Kursleitfaden für das Examen AI-102: Entwerfen und Implementieren einer Microsoft Azure KI-Lösung

Zweck dieses Dokuments

Dieser Kursleitfaden soll Ihnen helfen zu verstehen, was Sie bei der Prüfung erwartet. Er enthält eine Zusammenfassung der Themen, die in der Prüfung behandelt werden könnten, sowie Links zu zusätzlichen Ressourcen. Mit den in diesem Dokument enthaltenen Informationen und Materialien können Sie sich gezielt auf die Prüfung vorbereiten.

Nützliche Links	BESCHREIBUNG
Erwerben der Zertifizierung	Einige Zertifizierungen erfordern nur das Bestehen einer Prüfung, während für andere mehrere Prüfungen erforderlich sind.
Zertifizierungserneuerung	Die Associate-, Expert- und Specialty-Zertifizierungen von Microsoft sind nur ein Jahr lang gültig. Sie können Sie verlängern, indem Sie in Microsoft Learn erfolgreich eine kostenlose Onlinebewertung absolvieren.
Ihr Microsoft Learn-Profil	Wenn Sie Ihr Zertifizierungsprofil mit Microsoft Learn verknüpfen, können Sie Examen planen und verlängern sowie Zertifikate freigeben und drucken.
Examensbewertung und Ergebnisberichte	Zum Bestehen ist eine Mindestpunktzahl von 700 erforderlich.
Prüfungs-Sandbox	Dann können Sie Prüfungsumgebung über unsere Prüfungs-Sandbox erkunden.
Anfordern von Unterkünften	Wenn Sie Hilfsmittel benutzen, zusätzliche Zeit benötigen oder einen Teil des Prüfungsprozesses abändern müssen, können Sie eine Anpassung anfordern.
Kostenlose Übungsbewertung	Stellen Sie Ihr Wissen mit Übungsfragen auf die Probe, um sich auf das Examen vorzubereiten.

Aktualisierungen der Prüfung

Wir aktualisieren immer zuerst die englische Sprachversion der Prüfung. Einige Prüfungen werden in andere Sprachen übersetzt. Diese werden dann ungefähr acht Wochen nach der Aktualisierung der englischen Version eingestellt. Microsoft unternimmt zwar große Anstrengungen, um die lokalisierten Examen gemäß Ankündigung zu aktualisieren, aber es kann vorkommen, dass die Aktualisierung der lokalisierten Versionen eines Examens nicht nach diesem Zeitplan erfolgen kann. Weitere verfügbare Sprachen sind im Abschnitt Prüfung planen der Webseite mit den Details zur Prüfung aufgeführt. Wenn die Prüfung nicht in Ihrer bevorzugten Sprache verfügbar ist, können Sie eine zusätzliche Zeit von 30 Minuten anfordern, um sie abzuschließen.

Hinweis

Die Aufzählungspunkte die den bewerteten Fertigkeiten folgen, sollen veranschaulichen, wie wir die jeweilige Fähigkeit bewerten. In der Prüfung können verwandte Themen behandelt werden.

Hinweis

Die meisten Fragen umfassen Features der allgemeinen Verfügbarkeit (GA). Die Prüfung kann Fragen zu Previewfunktionen enthalten, wenn diese Funktionen häufig verwendet werden.

Ab dem 31. Oktober 2024 bewertete Qualifikationen

Zielgruppenprofil

Als Microsoft Azure KI-Engineer ist es Ihre Aufgabe, KI-Lösungen zu entwickeln, zu verwalten und bereitzustellen, die Azure KI nutzen:

Zu Ihren Aufgaben gehören die Beteiligung an allen Phasen der Entwicklung von KI-Lösungen, einschließlich:

• Anforderungsdefinition und -entwurf

• Entwicklung

• Bereitstellung

• Integration

• Wartung

• Leistungsoptimierung

• Monitoring

Sie arbeiten mit Lösungsarchitekten zusammen, um ihre Vision zu in die Realität umzusetzen. Darüber hinaus arbeiten Sie auch mit Data Scientists, Data Engineers, Fachkräften für das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Infrastrukturadministratoren und anderen Softwareentwicklern zusammen, um Folgendes zu erreichen:

• Erstellen vollständiger und sicherer End-to-End-KI-Lösungen.

• Integrieren von KI-Funktionen in andere Anwendungen und Lösungen.

Als Azure KI-Engineer verfügen Sie über Erfahrung in der Entwicklung von Lösungen, die beispielsweise folgende Sprachen verwenden:

• Python

• C#

Sie sollten in der Lage sein, REST-APIs (Representational State Transfer) und SDKs zu verwenden, um in Azure sichere Bildverarbeitung, Videoverarbeitung, linguistische Datenverarbeitung, Knowledge Mining und generative AI-Lösungen zu entwickeln. Gehen Sie wie folgt vor:

• Die Komponenten des Azure KI-Portfolios und die verfügbaren Datenspeicheroptionen verstehen.

• Verantwortungsvolle KI-Prinzipien anwenden können.

Qualifikationen auf einen Blick

• Planen und Verwalten einer Azure KI-Lösung (15–20 %)

• Implementieren von Lösungen zur Inhaltsmoderation (10–15 %)

• Implementieren von Lösungen für maschinelles Sehen (15–20 %)

• Implementieren von Lösungen für linguistische Datenverarbeitung (30–35 %)

• Implementieren von Knowledge Mining- und Document Intelligence-Lösungen (10–15%)

• Implementieren von generativen KI-Lösungen (10–15 %)

Planen und Verwalten einer Azure KI-Lösung (15–20 %)

Auswählen des geeigneten Azure KI-Diensts

• Auswählen des geeigneten Diensts für eine Lösung für maschinelles Sehen

• Auswählen des geeigneten Diensts für eine Lösung für linguistische Datenverarbeitung

• Auswählen des geeigneten Diensts für eine Speech-Lösung

• Auswählen des geeigneten Diensts für eine generative KI-Lösung

• Auswählen des geeigneten Diensts für eine Document Intelligence-Lösung

• Auswählen des geeigneten Diensts für eine Knowledge Mining-Lösung

Planen, Erstellen und Bereitstellen eines Azure KI-Diensts

• Planen einer Lösung, die den Prinzipien verantwortungsvoller KI entspricht

• Erstellen einer Azure KI-Ressource

• Ermitteln eines Standardendpunkts für einen Dienst

• Integrieren von Azure KI-Diensten in eine CI/CD-Pipeline (Continuous Integration und Continuous Deployment)

• Planen und Implementieren einer Containerbereitstellung

Verwalten, Überwachen und Schützen eines Azure KI-Diensts

• Konfigurieren der Diagnoseprotokollierung

• Überwachen einer Azure KI-Ressource

• Verwalten von Kosten für Azure KI-Dienste

• Verwalten von Kontoschlüsseln

• Verwalten von Kontoschlüsseln mithilfe von Azure Key Vault

• Verwalten der Authentifizierung für eine Azure KI Service-Ressource

• Verwalten privater Kommunikation

Implementieren von Lösungen zur Inhaltsmoderation (10–15 %)

Erstellen von Lösungen für die Inhaltsbereitstellung

• Implementieren einer Lösung zur Textmoderation mit Azure KI Content Safety

• Implementieren einer Lösung zur Bildoderation mit Azure KI Content Safety

Implementieren von Lösungen für maschinelles Sehen (15–20 %)

Analysieren von Bildern

• Auswählen geeigneter visueller Features zur Erfüllung der Anforderungen an die Bildverarbeitung

• Erkennen von Objekten in Bildern und Generieren von Bildtags

• Einschließen von Bildanalysefeatures in eine Bildverarbeitungsanforderung

• Interpretieren von Bildverarbeitungsergebnissen

• Extrahieren von Text aus Bildern mithilfe von Azure KI Vision

• Konvertieren handschriftlicher Text mithilfe von Azure KI Vision

Implementieren benutzerdefinierter Modell zum maschinellen Sehen mithilfe von Azure KI Vision

• Auswählen zwischen Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsmodellen

• Bezeichnen von Bildern

• Trainieren von benutzerdefinierten Bildmodellen (einschließlich Bildklassifizierung und Objekterkennung)

• Bewerten benutzerdefinierter Modellmetriken für maschinelles Sehen

• Erstellen eines benutzerdefinierten Modells für maschinelles Sehen

• Nutzen eines benutzerdefinierten Modells für maschinelles Sehen

Analysieren von Videos

• Extrahieren von Erkenntnissen aus einem Video- oder Livestream mithilfe von Azure KI Video Indexer

• Verwenden von Azure KI Vision Spatial Analysis zum Erkennen der Anwesenheit und von Bewegungen von Personen in Videos

Implementieren von Lösungen für linguistische Datenverarbeitung (30–35 %)

Analysieren von Text mithilfe von Azure KI Language

• Schlüsselbegriffe extrahieren

• Extrahieren von Entitäten

• Ermitteln der Stimmung von Texten

• Erkennen der im Text verwendeten Sprache

• Erkennen personenbezogener Informationen (Personally Identifiable Information, PII) in Texten

Spracherkennung mithilfe von Azure KI Speech

• Implementieren von Text-zu-Sprache

• Implementieren von Sprache-in-Text

• Verbessern von Text-zu-Sprache mithilfe von Speech Synthesis Markup Language (SSML)

• Implementieren benutzerdefinierter Sprachlösungen

• Implementieren der Absichtserkennung

• Implementieren der Schlüsselworterkennung

Übersetzen von Sprache

• Übersetzen von Text und Dokumenten mithilfe des Azure KI Übersetzer-Diensts

• Implementieren einer benutzerdefinierten Übersetzung, einschließlich des Trainings, der Verbesserung und der Veröffentlichung eines benutzerdefinierten Modells

• Übersetzen von Sprache in Sprache mithilfe des Azure KI Übersetzer-Diensts

• Übersetzen von Sprache-in-Text mithilfe des Azure KI Übersetzer-Diensts

• Gleichzeitiges Übersetzen in mehrere Sprachen

Implementieren und Verwalten eines Language Understanding-Modells mithilfe von Azure KI Language

• Erstellen von Absichten und Hinzufügen von Äußerungen

• Erstellen von Entitäten

• Trainieren, Bewerten, Bereitstellen und Testen eines Language Understanding-Modells

• Optimieren eines Language Understanding-Modells

• Verwenden eines Sprachmodells aus einer Clientanwendung

• Sichern und Wiederherstellen von Language Understanding-Modellen

Erstellen einer benutzerdefinierten Frage-Antwort-Lösung mithilfe des Azure KI Language-Diensts

• Erstellen eines benutzerdefinierten Frage-Antwort-Projekts

• Manuelles Hinzufügen von Frage-Antwort-Paaren

• Importieren von Quellen

• Trainieren und Testen einer Wissensdatenbank

• Veröffentlichen einer Wissensdatenbank

• Erstellen einer mehrteiligen Unterhaltung

• Hinzufügen alternativer Formulierungen

• Hinzufügen von Smalltalk zu einer Wissensdatenbank

• Exportieren einer Wissensdatenbank

• Erstellen einer Frage-Antwort-Lösung für mehrere Sprachen

Implementieren von Knowledge Mining- und Document Intelligence-Lösungen (10–15%)

Implementieren einer Azure KI-Suche-Lösung

• Bereitstellen einer Azure KI-Suche-Ressource

• Erstellen von Datenquellen

• Erstellen eines Index

• Definieren einer Fähigkeitengruppe

• Implementieren von benutzerdefinierten Skills und Einschließen in ein Skillset

• Erstellen und Ausführen eines Indexers

• Abfragen eines Index, einschließlich der Syntax, Sortierung, Filterung und Platzhalter

• Verwalten von Wissensspeicherprojektionen (einschließlich Datei-, Objekt- und Tabellenprojektionen)

Implementieren einer Azure KI Dokument Intelligenz-Lösung

• Bereitstellen einer Document Intelligence-Ressource

• Verwenden vordefinierter Modelle zum Extrahieren von Daten aus Dokumenten

• Implementieren eines benutzerdefinierten Document Intelligence-Modells

• Trainieren, Testen, und Veröffentlichen eines benutzerdefinierten Document Intelligence-Modells

• Erstellen eines zusammengesetzten Document Intelligence-Modells

• Implementieren eines Dokument Intelligenz-Modells als benutzerdefinierten Azure KI-Suche-Skill

Implementieren von generativen KI-Lösungen (10–15 %)

Verwenden von Azure OpenAI Service zum Generieren von Inhalten

• Bereitstellen einer Azure OpenAI Service-Ressource

• Auswählen und Bereitstellen eines Azure OpenAI-Modells

• Übermitteln von Eingabeaufforderungen zum Generieren natürlicher Sprache

• Übermitteln von Eingabeaufforderungen zum Generieren von Code

• Verwenden von DALL-E-Modellen zum Generieren von Bildern

• Verwenden von Azure OpenAI-APIs zum Übermitteln von Eingabeaufforderungen und Empfangen von Antworten

• Verwenden großer multimodaler Modelle in Azure OpenAI

Optimieren von generativer KI

• Konfigurieren von Parametern zum Steuern des generativen Verhaltens

• Anwenden von Techniken zur Entwicklungen von Eingabeaufforderungen zum Verbessern der Antworten

• Verwenden eigener Daten in einem Azure OpenAI-Modell

• Optimieren eines Azure OpenAI-Modells

Lernressourcen

Es wird empfohlen, dass Sie vor dem Ablegen der Prüfung üben und praktische Erfahrungen sammeln. Wir bieten Optionen für Selbststudium und Präsenzschulung sowie Links zu Dokumentationen, Community-Websites und Videos.

Lernressourcen	Links zu Lern- und Dokumentationsressourcen
Bereiten Sie sich vor	Wählen Sie aus eigenverantwortlichen Lernpfaden und Modulen aus, oder nehmen Sie an einer Präsenzschulung teil.
Zugehörige Dokumentation	Azure KI Services Azure KI Vision Azure KI Video Indexer Azure KI Language Azure KI Speech Azure KI Cognitive Search Azure OpenAI Azure KI Dokument Intelligenz
Fragen stellen	Microsoft Q&A | Microsoft-Dokumentation
Community-Support erhalten	KI – Maschinelles Lernen – Microsoft Tech Community KI – Blog zum maschinellen Lernen – Microsoft Tech Community
Folgen von Microsoft Learn	Microsoft Learn – Microsoft Tech Community
Video finden	Die AI Show Durchsuchen anderer Microsoft Learn-Shows

Änderungsprotokoll

In der folgenden Tabelle sind die Änderungen an den bewerteten Qualifikationen zwischen der aktuellen und der vorherigen Version zusammengefasst. Die funktionalen Gruppen sind fett formatiert. Danach folgen die Ziele innerhalb jeder Gruppe. In der Tabelle werden die vorherige und die aktuelle Version der bewerteten Qualifikationen im Examen verglichen. In der dritten Spalte wird der Umfang der Änderungen beschrieben.

Qualifikationsbereich vor dem 31. Oktober 2024	Qualifikationsbereich ab dem 31. Oktober 2024	Change
Implementieren von generativen KI-Lösungen	Implementieren von generativen KI-Lösungen	Keine Änderung
Verwenden von Azure OpenAI Service zum Generieren von Inhalten	Verwenden von Azure OpenAI Service zum Generieren von Inhalten	Nebenversion