Guide de l'examen Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900

Aperçu

This course provides a clear understanding of core AI concepts, Microsoft Azure AI services, and the essential strategies behind responsible and effective AI implementation. Learners will gain foundational knowledge that is increasingly valuable across technology, business, and data-driven roles.

By exploring real Azure tools and services, you will learn how to apply AI workloads, understand machine learning fundamentals, and recognize key use cases in computer vision, natural language processing, and generative AI. This course equips you with the practical insights needed to confidently prepare for the AI-900 certification and apply your skills professionally.

The curriculum blends theory with hands-on examples, providing both conceptual clarity and demonstrations of Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services, and Azure OpenAI Service. You’ll see how real-world AI solutions are designed, deployed, and evaluated.

This course is ideal for beginners, aspiring AI practitioners, IT professionals, and business users looking to understand AI on Azure. No prior coding or data science experience is required.

Programme

• Identifier les caractéristiques des charges de travail d'IA courantes
Dans cette section, nous explorons les caractéristiques clés des charges de travail Azure AI, y compris la surveillance des données, la modération de contenu, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, en mettant l'accent sur leurs applications pratiques dans les solutions d'affaires.
• Identifier les principes directeurs pour une IA responsable
Dans cette section, nous abordons les considérations clés pour le développement responsable de l'IA, y compris la responsabilité, l'inclusivité et la fiabilité.
• Identifier les techniques courantes d'apprentissage automatique
Dans cette section, nous explorons les techniques d'apprentissage automatique telles que la régression, la classification et le regroupement, en mettant l'accent sur leurs applications pratiques et leurs métriques d'évaluation pour l'analyse et la prédiction des données.
• Décrire les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
Dans cette section, nous explorons les caractéristiques, les labels et la préparation des données en apprentissage automatique, en nous concentrant sur les ensembles de données d'entraînement et de validation et leurs rôles dans le développement de modèles.
• Décrire les capacités d'Azure Machine Learning
Dans cette section, nous explorons les capacités d'Azure ML, y compris AutoML, les services de données et le déploiement des modèles.
• Identifier les types courants de solutions de vision par ordinateur
Dans cette section, nous abordons les solutions de vision par ordinateur, y compris les fonctionnalités d'analyse d'image, d'objet et de visage.
• Identifier les outils et services Azure pour les tâches de vision par ordinateur
Dans cette section, nous explorons les services Azure AI Vision, Face et Video Indexer pour l'analyse d'images, la reconnaissance faciale et les insights vidéo, en insistant sur leurs capacités d'apprentissage automatique préconstruites et personnalisables.
• Identifier les caractéristiques des scénarios de charge de travail de PNL courants
Dans cette section, nous explorons les caractéristiques des charges de travail de PNL comme l'extraction de mots-clés, la reconnaissance d'entités et l'analyse de sentiment avec des applications pratiques.
• Identifier les outils et services Azure pour les charges de travail de PNL
Dans cette section, nous explorons les services Azure AI pour les tâches de PNL, en mettant l'accent sur l'analyse linguistique, le traitement de la parole et les capacités de traduction pour soutenir le développement d'applications avec du texte, de la parole et du contenu multilingue.
• Identifier les caractéristiques des solutions d'IA générative
Dans cette section, nous abordons les caractéristiques de l'IA générative, les considérations éthiques et les applications réelles.
• Identifier les capacités du service Azure OpenAI
Dans cette section, nous abordons les capacités du service Azure OpenAI en matière de génération de langage naturel, de code et d'images pour les applications d'IA dans Azure.

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Enseigné par

Packt - Course Instructors

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Matières

Programming