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시험 AI-102: Microsoft Azure AI 솔루션 설계 및 구현에 대한 학습 가이드

이 문서의 목적

이 학습 가이드는 시험에서 예상되는 내용을 이해하는 데 도움이 되며 시험에서 다룰 수 있는 주제에 대한 요약과 추가 리소스에 대한 링크를 포함합니다. 이 문서의 정보와 자료는 시험을 준비하면서 공부에 집중하는 데 도움이 될 것입니다.

유용한 링크 설명
2024년 7월 25일 현재 측정된 기술 검토 이 목록은 제공된 날짜 이후에 측정된 기술을 나타냅니다. 해당 날짜 이후에 시험에 응시할 계획이라면 이 목록을 연구해 보세요.
2024년 7월 25일 이전에 측정된 기술을 검토 제공된 날짜 이전에 시험을 치르는 경우 이 기술 목록을 연구합니다.
변경 로그 제공된 날짜에 변경 내용을 보려면 변경 로그로 직접 이동하면 됩니다.
인증을 획득하는 방법 일부 인증은 하나의 시험에만 합격하면 되는 반면, 다른 인증은 여러 시험에 합격해야 합니다.
인증 갱신 Microsoft 준 전문가, 전문가 및 전문 분야 인증은 매년 만료됩니다. Microsoft Learn에서 무료 온라인 평가에 합격하면 인증을 갱신할 수 있습니다.
Microsoft Learn 프로필 인증 프로필을 Microsoft Learn에 연결하면 시험을 예약 및 갱신하고 인증서를 공유하고 인쇄할 수 있습니다.
시험 채점 및 점수 보고서 합격하기 위해서는 700점 이상의 점수가 필요합니다.
시험 샌드박스 시험 샌드박스를 방문하여 시험 환경을 살펴볼 수 있습니다.
편의 시설 요청 보조 디바이스를 사용하거나, 추가 시간이 필요하거나, 시험 환경의 일부를 수정해야 하는 경우 편의 시설을 요청할 수 있습니다.
무료 실습 평가 받기 시험 준비를 도와주는 실습 질문으로 기술을 테스트하세요.

시험 업데이트

우리의 시험은 역할을 수행하는 데 필요한 기술을 반영하기 위해 주기적으로 업데이트됩니다. 시험 응시 시기에 따라 두 가지 버전의 기술 측정 목표가 포함되어 있습니다.

항상 영어 버전의 시험을 먼저 업데이트합니다. 일부 시험은 다른 언어로 지역화되며 영어 버전이 업데이트된 후 약 8주 후에 업데이트됩니다. Microsoft는 앞에서 설명한 대로 현지화된 시험을 업데이트하기 위해 모든 노력을 기울이고 있지만 시험의 현지화된 버전이 이 일정에 따라 업데이트되지 않는 경우가 있을 수 있습니다. 사용 가능한 다른 언어는 시험 세부 정보 웹 페이지의 시험 일정 섹션에 나열됩니다. 원하는 언어로 시험을 볼 수 없는 경우 시험을 완료하는 데 30분을 추가로 요청할 수 있습니다.

참고

측정된 각 기술 다음에 나오는 글머리 기호는 해당 기술을 평가하는 방법을 설명하기 위한 것입니다. 관련 항목은 시험에서 다룰 수 있습니다.

참고

대부분의 질문은 GA(일반 공급)인 기능을 다룹니다. 이러한 기능이 일반적으로 사용되는 경우 시험에 미리 보기 기능에 대한 질문이 포함될 수 있습니다.

2024년 7월 25일 현재 측정된 기술

잠재 고객 프로파일

Microsoft Azure AI 엔지니어는 Azure AI를 최대한 활용하는 AI 솔루션을 구축, 관리, 배포합니다.

귀하의 책임에는 다음을 포함하여 AI 솔루션 개발의 모든 단계에 참여하는 것이 포함됩니다.

  • 요구 사항 정의 및 설계

  • 개발

  • 배포

  • 통합

  • 유지 관리

  • 성능 튜닝

  • 모니터링

솔루션 설계자의 도움을 받아 그들의 비전을 번역합니다. 또한 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, IoT(사물 인터넷) 전문가, 인프라 관리자 및 기타 소프트웨어 개발자와 협력하여 다음을 수행합니다.

  • 완전하고 안전한 엔드투엔드 AI 솔루션을 빌드합니다.

  • 다른 애플리케이션 및 솔루션에 AI 기능을 통합합니다.

Azure AI 엔지니어로서 귀하는 다음과 같은 언어를 사용하는 솔루션을 개발한 경험이 있습니다.

  • Python

  • C#

REST(Representational State Transfer) API와 SDK를 사용하여 Azure에서 안전한 이미지 처리, 비디오 처리, 자연어 처리, 지식 마이닝 및 생성형 AI 솔루션을 빌드할 수 있어야 합니다. 다음을 수행해야 합니다.

  • Azure AI 포트폴리오를 구성하는 구성 요소와 사용 가능한 데이터 스토리지 옵션을 이해합니다.

  • 책임 있는 AI 원칙을 적용할 수 있습니다.

기술 한눈에 보기

  • Azure AI 솔루션 계획 및 관리(15~20%)

  • 콘텐츠 조정 솔루션 구현(10~15%)

  • 컴퓨터 비전 솔루션 구현(15~20%)

  • 자연어 처리 솔루션 구현(30~35%)

  • 지식 마이닝 및 문서 인텔리전스 솔루션 구현(10~15%)

  • 생성형 AI 솔루션 구현(10~15%)

Azure AI 솔루션 계획 및 관리(15~20%)

적절한 Azure AI 서비스 선택

  • 컴퓨터 비전 솔루션에 적합한 서비스 선택

  • 자연어 처리 솔루션에 적합한 서비스 선택

  • 음성 솔루션에 적합한 서비스 선택

  • 생성형 AI 솔루션에 적합한 서비스 선택

  • 문서 인텔리전스 솔루션에 적합한 서비스 선택

  • 지식 마이닝 솔루션에 적합한 서비스 선택

Azure AI 서비스에 대한 계획, 만들기 및 배포

  • 책임 있는 AI 원칙을 충족하는 솔루션 계획

  • Azure AI 리소스 만들기

  • 서비스의 기본 엔드포인트 확인

  • Azure AI 서비스를 CI/CD(연속 통합 및 지속적인 업데이트) 파이프라인에 통합

  • 컨테이너 배포 계획 및 구현

Azure AI 서비스 관리, 모니터링 및 보안

  • 진단 로깅 구성

  • Azure AI 리소스 모니터링

  • Azure AI 서비스 비용 관리

  • 계정 키 관리

  • Azure Key Vault를 사용하여 계정 키 보호

  • Azure AI 서비스 리소스에 대한 인증 관리

  • 프라이빗 통신 관리

콘텐츠 조정 솔루션 구현(10~15%)

콘텐츠 배달을 위한 솔루션 만들기

  • Azure AI 콘텐츠 보안을 사용하여 텍스트 조정 솔루션 구현

  • Azure AI 콘텐츠 보안을 사용하여 이미지 조정 솔루션 구현

컴퓨터 비전 솔루션 구현(15~20%)

이미지 분석

  • 이미지 처리 요구 사항을 충족하는 시각적 기능 선택

  • 이미지에서 개체 검색 및 이미지 태그 생성

  • 이미지 처리 요청에 이미지 분석 기능 포함

  • 이미지 처리 응답 해석

  • Azure AI 비전을 사용하여 이미지에서 텍스트 추출

  • Azure AI 비전을 사용하여 필기 텍스트 변환

Azure AI Vision을 사용하여 사용자 지정 컴퓨터 비전 모델 구현

  • 이미지 분류 및 개체 감지 모델 중에서 선택

  • 이미지 레이블 지정

  • 이미지 분류 및 개체 검색을 포함하여 사용자 지정 이미지 모델 학습

  • 사용자 지정 비전 모델 메트릭 평가

  • 사용자 지정 비전 모델 게시

  • 사용자 지정 비전 모델 사용

비디오 분석

  • Azure AI Video Indexer를 사용하여 비디오 또는 라이브 스트림에서 인사이트 추출

  • Azure AI 비전 공간 분석을 사용하여 비디오에서 사람의 존재 및 이동 감지

자연어 처리 솔루션 구현(30~35%)

Azure AI 언어를 사용하여 텍스트 분석

  • 핵심 구 추출

  • 엔터티 추출

  • 텍스트 감정 판단

  • 텍스트에 사용되는 언어 감지

  • 텍스트에서 PII(개인 식별 정보) 검색

Azure AI 음성을 사용하여 음성 처리

  • 텍스트 음성 변환 구현

  • 음성 텍스트 변환 구현

  • SSML(음성 합성 생성 언어)을 사용하여 텍스트 음성 변환 개선

  • 사용자 지정 음성 솔루션 구현

  • 의도 인식 구현

  • 키워드 인식 구현

언어 번역

  • Azure AI 번역기 서비스를 사용하여 텍스트 및 문서 번역

  • 사용자 지정 모델 학습, 개선, 게시를 포함하여 사용자 지정 번역 구현

  • Azure AI 음성 서비스를 사용하여 음성 번역

  • Azure AI 음성 서비스를 사용하여 음성을 텍스트로 번역

  • 여러 언어로 동시에 번역

Azure AI 언어를 사용하여 언어 이해 모델 구현 및 관리

  • 의도 만들기 및 발화 추가

  • 엔터티 만들기

  • 언어 이해 모델 학습, 평가, 배포, 테스트

  • 언어 이해 모델 관리

  • 클라이언트 애플리케이션에서 언어 모델 사용

  • 언어 이해 모델 백업 및 복구

Azure AI 언어를 사용하여 사용자 지정 질문 답변 솔루션 만들기

  • 사용자 지정 질문 답변 프로젝트 만들기

  • 수동으로 질문 및 답변 쌍 추가

  • 원본 가져오기

  • 기술 자료 학습 및 테스트

  • 기술 자료 게시

  • 멀티 턴 만들기

  • 대체 구문 추가

  • 기술 자료에 잡담 추가

  • 기술 자료 내보내기

  • 다중 언어 질문 답변 솔루션 만들기

지식 마이닝 및 문서 인텔리전스 솔루션 구현(10~15%)

Azure AI 검색 솔루션 구현

  • Azure AI 검색 리소스 프로비전

  • 데이터 원본 만들기

  • 인덱스 만들기

  • 기술 세트 정의

  • 사용자 지정 기술 구현 및 기술 세트에 포함

  • 인덱서 만들기 및 실행

  • 구문, 정렬, 필터링, 와일드카드를 포함한 인덱스 쿼리

  • 파일, 개체, 테이블 프로젝션을 포함하여 지식 저장소 프로젝션 관리

Azure AI 문서 인텔리전스 솔루션 구현

  • 문서 인텔리전스 리소스 프로비전

  • 미리 빌드된 모델을 사용하여 문서에서 데이터 추출

  • 사용자 지정 문서 인텔리전스 모델 구현

  • 사용자 지정 문서 인텔리전스 모델에 대한 학습, 테스트 및 게시

  • 구성된 문서 인텔리전스 모델 만들기

  • 문서 인텔리전스 모델을 사용자 지정 Azure AI 검색 기술로 구현

생성형 AI 솔루션 구현(10~15%)

Azure OpenAI Service를 사용하여 콘텐츠 생성

  • Azure OpenAI Service 리소스 프로비전

  • Azure OpenAI 모델 선택 및 배포

  • 자연어를 생성하기 위한 프롬프트 제출

  • 코드를 생성하기 위한 프롬프트 제출

  • DALL-E 모델을 사용하여 이미지 생성

  • Azure OpenAI API를 사용하여 프롬프트 제출 및 응답 받기

생성형 AI 최적화

  • 생성 동작을 제어하는 매개 변수 구성

  • 프롬프트 엔지니어링 기술을 적용하여 응답 개선

  • Azure OpenAI 모델에서 사용자 고유의 데이터 사용

  • Azure OpenAI 모델 미세 조정

학습 리소스

시험에 응시하기 전에 학습하고 실습 경험을 얻는 것이 좋습니다. Microsoft는 설명서, 커뮤니티 사이트, 비디오에 대한 링크뿐만 아니라 자체 연구 옵션 및 교실 학습을 제공합니다.

학습 리소스 학습 및 설명서 링크
학습 자기 주도적 학습 경로 및 모듈 중 선택 또는 강사 주도 과정 수강
설명서 찾기 Azure AI 서비스
Azure AI Vision
Azure AI Video Indexer
Azure AI 언어
Azure AI Speech
Azure AI 검색
Azure OpenAI
Azure AI 문서 인텔리전스
질문하기 Microsoft Q&A | Microsoft Docs
커뮤니티 지원 받기 AI - Machine Learning - Microsoft Tech Community
AI - Machine Learning Blog - Microsoft Tech Community
Microsoft Learn 팔로우 Microsoft Learn - Microsoft Tech Community
비디오 찾기 AI Show
다른 Microsoft Learn 쇼 찾아보기

로그 변경

테이블 이해의 핵심: 토픽 그룹(기능 그룹이라고도 함)은 굵은 서체로 되어 있고 그 뒤에 각 그룹 내의 목표가 표시됩니다. 이 표는 측정된 두 버전의 시험 기술을 비교한 것이며 세 번째 열은 변경 범위를 설명합니다.

2024년 7월 25일 이전의 기술 영역 2024년 7월 25일 현재 기술 영역 변경
대상 그룹 프로필 변경 내용 없음
Azure AI 솔루션 계획 및 관리 Azure AI 솔루션 계획 및 관리 변경 내용 없음
적절한 Azure AI 서비스 선택 적절한 Azure AI 서비스 선택 변경 내용 없음
Azure AI 서비스에 대한 계획, 만들기 및 배포 Azure AI 서비스에 대한 계획, 만들기 및 배포 변경 없음
Azure AI 서비스 관리, 모니터링 및 보안 Azure AI 서비스 관리, 모니터링 및 보안 변경 없음
콘텐츠 조정 솔루션 구현 콘텐츠 조정 솔루션 구현 변경 없음
콘텐츠 배달을 위한 솔루션 만들기 콘텐츠 배달을 위한 솔루션 만들기 변경 없음
컴퓨터 비전 솔루션 구현 컴퓨터 비전 솔루션 구현 변경 내용 없음
이미지 분석 이미지 분석 변경 내용 없음
Azure AI Vision을 사용하여 사용자 지정 컴퓨터 비전 모델 구현 Azure AI Vision을 사용하여 사용자 지정 컴퓨터 비전 모델 구현 변경 내용 없음
비디오 분석 비디오 분석 변경 내용 없음
자연어 처리 솔루션 구현 자연어 처리 솔루션 구현 변경 내용 없음
Azure AI 언어를 사용하여 텍스트 분석 Azure AI 언어를 사용하여 텍스트 분석 변경 내용 없음
Azure AI 음성을 사용하여 음성 처리 Azure AI 음성을 사용하여 음성 처리 변경 내용 없음
언어 번역 언어 번역 변경 내용 없음
Azure AI 언어를 사용하여 언어 이해 모델 구현 및 관리 Azure AI 언어를 사용하여 언어 이해 모델 구현 및 관리 변경 내용 없음
Azure AI 언어를 사용하여 질문 답변 솔루션 만들기 Azure AI 언어를 사용하여 사용자 지정 질문 답변 솔루션 만들기
지식 마이닝 및 문서 인텔리전스 솔루션 구현 지식 마이닝 및 문서 인텔리전스 솔루션 구현 변경 없음
Azure AI 검색 솔루션 구현 Azure AI 검색 솔루션 구현 변경 없음
Azure AI 문서 인텔리전스 솔루션 구현 Azure AI 문서 인텔리전스 솔루션 구현 변경 없음
생성형 AI 솔루션 구현 생성형 AI 솔루션 구현 변경 내용 없음
Azure OpenAI Service를 사용하여 콘텐츠 생성 Azure OpenAI Service를 사용하여 콘텐츠 생성 변경 내용 없음
생성형 AI 최적화 생성형 AI 최적화 변경 없음

2024년 7월 25일 이전에 측정된 기술

잠재 고객 프로파일

Microsoft Azure AI 엔지니어는 Azure AI를 최대한 활용하는 AI 솔루션을 구축, 관리, 배포합니다.

귀하의 책임에는 다음을 포함하여 AI 솔루션 개발의 모든 단계에 참여하는 것이 포함됩니다.

  • 요구 사항 정의 및 설계

  • 개발

  • 배포

  • 통합

  • 유지 관리

  • 성능 튜닝

  • 모니터링

솔루션 설계자의 도움을 받아 그들의 비전을 번역합니다. 또한 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, IoT(사물 인터넷) 전문가, 인프라 관리자 및 기타 소프트웨어 개발자와 협력하여 다음을 수행합니다.

  • 완전하고 안전한 엔드투엔드 AI 솔루션을 빌드합니다.

  • 다른 애플리케이션 및 솔루션에 AI 기능을 통합합니다.

Azure AI 엔지니어로서 귀하는 다음과 같은 언어를 사용하는 솔루션을 개발한 경험이 있습니다.

  • Python

  • C#

REST(Representational State Transfer) API와 SDK를 사용하여 Azure에서 안전한 이미지 처리, 비디오 처리, 자연어 처리, 지식 마이닝 및 생성형 AI 솔루션을 빌드할 수 있어야 합니다. 다음을 수행해야 합니다.

  • Azure AI 포트폴리오를 구성하는 구성 요소와 사용 가능한 데이터 스토리지 옵션을 이해합니다.

  • 책임 있는 AI 원칙을 적용할 수 있습니다.

기술 한눈에 보기

  • Azure AI 솔루션 계획 및 관리(15~20%)

  • 콘텐츠 조정 솔루션 구현(10~15%)

  • 컴퓨터 비전 솔루션 구현(15~20%)

  • 자연어 처리 솔루션 구현(30~35%)

  • 지식 마이닝 및 문서 인텔리전스 솔루션 구현(10~15%)

  • 생성형 AI 솔루션 구현(10~15%)

Azure AI 솔루션 계획 및 관리(15~20%)

적절한 Azure AI 서비스 선택

  • 컴퓨터 비전 솔루션에 적합한 서비스 선택

  • 자연어 처리 솔루션에 적합한 서비스 선택

  • 음성 솔루션에 적합한 서비스 선택

  • 생성형 AI 솔루션에 적합한 서비스 선택

  • 문서 인텔리전스 솔루션에 적합한 서비스 선택

  • 지식 마이닝 솔루션에 적합한 서비스 선택

Azure AI 서비스에 대한 계획, 만들기 및 배포

  • 책임 있는 AI 원칙을 충족하는 솔루션 계획

  • Azure AI 리소스 만들기

  • 서비스의 기본 엔드포인트 확인

  • Azure AI 서비스를 CI/CD(연속 통합 및 지속적인 업데이트) 파이프라인에 통합

  • 컨테이너 배포 계획 및 구현

Azure AI 서비스 관리, 모니터링 및 보안

  • 진단 로깅 구성

  • Azure AI 리소스 모니터링

  • Azure AI 서비스 비용 관리

  • 계정 키 관리

  • Azure Key Vault를 사용하여 계정 키 보호

  • Azure AI 서비스 리소스에 대한 인증 관리

  • 프라이빗 통신 관리

콘텐츠 조정 솔루션 구현(10~15%)

콘텐츠 배달을 위한 솔루션 만들기

  • Azure AI 콘텐츠 보안을 사용하여 텍스트 조정 솔루션 구현

  • Azure AI 콘텐츠 보안을 사용하여 이미지 조정 솔루션 구현

컴퓨터 비전 솔루션 구현(15~20%)

이미지 분석

  • 이미지 처리 요구 사항을 충족하는 시각적 기능 선택

  • 이미지에서 개체 검색 및 이미지 태그 생성

  • 이미지 처리 요청에 이미지 분석 기능 포함

  • 이미지 처리 응답 해석

  • Azure AI 비전을 사용하여 이미지에서 텍스트 추출

  • Azure AI 비전을 사용하여 필기 텍스트 변환

Azure AI Vision을 사용하여 사용자 지정 컴퓨터 비전 모델 구현

  • 이미지 분류 및 개체 감지 모델 중에서 선택

  • 이미지 레이블 지정

  • 이미지 분류 및 개체 검색을 포함하여 사용자 지정 이미지 모델 학습

  • 사용자 지정 비전 모델 메트릭 평가

  • 사용자 지정 비전 모델 게시

  • 사용자 지정 비전 모델 사용

비디오 분석

  • Azure AI Video Indexer를 사용하여 비디오 또는 라이브 스트림에서 인사이트 추출

  • Azure AI 비전 공간 분석을 사용하여 비디오에서 사람의 존재 및 이동 감지

자연어 처리 솔루션 구현(30~35%)

Azure AI 언어를 사용하여 텍스트 분석

  • 핵심 구 추출

  • 엔터티 추출

  • 텍스트 감정 판단

  • 텍스트에 사용되는 언어 감지

  • 텍스트에서 PII(개인 식별 정보) 검색

Azure AI 음성을 사용하여 음성 처리

  • 텍스트 음성 변환 구현

  • 음성 텍스트 변환 구현

  • SSML(음성 합성 생성 언어)을 사용하여 텍스트 음성 변환 개선

  • 사용자 지정 음성 솔루션 구현

  • 의도 인식 구현

  • 키워드 인식 구현

언어 번역

  • Azure AI 번역기 서비스를 사용하여 텍스트 및 문서 번역

  • 사용자 지정 모델 학습, 개선, 게시를 포함하여 사용자 지정 번역 구현

  • Azure AI 음성 서비스를 사용하여 음성 번역

  • Azure AI 음성 서비스를 사용하여 음성을 텍스트로 번역

  • 여러 언어로 동시에 번역

Azure AI 언어를 사용하여 언어 이해 모델 구현 및 관리

  • 의도 만들기 및 발화 추가

  • 엔터티 만들기

  • 언어 이해 모델 학습, 평가, 배포, 테스트

  • 언어 이해 모델 관리

  • 클라이언트 애플리케이션에서 언어 모델 사용

  • 언어 이해 모델 백업 및 복구

Azure AI 언어를 사용하여 질문 답변 솔루션 만들기

  • 질문 답변 프로젝트 만들기

  • 수동으로 질문 및 답변 쌍 추가

  • 원본 가져오기

  • 기술 자료 학습 및 테스트

  • 기술 자료 게시

  • 멀티 턴 만들기

  • 대체 구문 추가

  • 기술 자료에 잡담 추가

  • 기술 자료 내보내기

  • 다중 언어 질문 답변 솔루션 만들기

지식 마이닝 및 문서 인텔리전스 솔루션 구현(10~15%)

Azure AI 검색 솔루션 구현

  • Azure AI 검색 리소스 프로비전

  • 데이터 원본 만들기

  • 인덱스 만들기

  • 기술 세트 정의

  • 사용자 지정 기술 구현 및 기술 세트에 포함

  • 인덱서 만들기 및 실행

  • 구문, 정렬, 필터링, 와일드카드를 포함한 인덱스 쿼리

  • 파일, 개체, 테이블 프로젝션을 포함하여 지식 저장소 프로젝션 관리

Azure AI 문서 인텔리전스 솔루션 구현

  • 문서 인텔리전스 리소스 프로비전

  • 미리 빌드된 모델을 사용하여 문서에서 데이터 추출

  • 사용자 지정 문서 인텔리전스 모델 구현

  • 사용자 지정 문서 인텔리전스 모델에 대한 학습, 테스트 및 게시

  • 구성된 문서 인텔리전스 모델 만들기

  • 문서 인텔리전스 모델을 사용자 지정 Azure AI 검색 기술로 구현

생성형 AI 솔루션 구현(10~15%)

Azure OpenAI Service를 사용하여 콘텐츠 생성

  • Azure OpenAI Service 리소스 프로비전

  • Azure OpenAI 모델 선택 및 배포

  • 자연어를 생성하기 위한 프롬프트 제출

  • 코드를 생성하기 위한 프롬프트 제출

  • DALL-E 모델을 사용하여 이미지 생성

  • Azure OpenAI API를 사용하여 프롬프트 제출 및 응답 받기

생성형 AI 최적화

  • 생성 동작을 제어하는 매개 변수 구성

  • 프롬프트 엔지니어링 기술을 적용하여 응답 개선

  • Azure OpenAI 모델에서 사용자 고유의 데이터 사용

  • Azure OpenAI 모델 미세 조정