- 自然言語処理、もしくはナレッジ マイニング ワークロードを識別する
- 会話側 AI ワークロードを識別する
- 責任ある AI の基本理念を識別する
- AI ソリューションの公平性に関する考慮事項について説明する
- AI ソリューションの信頼性と安全性に関する考慮事項について説明する
- AI ソリューションでのプライバシーとセキュリティに関する考慮事項について説明する
- AI ソリューションの包括性に関する考慮事項について説明する
- AI ソリューションの透明性に関する考慮事項について説明する
- AI ソリューションの説明責任に関する考慮事項について説明する
Azure における機械学習の基本原則の説明 (30-35%)
- 共通の機械学習の種類を識別する
- 回帰機械学習シナリオを識別する
- 分類機械学習シナリオを識別する
- クラスタリング機械学習シナリオを識別する
- コア 機械学習のコンセプトを説明する
- 機械学習のためのデータセットの特徴とラベルを識別する
- トレーニングと検証のデータセットが機械学習でどのように使用されるかを説明する
- 機械学習アルゴリズムがモデル トレーニングにどのように使用されるかどうかを説明する
- 分類と回帰のためのモデル評価メトリクスを選択、説明する
- 機械学習ソリューションの作成におけるコア タスクを特定する
- データの取り込みと準備の共通機能を説明する
- 機能の選択とエンジニアリングの共通機能を説明する
- モデル トレーニングと評価の共通機能を説明する
- モデル展開と管理の共通機能を説明する
- Azure Machine Learning を用いたコードなしの機械学習の機能を説明する
- 自動 Machine Learning ツール
- Azure Machine Learning デザイナー
Azure における Computer Vision ワークロードの機能の説明 (15-20%)
- Computer Vision ソリューションの共通の種類を識別する
- 画像分類ソリューションの特徴を識別する
- オブジェクト検出ソリューションの機能を識別する
- 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識別する
- 光学式文字認識ソリューションの機能を識別する
- 顔の検出、認識、分析ソリューションの機能を識別する
- Computer Vision タスク用の Azure ツールとサービスを特定する
- Computer Vision サービスの機能を識別する
- Custom Vision サービスの機能を識別する
- Face サービスの機能を識別する
- Form Recognizer サービスの機能を識別する
- Azure における自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能を説明する
- 共通の NLP ワークロード シナリオの機能を識別する
- キー フレーズ抽出の機能と用途を識別する
- エンティティ認識の機能と用途を識別する
- 感情分析の機能と用途を識別する
- 言語モデリングの機能と用途を識別する
- 音声認識と音声合成の機能と用途を識別する
- 翻訳の機能と用途を識別する
- NLP ワークロードのAzure ツールとサービスを識別する
- Text Analytics サービスの機能を識別する
- Language Understanding Intelligence Service (LUIS) の機能を識別する
- Speech サービスの機能を識別する
- Text Translator サービスの機能を識別する
Azure における会話型 AI ワークロードの機能の説明 (15-20%)
- 会話型 AI の共通ユース ケースを識別する
- Webchat bot の機能と利用を識別する
- 電話の音声メニューの機能と用途を識別する
- 携帯情報端末 (PDA) の機能と用途を特定する
- 会話型 AI のための Azure サービスを識別する
- QnA Maker サービスの機能を識別する
- Bot Framework の機能を識別する
