Kursleitfaden für das Examen AI-102: Entwerfen und Implementieren einer Microsoft Azure KI-Lösung
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 |
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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. |
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.
Die Aufzählungspunkte die den bewerteten Fertigkeiten folgen, sollen veranschaulichen, wie wir die jeweilige Fähigkeit bewerten. In der Prüfung können verwandte Themen behandelt werden.
Die meisten Fragen umfassen Features der allgemeinen Verfügbarkeit (GA). Die Prüfung kann Fragen zu Previewfunktionen enthalten, wenn diese Funktionen häufig verwendet werden.
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.
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 %)
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 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
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 einer Lösung zur Textmoderation mit Azure KI Content Safety
Implementieren einer Lösung zur Bildoderation mit Azure KI Content Safety
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
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
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
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
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 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
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 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
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)
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
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
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
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 |
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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 |
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 |
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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 |