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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/ai-900-examen-pratique-simule-azure-ai-fundamentals/
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课程名称：AI-900：微软Azure人工智能基础认证考试模拟 课程概述：该课程旨在帮助学员为AI-900：微软Azure人工智能基础认证考试做好充分准备，通过全面的模拟考试来评估自己的知识水平和备考情况。该模拟考试重点涵盖微软Azure中的人工智能概念和服务，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等广泛主题。通过模拟真实考试的格式和内容，帮助学员识别需要改进的领域，增强技能的自信心。 模拟考试包含多种题型，类似于真实认证考试的内容，包括选择题、案例研究和互动元素，确保学员充分熟悉考试格式。此外，每道题目都提供详细的解析，帮助学员理解正确答案的推理，吸取经验教训。该全面的方法不仅能帮助学员顺利通过考试，同时也能加深对微软Azure人工智能概念和服务的理解。 不论是对人工智能的初学者，还是希望验证已有知识的从业者，AI-900模拟考试都是备考的重要工具，适合具备基础云计算和微软Azure知识的人员，以及希望展示其人工智能专业能力的经验丰富者。通过该考试模拟，学员可以自信地参加AI-900认证考试，迈向职业生涯的新阶段。 课程内容覆盖最新的人工智能趋势和技术，学员将有机会探索微软Azure提供的各种人工智能服务，如Azure认知服务、Azure机器学习和Azure Bot服务。他们还将学习如何利用这些服务创建解决方案，分析图像、解读语言、理解自然语言以及进行智能对话。此外，课程还强调人工智能的伦理和责任使用，确保学员在开发AI解决方案时充分理解相关伦理考量。 最终，学员在完成AI-900课程后，将拥有扎实的人工智能基础知识和实际使用微软Azure工具及服务的能力，助力他们在这一迅速发展的领域中建立起专业优势。
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Avec les mises à jour les plus récentes du programme, les apprenants peuvent s'attendre à acquérir des connaissances sur les dernières technologies et outils d'IA disponibles dans Microsoft Azure, les rendant bien équipés pour relever les défis réels de l'IA.Tout au long du cours, les étudiants auront l'opportunité d'explorer divers services d'IA proposés par Microsoft Azure, tels que Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning et Azure Bot Services. Ils apprendront également comment tirer parti de ces services pour créer des solutions d'IA capables d'analyser des images, d'interpréter des discours, de comprendre le langage naturel et d'engager des conversations intelligentes. De plus, le cours couvrira l'utilisation éthique et responsable de l'IA, garantissant que les apprenants comprennent l'importance des considérations éthiques lors du développement de solutions d'IA.AI-900: Détails de l'examen Microsoft Azure AI Fundamentals:Nom de l'examen: Microsoft Certified - Azure AI FundamentalsCode d'examen: AI-900Prix de l'examen: 99 $ (USD)Nombre de questions: maximum de 40 à 60 questions,Type de questions: Questions à choix multiples (à réponses uniques et multiples), glisser-déposer et basées sur les performances,Durée du test: 60 minutes. L'examen est disponible en anglais et en japonais.Note de passage: 700/1000Langues: anglais, japonais, coréen et chinois simplifiéCalendrier de l'examen: Pearson VUECompétences en un clin d'ailDécrire les charges de travail et les considérations de l'intelligence artificielle (15 à 20 %)Décrire les principes fondamentaux du Machine Learning sur Azure (20 à 25 %)Décrire les caractéristiques des charges de travail de la vision par ordinateur sur Azure (15 à 20 %)Décrire les caractéristiques des charges de travail du traitement du langage naturel (NLP) sur Azure (15 à 20 %)Décrire les fonctionnalités des charges de travail d'IA générative sur Azure (15 à 20 %)Décrire les charges de travail et les considérations de l'intelligence artificielle (15 à 20 %)Identifier les caractéristiques des charges de travail courantes de l'IAIdentifier les caractéristiques de modération du contenu et des charges de travail de personnalisationIdentifier les charges de travail de la vision par ordinateurIdentifier les charges de travail de traitement du langage naturelIdentifier les charges de travail d'exploration des connaissancesIdentifier les charges de travail d'intelligence documentaireIdentifier les caractéristiques des charges de travail d'IA générativeIdentifier les principes fondamentaux d'une IA responsableDécrire les considérations relatives à l'impartialité dans une solution d'IADécrire les considérations relatives à la fiabilité et à la sécurité dans une solution d'IADécrire les considérations relatives à la confidentialité et à la sécurité dans une solution d'IADécrire les considérations relatives à l'inclusion dans une solution d'IADécrire les considérations relatives à la transparence dans une solution d'IADécrire les considérations relatives à la responsabilité dans une solution d'IADécrire les principes fondamentaux du Machine Learning sur Azure (20 à 25 %)Identifier les techniques courantes de Machine LearningIdentifier les scénarios de machine learning de régressionIdentifier les scénarios de machine learning de classificationIdentifier les scénarios de machine learning de clusteringIdentifier les caractéristiques des techniques de Deep LearningDécrire les principaux concepts de machine learningIdentifier les caractéristiques et les étiquettes d'un jeu de données pour le machine learningDécrire l'utilisation des jeux de données d'apprentissage et de validation dans le machine learningDécrire les capacités d'Azure Machine LearningDécrire les capacités du Machine Learning automatiséDécrire les services de calcul et de données pour la science des données et le Machine LearningDécrire les capacités de gestion et de déploiement de modèle dans Azure Machine LearningDécrire les caractéristiques des charges de travail de la vision par ordinateur sur Azure (15 à 20 %)Identifier les types courants de solutions de vision par ordinateurIdentifier les caractéristiques des solutions de classification d'imagesIdentifier les caractéristiques des solutions de détection d'objetsIdentifier les caractéristiques des solutions de reconnaissance optique de caractèresIdentifier les fonctionnalités des solutions de détection faciale et d'analyse facialeIdentifier les outils et services Azure pour les tâches de vision par ordinateurDécrire les capacités du service Azure AI VisionDécrire les capacités du service de détection des visages Azure AIDécrire les caractéristiques des charges de travail du traitement du langage naturel (NLP) sur Azure (15 à 20 %)Identifier les caractéristiques des scénarios courants de charge de travail NLPIdentifier les caractéristiques et les utilisations de l'extraction de phrases clésIdentifier les caractéristiques et les utilisations de la reconnaissance d'entitésIdentifier les caractéristiques et les utilisations de l'analyse des sentimentsIdentifier les caractéristiques et les utilisations de la modélisation du langageIdentifier les caractéristiques et les utilisations de la reconnaissance vocale et de la synthèse vocaleIdentifier les caractéristiques et les utilisations de la traductionIdentifier les outils et services Azure pour les charges de travail du traitement du langage naturelDécrire les capacités du service Azure AI LanguageDécrire les capacités du service Azure AI SpeechDécrire les fonctionnalités des charges de travail d'IA générative sur Azure (15 à 20 %)Identifier les caractéristiques des solutions d'IA générativeIdentifier les caractéristiques des modèles d'IA générativeIdentifier les scénarios courants pour l'IA générativeIdentifier les considérations relatives à l'IA responsable pour l'IA générativeIdentifier les capacités d'Azure OpenAI ServiceDécrire les capacités de génération de langage naturel d'Azure OpenAI ServiceDécrire les capacités de génération de code d'Azure OpenAI ServiceDécrire les capacités de génération d'images d'Azure OpenAI ServiceÀ la fin du cours AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals, les étudiants disposeront d'une base solide en concepts d'IA et de compétences pratiques dans l'utilisation des outils et services d'IA dans l'environnement Microsoft Azure. Qu'ils soient nouveaux dans l'IA ou qu'ils cherchent à élargir leurs connaissances dans ce domaine en évolution rapide, ce cours leur fournira l'expertise nécessaire pour commencer à créer des solutions d'IA à l'aide de Microsoft Azure. Avec les dernières mises à jour des programmes, les apprenants peuvent être sûrs qu'ils apprennent les concepts et technologies d'IA les plus récents, ce qui en fait des atouts précieux dans le domaine en constante croissance de l'intelligence artificielle.
