[資格] AI-900 Azure AI Fandamentals

Azure AI Fandamentals試験について、合格するまでの記録です。

こちらも基礎コースなので、オンライントレーニングを受講し、無料で受験してくるので合格するまで挑戦したいと思います。とはいえ一発で合格したいのでオンライントレーニングの内容から要点等をここにまとめておきます。

Azure AI Fandamentalsについて

概要

機械学習・AIワークロードの知識、およびそれらの実装についての知識を問われる試験です。

https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/certifications/exams/ai-900

試験

試験コード	AI-900
合格ライン	700点 / 900点
問題数	45-48問程度
試験時間	45分程度

※問題数と試験時間について公式に記載はありませんが、おそらく他の基礎コースと同程度と思われます。

事前対策

事前対策としてはオンライントレーニングで受講した内容と、公式ドキュメント(WEB)を使って対策していきます。

※データの基礎同様、日本語の参考書・テキスト等は現時点(2022/06)でおそらくありません。

Microsoft AIの基本原則について

• 公平性
  すべての人を公平に扱う
• 信頼性と安全性
  確実かつ安全に、一貫して動作すること
• プライバシーとセキュリティ
  プライバシーやビジネスの情報について保護する
• 包括性
  AI技術が幅広い人間のニーズや経験を組み込み、それらに対処する
• 透明性
  理解しやすいシステムである必要がある
• アカウンタビリティ
  システムがどのように動作するかについて説明責任がある

Azure Machin Learning

AIシステムの基盤となるもので、予測を行い、データから結論を導き出す方法をコンピュータモデルに「教える」ことを指す。

• 自動機械学習
  データから効果的な機械学習モデルを作成する
• Azure Machine Learning デザイナー
  機械学習ソリューションのコードなしで開発を可能にするGUI
• パイプライン
  モデルのトレーニング、デプロイ、管理タスクを調整

Anomaly Detector

異常検出ソリューションを開発するためのAPIを提供する。

例) ジャガイモの出荷時に形の悪いものや、サイズが小さすぎるものをはじくための仕組み

Computer Vision

コンテンツやテキストの抽出、顔の検出、画像の分類などを提供する。

• 光学文字認識(OCR)
  画像内のテキスト、手書きのテキストなどを検出する。

Custom Vision

モデルのトレーニングのためのサービスで、あらかじめ画像を用意し、トレーニング結果を評価する。

Face

人間の顔を検出、認識、分析するAPIを提供する。

Form Recognizer

画像やPDFデータ内からドキュメント内のデータを処理する。

Text Analytics

未加工のテキストに対して高度な自然言語処理を実行する。

• 言語検出
• 感情分析
• キーフレーズ検出
• エンティティ識別

QnA Maker

自然な会話レイヤーを作成できるクラウドベースの自然言語処理 (NLP) サービスを提供する。

質問と回答がペアになったナレッジベースを構成し、チャットボットと組み合わせてFAQなどで使用される。

Azure Bot Service

会話型AIアプリケーションを提供する。Botに「おしゃべり」を追加することで、Botがより会話的で魅力的なものにすることができる。

結果と所感

結果についてはなんとか一発で合格できました。

全体としては「こんなアプリケーションを作りたいんだけど、どのサービスを使ったらよいか」という感じの問題が多く、各サービスの概要さえ掴んでおけばある程度予想でも答えられそうな問題ばかりでした。

実装スキルはほとんど問われないので、他の基礎コースの試験よりは簡単な印象です。

この資格の上位にあたる「Azure AI Engineer Associate」が、構築、管理、デプロイについてのスキルが必要になるので、こちらについてもいずれ挑戦したいと思います。