トレーニング
認定資格
Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals - Certifications
AI ソリューションを作成するための Microsoft Azure のソフトウェアとサービスの開発に関連する基本的な AI の概念を示します。
このブラウザーはサポートされなくなりました。
Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。
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 |
---|---|
2024 年 4 月 24 日時点の評価されるスキルを確認する | この一覧は、指定された日付以降の評価されるスキルを示しています。 この日付以降に受験する予定であれば、この一覧を確認してください。 |
2024 年 4 月 24 日より前の評価されるスキルを確認する | 指定された日付より前に受験する予定であれば、この一覧を確認してください。 |
ログの変更 | 指定された日付に行われた変更を確認する場合、変更ログに直接進むことができます。 |
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。 資格所有者は、Microsoft Learn で無料のオンライン評価に合格するだけで更新できます。 |
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。 |
試験は、ロールを実行するために必要なスキルを反映するように定期的に更新されます。 試験を受けるタイミングに応じて、2 つのバージョンの評価されるスキルの目標が含まれています。
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版を更新するためにあらゆる努力を行いますが、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。
この試験は、機械学習と AI の概念および関連する Microsoft Azure サービスの基礎知識を示す機会です。 この試験の受験者は、試験 AI-900 のマイペースで進められる、または講師による指導付きの教材に精通している必要があります。
この試験は、技術的および非技術的背景の両方を持つ方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、次に関する知識をお持ちですと、ベネフィットがあります。
クラウドの基本的な概念
クライアント-サーバー アプリケーション
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できますが、いずれの前提条件でもありません。
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について説明する (15 から 20%)
Azure での機械学習の基本原則について説明する (20 から 25%)
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について説明する (15 から 20%)
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について説明する (15 から 20%)
Azure 上の生成系 AI ワークロードの特徴について説明する (15 から 20%)
コンテンツ モデレーションとパーソナル化ワークロードの特徴を特定する
Computer Vision ワークロードを特定する
自然言語処理のワークロードを特定する
ナレッジ マイニングのワークロードを特定する
ドキュメント インテリジェンス ワークロードを特定する
生成系 AI ワークロードの特徴を特定する
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
回帰機械学習シナリオを特定する
分類機械学習のシナリオを特定する
クラスタリング機械学習のシナリオを特定する
ディープ ラーニング手法の特徴を特定する
機械学習用のデータセット内の特徴量とラベルを特定する
機械学習でトレーニングおよび検証用のデータセットを使用する方法について説明する
自動機械学習の機能について説明する
データ サイエンスと機械学習のデータとコンピューティング サービスについて説明する
Azure Machine Learning でのモデルの管理とデプロイの機能について説明する
画像分類ソリューションの機能を特定する
物体検出ソリューションの機能を特定する
光学式文字認識ソリューションの機能を特定する
顔検出および顔分析ソリューションの機能を特定する
Azure AI Vision サービスの機能について説明する
Azure AI 顔検出サービスの機能について説明する
キー フレーズ抽出の機能と用途を特定する
エンティティ認識の機能と用途を特定する
感情分析の機能と用途を特定する
言語モデリングの機能と用途を特定する
音声の認識および合成の機能と用途を特定する
翻訳の機能と用途を特定する
Azure AI Language サービスの機能について説明する
Azure AI 音声サービスの機能について説明する
生成系 AI モデルの特徴を特定する
生成系 AI の一般的なシナリオを特定する
生成系 AI の責任ある AI に関する考慮事項を特定する
Azure OpenAI Service の自然言語生成機能について説明する
Azure OpenAI Service のコード生成機能について説明する
Azure OpenAI Service の画像生成機能について説明する
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。
学習リソース | ラーニングおよびドキュメントへのリンク |
---|---|
トレーニングを受けよう | マイペースで進められるラーニング パスとモジュールを選択するか、講師による指導付きコースを受講する |
ドキュメントの検索 | Anomaly Detector Language Understanding Azure Machine Learning Computer Vision 自然言語処理技術 Azure Bot Service 音声テキスト変換 音声翻訳 |
質問する | Microsoft Q&A | Microsoft Docs |
コミュニティ サポートを受ける | 人工知能と機械学習ハブ |
Microsoft Learn をフォローする | Microsoft Learn - Microsoft Tech Community |
ビデオを見つける | AI Show 他の Microsoft Learn ショーを参照する |
表を理解するための鍵: トピック グループ (機能グループとも呼ばれます) は太字の書体で、その後に各グループ内の目的が続きます。 表は、この試験で評価されるスキルの 2 つ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 4 月 24 日より前のスキル領域 | 2024 年 4 月 24 日時点のスキル領域 | Change |
---|---|---|
受講者のプロファイル | 変更なし | |
Artificial Intelligence ワークロードと考慮事項について説明する | Artificial Intelligence ワークロードと考慮事項について説明する | 変更なし |
一般的な AI ワークロードの機能を特定する | 一般的な AI ワークロードの機能を特定する | 変更なし |
責任ある AI の基本原則を確認する | 責任ある AI の基本原則を確認する | 変更なし |
Azure での機械学習の基本原則について説明する | Azure での機械学習の基本原則について説明する | 変更なし |
一般的な機械学習の手法を特定する | 一般的な機械学習の手法を特定する | 変更なし |
機械学習の中心概念について説明する | 機械学習の中心概念について説明する | 変更なし |
Azure Machine Learning の機能について説明する | Azure Machine Learning の機能について説明する | Minor |
Azure のコンピューター ビジョン ワークロードの機能について説明する | Azure のコンピューター ビジョン ワークロードの機能について説明する | 変更なし |
Computer Vision ソリューションの一般的な種類を特定する | Computer Vision ソリューションの一般的な種類を特定する | 変更なし |
Computer Vision タスク用の Azure ツールおよびサービスを特定する | Computer Vision タスク用の Azure ツールおよびサービスを特定する | Minor |
Azure の Natural Language Processing (NLP) ワークロードの機能について説明する | Azure の Natural Language Processing (NLP) ワークロードの機能について説明する | 変更なし |
NLP ワークロードの一般的なシナリオの機能を特定する | NLP ワークロードの一般的なシナリオの機能を特定する | 変更なし |
NLP ワークロード用の Azure ツールおよびサービスを特定する | NLP ワークロード用の Azure ツールおよびサービスを特定する | Minor |
Azure 上の生成 AI ワークロードの特徴について説明する | Azure 上の生成 AI ワークロードの特徴について説明する | 変更なし |
生成系 AI ソリューションの特徴を特定する | 生成系 AI ソリューションの特徴を特定する | 変更なし |
Azure OpenAI Service の機能を特定する | Azure OpenAI Service の機能を特定する | 変更なし |
この試験は、機械学習と AI の概念および関連する Microsoft Azure サービスの基礎知識を示す機会です。 この試験の受験者は、試験 AI-900 のマイペースで進められる、または講師による指導付きの教材に精通している必要があります。
この試験は、技術的および非技術的背景の両方を持つ方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、次に関する知識をお持ちですと、ベネフィットがあります。
クラウドの基本的な概念
クライアント-サーバー アプリケーション
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できますが、いずれの前提条件でもありません。
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について説明する (15 から 20%)
Azure での機械学習の基本原則について説明する (20 から 25%)
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について説明する (15 から 20%)
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について説明する (15 から 20%)
Azure 上の生成系 AI ワークロードの特徴について説明する (15 から 20%)
コンテンツ モデレーションとパーソナル化ワークロードの特徴を特定する
Computer Vision ワークロードを特定する
自然言語処理のワークロードを特定する
ナレッジ マイニングのワークロードを特定する
ドキュメント インテリジェンス ワークロードを特定する
生成系 AI ワークロードの特徴を特定する
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
回帰機械学習シナリオを特定する
分類機械学習のシナリオを特定する
クラスタリング機械学習のシナリオを特定する
ディープ ラーニング手法の特徴を特定する
機械学習用のデータセット内の特徴量とラベルを特定する
機械学習でトレーニングおよび検証用のデータセットを使用する方法について説明する
自動機械学習の機能について説明する
データ サイエンスと機械学習のデータとコンピューティング サービスについて説明する
Azure Machine Learning でのモデルの管理とデプロイの機能について説明する
画像分類ソリューションの機能を特定する
物体検出ソリューションの機能を特定する
光学式文字認識ソリューションの機能を特定する
顔検出および顔分析ソリューションの機能を特定する
Azure AI Vision サービスの機能について説明する
Azure AI 顔検出サービスの機能について説明する
Azure AI Video Indexer サービスの機能について説明する
キー フレーズ抽出の機能と用途を特定する
エンティティ認識の機能と用途を特定する
感情分析の機能と用途を特定する
言語モデリングの機能と用途を特定する
音声の認識および合成の機能と用途を特定する
翻訳の機能と用途を特定する
Azure AI Language サービスの機能について説明する
Azure AI 音声サービスの機能について説明する
Azure AI 翻訳サービスの機能について説明する
生成系 AI モデルの特徴を特定する
生成系 AI の一般的なシナリオを特定する
生成系 AI の責任ある AI に関する考慮事項を特定する
Azure OpenAI Service の自然言語生成機能について説明する
Azure OpenAI Service のコード生成機能について説明する
Azure OpenAI Service の画像生成機能について説明する
トレーニング
認定資格
Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals - Certifications
AI ソリューションを作成するための Microsoft Azure のソフトウェアとサービスの開発に関連する基本的な AI の概念を示します。