Tanulmányi útmutató az AI-102 vizsgához: Microsoft Azure AI-megoldás tervezése és implementálása

A dokumentum célja

Ez a tanulmányi útmutató segít megérteni, hogy mi várható a vizsgán, és összefoglalja a vizsga által esetleg lefedett témaköröket, és további forrásokra mutató hivatkozásokat tartalmaz. A dokumentumban található információknak és anyagoknak segíteniük kell a tanulmányok összpontosításában a vizsgára való felkészülés során.

Hasznos hivatkozások	Leírás
Hogyan lehet megszerezni a tanúsítványt	Egyes tanúsítványokhoz csak egy vizsga, míg mások több vizsga sikeres elvégzése szükséges.
A tanúsítvány megújítása	A Microsoft-társ-, szakértő- és szaktanúsítványok évente lejárnak. A megújításhoz teljesíthet egy ingyenes online vizsgát a Microsoft Learn felületén.
Az Ön Microsoft Learn-profilja	A minősítési profil microsoft learn-hez való csatlakoztatásával ütemezheti és megújíthatja a vizsgákat, valamint megoszthatja és kinyomtathatja a tanúsítványokat.
Vizsgaeredmények és eredményjelentések	A 700 vagy annál nagyobb pontszám szükséges a sikeres átjutáshoz.
Vizsgálati tesztkörnyezet	A vizsgakörnyezetet a vizsga tesztkörnyezetének megtekintésével ismerheti meg.
Szállás kérése	Ha kisegítő eszközöket használ, több időt igényel, vagy módosítania kell a vizsgaélmény bármely részét, szállást kérhet.
Vegyél részt egy ingyenes gyakorlati felmérésen	Tesztelje készségeit gyakorlati kérdésekkel, hogy segítsen felkészülni a vizsgára.

A vizsga frissítései

Vizsgáink rendszeres időközönként frissülnek, hogy tükrözzék a szerepkörök elvégzéséhez szükséges készségeket. A készségmérési célkitűzések két verzióját is belefoglaltuk, attól függően, hogy mikor vizsgáznak.

A vizsga angol nyelvű verzióját mindig először frissítjük. Egyes vizsgák más nyelvekre vannak honosítva, és körülbelül nyolc héttel az angol verzió frissítése után frissülnek. Bár a Microsoft mindent megtesz a honosított vizsgák frissítésére, előfordulhat, hogy a vizsga honosított verziói nem frissülnek ezen az ütemezésen. Az egyéb elérhető nyelvek a Vizsga ütemezése szakaszban szerepelnek a Vizsga részletei weblapon. Ha a vizsga nem érhető el az Ön által választott nyelven, további 30 percet kérhet a vizsga befejezéséhez.

Megjegyzés:

Az egyes mért képességeket követő felsorolások bemutatják, hogyan értékeljük ezt a képességet. A kapcsolódó témaköröket a vizsgán is le lehet fedni.

Megjegyzés:

A legtöbb kérdés általánosan elérhető funkciókat (GA) tartalmaz. A vizsga kérdéseket tartalmazhat az előzetes verziójú funkciókkal kapcsolatban, ha ezeket a funkciókat gyakran használják.

2025. április 30-tól mért készségek

Célközönségprofil

Microsoft Azure AI-mérnökként olyan AI-megoldásokat hozhat létre, kezelhet és helyezhet üzembe, amelyek az Azure AI-t használják.

Feladatai közé tartozik az AI-megoldások fejlesztésének minden fázisában való részvétel, beleértve a következőket:

• Követelmények meghatározása és tervezése

• Fejlődés

• Telepítés

• Integráció

• Karbantartás

• Teljesítmény-optimalizálás

• Megfigyelés

A megoldástervezőkkel együttműködve lefordíthatja elképzeléseiket. Adattudósokkal, adatmérnökökkel, IoT-szakemberekkel, infrastruktúra-rendszergazdákkal és más szoftverfejlesztőkkel is együttműködve a következőket végezheti el:

• Teljes körű és biztonságos AI-megoldások létrehozása.

• Mesterséges intelligencia képességek integrálása más alkalmazásokba és megoldásokba.

Azure AI-mérnökként tapasztalata van olyan megoldások fejlesztésében, amelyek olyan nyelveket használnak, mint például:

• Piton

• C#

Az Representational State Transfer (REST) API-k és SDK-k használatával biztonságos képfeldolgozást, videofeldolgozást, természetes nyelvi feldolgozást, tudásbányászatot és generatív AI-megoldásokat hozhat létre az Azure-ban. A következőt kell tenni:

• Megismerheti az Azure AI-portfóliót alkotó összetevőket és az elérhető adattárolási lehetőségeket.

• Legyen képes a felelős AI-alapelvek alkalmazására.

Készségek egy pillantással

• Azure AI-megoldás tervezése és kezelése (20–25%)

• Generatív AI-megoldások implementálása (15–20%)

• Ügynöki megoldás implementálása (5–10%)

• Számítógépes látási megoldások implementálása (10–15%)

• Természetes nyelvi feldolgozási megoldások implementálása (15–20%)

• Tudásbányászati és információkinyerési megoldások implementálása (15–20%)

Azure AI-megoldás tervezése és kezelése (20–25%)

Válassza ki a megfelelő Azure AI Foundry-szolgáltatásokat

• Válassza ki a megfelelő szolgáltatást egy generatív AI-megoldáshoz

• Válassza ki a számítógépes látási megoldás megfelelő szolgáltatását

• Válassza ki a megfelelő szolgáltatást egy természetes nyelvi feldolgozási megoldáshoz

• A beszédmegoldás megfelelő szolgáltatásának kiválasztása

• Válassza ki a megfelelő szolgáltatást egy információkinyerési megoldáshoz

• Válassza ki a megfelelő szolgáltatást egy tudásbányászati megoldáshoz

Azure AI Foundry-szolgáltatás tervezése, létrehozása és üzembe helyezése

• A felelős AI-alapelveknek megfelelő megoldás tervezése

• Azure AI-erőforrás létrehozása

• Válassza ki a megoldáshoz megfelelő AI-modelleket

• AI-modellek üzembe helyezése a megfelelő üzembe helyezési lehetőségekkel

• A megfelelő SDK-k és API-k telepítése és használata

• Szolgáltatás alapértelmezett végpontjának meghatározása

• Az Azure AI Foundry Services integrálása folyamatos integrációs és kézbesítési (CI/CD) folyamatrendszerbe

• Tároló üzembe helyezésének megtervezése és megvalósítása

Azure AI Foundry-szolgáltatás kezelése, monitorozása és védelme

• Azure AI-erőforrás figyelése

• Az Azure AI Foundry Services költségeinek kezelése

• Fiókkulcsok kezelése és védelme

• Azure AI Foundry Service-erőforrás hitelesítésének kezelése

AI-megoldások felelősségteljes implementálása

• Tartalommoderálási megoldások implementálása

• Felelős AI-elemzések konfigurálása, beleértve a tartalombiztonságot

• Felelős AI implementálása, beleértve a tartalomszűrőket és a tiltólistákat

• A káros viselkedés megakadályozása, beleértve a parancssori pajzsokat és a kárészlelést

• Felelős AI-szabályozási keretrendszer tervezése

Generatív AI-megoldások implementálása (15–20%)

Generatív AI-megoldások létrehozása az Azure AI Foundryvel

• Generatív AI-megoldás tervezése és előkészítése

• Központ, projekt és szükséges erőforrások üzembe helyezése az Azure AI Foundryvel

• A megfelelő generatív AI-modell üzembe helyezése a használati esethez

• Gyorsfolyamat-megoldás implementálása

• RAG-minta megvalósítása azáltal, hogy a modellt az Ön adatain alapozza meg.

• Modellek és folyamatok kiértékelése

• A projekt integrálása egy alkalmazásba az Azure AI Foundry SDK-val

• Gyorssablonok használata a generatív AI-megoldásban

Tartalom létrehozása az Azure OpenAI használatával az Öntödei modellekben

• Azure OpenAI létrehozása a Foundry Models erőforrásban

• Azure OpenAI-modell kiválasztása és üzembe helyezése

• Kód- és természetes nyelvi válaszok létrehozására vonatkozó kérések küldése

• Képek létrehozása a DALL-E modell használatával

• Az Azure OpenAI integrálása saját alkalmazásba

• Nagyméretű multimodális modellek használata az Azure OpenAI-ban

• Azure OpenAI Assistant implementálása

Generatív AI-megoldás optimalizálása és üzembe helyezés

• Paraméterek konfigurálása a generatív viselkedés szabályozásához

• Modellfigyelési és diagnosztikai beállítások konfigurálása, beleértve a teljesítményt és az erőforrás-felhasználást

• Erőforrások optimalizálása és kezelése üzembe helyezéshez, beleértve a méretezhetőséget és az alapszintű modellfrissítéseket

• Nyomkövetés engedélyezése és visszajelzések gyűjtése

• Modellvisszaverés implementálása

• Tárolók üzembe helyezése helyi és peremeszközökön való használatra

• Több generatív AI-modell vezénylésének implementálása

• Gyorstervezési technikák alkalmazása a válaszok javítása érdekében

• Generatív modell finomhangolása

Ügynöki megoldás implementálása (5–10%)

Egyéni ügynökök létrehozása

• Az ügynök szerepkörének és használati eseteinek megismerése

• Az ügynök létrehozásához szükséges erőforrások konfigurálása

• Ügynök létrehozása az Azure AI Foundry Agent Service szolgáltatással

• Összetett ügynökök implementálása szemantikai kernellel és Autogennel

• Összetett munkafolyamatok implementálása, beleértve a többügynök-megoldás vezénylését, a több felhasználót és az autonóm képességeket

• Ügynök tesztelése, optimalizálása és üzembe helyezése

Számítógépes látási megoldások implementálása (10–15%)

Képek elemzése

• Vizuális funkciók kiválasztása a képfeldolgozási követelményeknek való megfeleléshez

• Objektumok észlelése képekben és képcímkék létrehozása

• Képelemzési funkciók belefoglalása képfeldolgozási kérelembe

• Képfeldolgozási válaszok értelmezése

• Szöveg kinyerve képekből az Azure AI Vision használatával

• Kézzel írt szöveg konvertálása az Azure AI Vision használatával

Egyéni látásmodellek implementálása

• Válasszon a képbesorolás és az objektumészlelési modellek közül

• Képek címkézése

• Egyéni képmodell betanítása, beleértve a képbesorolást és az objektumészlelést

• Egyéni látásmodell metrikáinak kiértékelése

• Egyéni látásmodell közzététele

• Egyéni látásmodell használata

• Először egyéni látásmodell-kód létrehozása

Videók elemzése

• Elemzések kinyerése videóból vagy élő streamből az Azure AI Video Indexer használatával

• Az Azure AI Vision térbeli elemzése a személyek jelenlétének és mozgásának észleléséhez videóban

Természetes nyelvi feldolgozási megoldások implementálása (15–20%)

Szöveg elemzése és fordítása

• Kulcskifejezések és entitások kinyerése

• Szöveg hangulatának meghatározása

• A szövegben használt nyelv észlelése

• Személyazonosításra alkalmas adatok (PII) észlelése szövegben

• Szövegek és dokumentumok fordítása az Azure AI Translator szolgáltatással

Beszéd feldolgozása és fordítása

• Generatív AI-beszédképességek integrálása egy alkalmazásban

• Szövegfelolvasás és beszéd szöveggé alakítása implementálása az Azure AI Speech használatával

• Szövegfelolvasás javítása beszédszintézis korrektúranyelv (SSML) használatával

• Egyéni beszédmegoldások implementálása az Azure AI Speech használatával

• Szándék és kulcsszófelismerés megvalósítása az Azure AI Speech használatával

• Beszédről beszédre és beszédről szövegre történő fordítás az Azure AI Speech szolgáltatással

Egyéni nyelvi modellek implementálása

• Szándékok, entitások létrehozása és kimondott szövegek hozzáadása

• Nyelvfelismerési modell betanítása, kiértékelése, üzembe helyezése és tesztelése

• Nyelvfelismerési modell optimalizálása, biztonsági mentése és helyreállítása

• Nyelvi modell használata ügyfélalkalmazásból

• Egyéni kérdés megválaszolási projekt létrehozása

• Kérdés-válasz párok hozzáadása és források importálása a kérdések megválaszolására

• Tudásbázis betanítása, tesztelése és közzététele

• Többfordulós beszélgetés létrehozása

• Alternatív kifejezések és csevegés hozzáadása egy tudásbázishoz

• Tudásbázis exportálása

• Többnyelvű kérdésre válaszoló megoldás létrehozása

• Egyéni fordítás implementálása, beleértve az egyéni modell betanítását, fejlesztését és közzétételét

Tudásbányászati és információkinyerési megoldások implementálása (15–20%)

Azure AI Search-megoldás implementálása

• Azure AI Search-erőforrás kiépítése, index létrehozása és képességkészlet definiálása

• Adatforrások és indexelők létrehozása

• Egyéni készségek implementálása és belefoglalása egy készségkészletbe

• Indexelő létrehozása és futtatása

• Index lekérdezése szintaxissal, rendezéssel, szűréssel és helyettesítő karakterekkel

• Knowledge Store-vetítések kezelése, beleértve a fájl-, objektum- és táblavetítéseket

• Szemantikai és vektortároló-megoldások implementálása

Azure AI-dokumentumintelligencia-megoldás implementálása

• Dokumentumintelligencia-erőforrás kiépítése

• Adatok kinyerése dokumentumokból előre összeállított modellek használatával

• Egyéni dokumentumintelligencia-modell implementálása

• Egyéni dokumentumintelligencia-modell betanítása, tesztelése és közzététele

• Összeállított dokumentumintelligencia-modell létrehozása

Információk kinyerése az Azure AI Content Understanding használatával

• OCR-folyamat létrehozása képek és dokumentumok szövegének kinyeréséhez

• Dokumentumok attribútumainak összegzése, osztályozása és észlelése

• Entitások, táblák és képek kinyerése dokumentumokból

• Dokumentumok, képek, videók és hanganyagok feldolgozása és betöltése az Azure AI Content Understanding használatával

Tanulmányi források

Javasoljuk, hogy a vizsga előtt taníts be és szerezz gyakorlati tapasztalatot. Öntanulási lehetőségeket és tantermi képzést, valamint dokumentációra, közösségi oldalakra és videókra mutató hivatkozásokat kínálunk.

Tanulmányi források	A tanulásra és a dokumentációra mutató hivatkozások
Kapj képzést	Válasszon az öngyorsított képzési tervek és modulok közül, vagy vegyen részt egy oktató által vezetett kurzuson
Dokumentáció keresése	Azure AI-szolgáltatások Azure AI Vision Azure AI Video Indexer Azure AI Language Azure AI Speech Azure AI Search Azure OpenAI Azure AI-dokumentációs intelligencia
Kérdés feltevése	Microsoft Q&A | Microsoft Docs
Közösségi támogatás kérése	AI – Machine Learning – Microsoft Tech Community AI – Machine Learning Blog – Microsoft Tech Community
A Microsoft Learn követése	Microsoft Learn – Microsoft Tech Community
Videó keresése	Az AI show Böngésszen más Microsoft Learn-műsorokat

Változások naplója

Az alábbi táblázat összefoglalja a mért készségek aktuális és korábbi verziója közötti változásokat. A funkcionális csoportok félkövér betűtípussal vannak eljárva, amelyet az egyes csoportokon belüli célkitűzések követnek. A táblázat a vizsgaképességek előző és jelenlegi verziójának összehasonlítását tartalmazza, a harmadik oszlop pedig a változások mértékét írja le.

Képességterület 2025. április 30-ig	Készségterület 2025. április 30-tól	Változás
Célközönségprofil		Nincs változás
Azure AI-megoldás tervezése és kezelése	Azure AI-megoldás tervezése és kezelése	A vizsga % értéke nőtt
Válassza ki a megfelelő Azure AI-szolgáltatást	Válassza ki a megfelelő Azure AI Foundry-szolgáltatásokat	Kisebb jelentőségű
Azure AI-szolgáltatás tervezése, létrehozása és üzembe helyezése	Azure AI Foundry-szolgáltatás tervezése, létrehozása és üzembe helyezése	Őrnagy
Azure AI-szolgáltatás kezelése, monitorozása és védelme	Azure AI Foundry-szolgáltatás kezelése, monitorozása és védelme	Kisebb jelentőségű
	AI-megoldások felelősségteljes implementálása	Új
Tartalommoderálási megoldások implementálása	Generatív AI-megoldások implementálása	A vizsga % értéke nőtt
Megoldások létrehozása tartalomkézbesítéshez		Törölt
	Generatív AI-megoldások létrehozása az Azure AI Foundryvel	Új
	Tartalom létrehozása az Azure OpenAI használatával az Öntödei modellekben	Új
	Generatív AI-megoldás optimalizálása és üzembe helyezés	Új
	Ügynöki megoldás implementálása	Új
	Egyéni ügynökök létrehozása	Új
Számítógépes látási megoldások implementálása	Számítógépes látási megoldások implementálása	A vizsga % eredménye csökkent.
Egyéni látásmodellek implementálása az Azure AI Vision használatával	Egyéni látásmodellek implementálása	Kisebb jelentőségű
Természetes nyelvi feldolgozási megoldások implementálása	Természetes nyelvi feldolgozási megoldások implementálása	A vizsga % eredménye csökkent.
Szöveg elemzése az Azure AI Nyelv használatával	Szöveg elemzése és fordítása	Kisebb jelentőségű
Beszéd feldolgozása az Azure AI Speech használatával	Beszéd feldolgozása és fordítása	Őrnagy
Nyelv fordítása		Törölt
Nyelvfelismerési modell implementálása és kezelése az Azure AI Language használatával	Egyéni nyelvi modellek implementálása	Őrnagy
Kérdésre válaszoló megoldás létrehozása az Azure AI Nyelv használatával		Törölt
Tudásbányászati és dokumentumintelligencia-megoldások implementálása	Tudásbányászati és információkinyerési megoldások megvalósítása	A vizsga % értéke nőtt
Azure AI Search-megoldás implementálása	Azure AI Search-megoldás implementálása	Őrnagy
Azure AI-dokumentumintelligencia-megoldás implementálása	Azure AI-dokumentumintelligencia-megoldás implementálása	Kisebb jelentőségű
	Információk kinyerése az Azure AI Content Understanding használatával	Új
Generatív AI-megoldások implementálása		Törölt
Tartalom létrehozása az Azure OpenAI szolgáltatással		Törölt
Generatív AI optimalizálása		Törölt