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試験 AI-102: Microsoft Azure AI ソリューションの設計と実装に関する学習ガイド

このドキュメントの目的

この学習ガイドは、この試験で想定される内容を理解するのに役立つもので、試験に出る可能性のあるトピックの概要と、その他のリソースへのリンクが掲載されています。 このドキュメントの情報と資料は、試験の準備を進めるときに学習の焦点を合わせるのに役立ちます。

便利なリンク 説明
認定資格の取得方法 1 つの試験に合格するだけで取得できる認定資格もありますが、それ以外は、複数の試験に合格する必要があります。
認定資格の更新 Microsoft のアソシエイト、エキスパート、専門の認定資格は、毎年有効期限が切れます。 Microsoft Learn で無料のオンライン評価に合格すると、更新できます。
Microsoft Learn プロファイル 認定プロファイルを Microsoft Learn に接続すると、試験のスケジュール設定と更新、および証明書の共有と印刷を行うことができます。
試験スコアとスコアレポート 合格するには、700 以上のスコアが必要です。
試験サンドボックス 試験サンドボックスにアクセスして、試験の環境を確認できます。
便宜を要求する 支援機器を使用する場合、時間延長が必要な場合、または試験エクスペリエンスのいずれかの部分を変更する必要がある場合は、便宜を図るよう要求できます。
無料の練習用評価を受ける 試験対策用の練習問題で実力を試すことができます。

試験の更新

常に、英語版の試験が最初に更新されます。 一部の試験は他の言語にローカライズされており、英語版が更新されてから約 8 週間後に更新されます。 Microsoft では、前述のように、ローカライズされた試験を更新するためにあらゆる努力を払いますが、場合によっては、予定どおりに試験のローカライズ版が更新されないことがあります。 その他の利用可能な言語は、試験の詳細 Web ページの「試験のスケジュール設定」セクションに表示されます。 試験が希望する言語で実施されていない場合、試験完了までの時間を 30 分延長するように要求できます。

評価される各スキルの後に続く箇条書きは、そのスキルをどのようにして評価するかを説明することを目的としています。 関連するトピックが試験に出題される可能性があります。

ほとんどの問題は一般提供 (GA) の機能について出題されます。 プレビュー機能が一般的に使用されている場合は、これらの機能に関する問題が試験に含まれることがあります。

2024 年 10 月 31 日現在の評価されるスキル

視聴者プロフィール

Microsoft Azure AI エンジニアとして、Azure AI を活用する AI ソリューションを構築、管理、デプロイします。

Microsoft Azure AI エンジニアの責任には、次のような AI ソリューション開発のすべてのフェーズに参加することが含まれます。

  • 要件の定義と設計

  • 開発

  • 展開

  • 統合

  • メンテナンス

  • パフォーマンスのチューニング

  • 監視

ソリューション アーキテクトと協力して、そのビジョンを翻訳します。 また、データ サイエンティスト、データ エンジニア、モノのインターネット (IoT) スペシャリスト、インフラストラクチャ管理者、その他のソフトウェア開発者と協力して、次のことを行います。

  • 完全で安全なエンドツーエンドの AI ソリューションを構築する。

  • 他のアプリケーションやソリューションに AI 機能を統合する。

Azure AI エンジニアとして、次のような言語を使用するソリューションを開発した経験があること。

  • Python

  • C#

Representational State Transfer (REST) API と SDK を使用して、セキュリティで保護された画像処理、ビデオ処理、自然言語処理、ナレッジ マイニング、生成 AI ソリューションを Azure 上に構築できる必要があります。 次の手順に従います。

  • Azure AI ポートフォリオを構成するコンポーネントと、使用可能なデータ ストレージ オプションについて理解する。

  • 責任ある AI の原則を適用できる。

スキルの概要

  • Azure AI ソリューションを計画して管理する (15 から 20%)

  • コンテンツ モデレーション ソリューションを実装する (10 - 15%)

  • コンピューター ビジョン ソリューションを実装する (15 から 20%)

  • 自然言語処理のソリューションを実装する (30 から 35%)

  • ナレッジ マイニングとドキュメント インテリジェンス ソリューションを実装する (10 から 15%)

  • 生成 AI ソリューションを実装する (10 から 15%)

Azure AI ソリューションを計画して管理する (15 から 20%)

適切な Azure AI サービスを選択する

  • コンピューター ビジョン ソリューションに適したサービスを選ぶ

  • 自然言語処理ソリューションに適したサービスを選ぶ

  • スピーチ ソリューションに適したサービスを選択する

  • 生成 AI ソリューションに適したサービスを選ぶ

  • ドキュメント インテリジェンス ソリューションに適したサービスを選ぶ

  • ナレッジ マイニング ソリューションに適したサービスを選ぶ

Azure AI サービスを計画、作成、デプロイする

  • 責任ある AI の原則を満たすソリューションを計画する

  • Azure AI リソースを作成する

  • サービスの既定のエンドポイントを決定する

  • Azure AI サービスを継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) パイプラインに統合する

  • コンテナーのデプロイを計画して実装する

Azure AI サービスの管理、監視、セキュリティ保護を行う

  • 診断ログを構成する

  • Azure AI リソースを監視する

  • Azure AI サービスのコストを管理する

  • アカウント キーを管理する

  • Azure Key Vault を使用してアカウント キーを保護する

  • Azure AI サービス リソースの認証を管理する

  • プライベート通信を管理する

コンテンツ モデレーション ソリューションを実装する (10 - 15%)

コンテンツ配信用のソリューションを作成する

  • Azure AI Content Safety を使用してテキスト モデレーション ソリューションを実装する

  • Azure AI Content Safety を使用して画像モデレーション ソリューションを実装する

コンピューター ビジョン ソリューションを実装する (15 から 20%)

画像を分析する

  • 画像処理の要件を満たすビジュアル機能を選ぶ

  • 画像内の物体を検出し、画像タグを生成する

  • 画像処理要求に画像分析機能を含める

  • 画像処理の応答を解釈する

  • Azure AI Vision を使用して画像からテキストを抽出する

  • Azure AI Vision を使用して手書きのテキストを変換する

Azure AI Vision を使用してカスタム コンピューター ビジョン モデルを実装する

  • 画像分類および物体検出モデルのどちらかを選択する

  • ラベル イメージ

  • 画像分類や物体検出など、カスタム画像モデルをトレーニングする

  • カスタム ビジョン モデルのメトリックを評価する

  • カスタム ビジョン モデルを発行する

  • カスタム ビジョン モデルを使用する

ビデオを分析する

  • Azure AI Video Indexer を使用して、ビデオまたはライブ ストリームから分析情報を抽出する

  • Azure AI Vision 空間分析を使用して、ビデオ内の人物の存在や動きを検出する

自然言語処理のソリューションを実装する (30 から 35%)

Azure AI Language を使用してテキストを分析する

  • キー フレーズを抽出

  • エンティティの抽出

  • テキストの感情を判断する

  • テキストで使用される言語を検出する

  • テキスト内の個人を特定できる情報 (PII) を検出する

Azure AI 音声を使用して音声を処理する

  • テキスト読み上げを実装する

  • 音声テキスト変換を実装する

  • 音声合成マークアップ言語 (SSML) を使用して、テキスト読み上げを改善する

  • カスタム音声ソリューションを実装する

  • 意図認識を実装する

  • キーワード認識を実装する

言語を翻訳する

  • Azure AI 翻訳サービスを使用して、テキストとドキュメントを翻訳する

  • カスタム モデルのトレーニング、改善、発行など、カスタム翻訳を実装する

  • Azure AI 音声サービスを使用して、音声間翻訳を行う

  • Azure AI 音声サービスを使用して、音声からテキストに翻訳する

  • 複数の言語に同時に変換する

Azure AI 言語を使用して、言語理解モデルを実装して管理する

  • 意図を作成して発話を追加する

  • エンティティの作成

  • 言語理解モデルをトレーニングし、評価し、デプロイし、テストする

  • 言語理解モデルを最適化する

  • クライアント アプリケーションから言語モデルを使用する

  • 言語理解モデルをバックアップして回復させる

Azure AI Language を使用して、カスタムの質問応答ソリューションを作成する

  • カスタムの質問応答プロジェクトを作成する

  • 質問と回答のペアを手動で追加する

  • ソースをインポートする

  • ナレッジ ベースをトレーニングおよびテストする

  • ナレッジ ベースの公開

  • マルチターン会話を作成する

  • 代替候補フレージングを追加する

  • ナレッジ ベースにおしゃべりを追加する

  • ナレッジ ベースをエクスポートする

  • 多言語の質問応答ソリューションを作成する

ナレッジ マイニングとドキュメント インテリジェンス ソリューションを実装する (10 から 15%)

Azure AI 検索ソリューションを実装する

  • Azure AI 検索リソースをプロビジョニングする

  • データソースを作成する

  • インデックスを作成する

  • スキルセットを定義する

  • カスタム スキルを実装し、スキルセットに含める

  • インデクサーの作成と実行

  • 構文、並べ替え、フィルター処理、ワイルドカードなどを含むインデックスのクエリを実行する

  • ファイル、オブジェクト、テーブル プロジェクションを含む、ナレッジ ストア プロジェクションを管理する

Azure AI Document Intelligence ソリューションを実装する

  • ドキュメント インテリジェンス リソースをプロビジョニングする

  • 事前構築済みモデルを使用してドキュメントからデータを抽出する

  • カスタム ドキュメント インテリジェンス モデルを実装する

  • カスタム ドキュメント インテリジェンス モデルのトレーニング、テスト、発行を行う

  • 構成済みのドキュメント インテリジェンス モデルを作成する

  • ドキュメント インテリジェンス モデルをカスタム Azure AI 検索スキルとして実装する

生成 AI ソリューションを実装する (10 から 15%)

Azure OpenAI Service を使用してコンテンツを生成する

  • Azure OpenAI Service リソースをプロビジョニングする

  • Azure OpenAI モデルを選んでデプロイする

  • 自然言語を生成するためのプロンプトを送信する

  • コードを生成するためのプロンプトを送信する

  • DALL-E モデルを使用して画像を生成する

  • Azure OpenAI API を使用してプロンプトを送信し、応答を受信する

  • Azure OpenAI で大規模マルチモーダル モデルを使用する

生成 AI を最適化する

  • 生成動作を制御するパラメーターを構成する

  • プロンプト エンジニアリング手法を適用して応答を改善する

  • Azure OpenAI モデルで独自のデータを使用する

  • Azure OpenAI モデルを微調整する

学習リソース

試験を受ける前に、トレーニングを行い、実践的な経験を積むことをお勧めします。 自己学習のオプションとクラスルーム トレーニングのほか、ドキュメント、コミュニティ サイト、ビデオへのリンクも提供しています。

ログの変更

次の表は、評価されるスキルの現在のバージョンと以前のバージョン間の変更をまとめたものです。 機能グループは太字の書体で示され、各グループの目標がその後に続きます。 表は、この試験で評価されるスキルの以前と現在のバージョンを比較したもので、3 番目の列は変更の程度を示しています。

2024 年 10 月 31 日より前のスキル領域 2024 年 10 月 31 日現在のスキル領域 Change
生成 AI ソリューションを実装する 生成 AI ソリューションを実装する 変更なし
Azure OpenAI Service を使用してコンテンツを生成する Azure OpenAI Service を使用してコンテンツを生成する Minor