試験 AI-900: Microsoft Azure AI の基礎の学習ガイド

[アーティクル]
03/05/2024

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
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。

試験の更新

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。

注

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。

注

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 4 月 24 日時点の評価されるスキル

視聴者プロフィール

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。

スキルの概要

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%)

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%)

一般的な AI ワークロードの機能を特定する

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

責任ある AI の基本原則を確認する

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

Azure での機械学習の基本原則について説明する (20 から 25%)

一般的な機械学習の手法を特定する

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

機械学習の中心概念について説明する

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

Azure Machine Learning の機能について説明する

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

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%)

Computer Vision ソリューションの一般的な種類を特定する

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

Computer Vision タスク用の Azure ツールおよびサービスを特定する

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 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%)

NLP ワークロードの一般的なシナリオの機能を特定する

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

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

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 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%)

生成系 AI ソリューションの特徴を特定する

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 の機能を特定する

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

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。

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

ログの変更

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

2024 年 4 月 24 日より前の評価されるスキル