Pratique pour l'examen | Microsoft Azure AI-900
Soyez prêt pour l'examen de Microsoft Azure AI-900 (Intelligence artificielle et apprentissage automatique)
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Soyez prêt pour l'examen de Microsoft Azure AI-900 (Intelligence artificielle et apprentissage automatique)
Afin de définir des attentes réalistes, veuillez noter : Ces questions ne sont PAS des questions officielles que vous trouverez sur l'examen officiel. Ces questions couvrent tout le matériel décrit dans les sections de connaissances ci-dessous. Beaucoup de questions sont basées sur des scénarios fictifs qui contiennent des questions posées.
Les exigences de connaissances officielles pour l'examen sont revues régulièrement pour s'assurer que le contenu a les dernières exigences incorporées dans les questions pratiques. Les mises à jour du contenu sont souvent effectuées sans notification préalable et peuvent être modifiées à tout moment.
Beaucoup de questions ont à la fois le terme anglais et la traduction française car plusieurs termes et fonctions de Microsoft Azure sont en anglais. De cette façon, vous serez en mesure de reconnaître les composants que vous rencontrerez dans Azure.
Chaque question a une explication détaillée et des liens vers des documents de référence pour soutenir les réponses qui garantissent l'exactitude des solutions aux problèmes.
L'ordre des questions sera changé chaque fois que vous répéterez les tests. Vous aurez donc besoin de savoir pourquoi une réponse est correcte, et pas seulement que la réponse correcte était l'item "B" la dernière fois que vous avez passé le test.
REMARQUE : Ce cours ne doit pas être votre seul matériel d'étude pour vous préparer à l'examen officiel. Ces tests pratiques sont destinés à compléter le matériel d'étude de sujet.
IMPORTANT: sachez que pour les examens, les noms de produits et des termes sont en anglais, de sorte que l'apprenant se familiarise avec de nombreux termes en anglais quelle que soit la langue de l'examen.
Cet examen est l'occasion de démontrer la connaissance des concepts d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (IA) et des services Microsoft Azure associés. Les candidats à cet examen doivent être familiarisés avec le matériel d’apprentissage à votre rythme ou dirigé par un instructeur de l’AI-900.
Cet examen est destiné aux candidats ayant une formation technique et non technique. Une expérience en science des données et en génie logiciel n’est pas requise ; cependant, une connaissance des bases du cloud et des applications client-serveur serait bénéfique.
Azure AI Fundamentals peut être utilisé pour préparer d’autres certifications Azure basées sur les rôles, comme Azure Data Scientist Associate ou Azure AI Engineer Associate, mais ce n’est une condition préalable pour aucune d’entre elles.
Décrire les charges de travail et les considérations liées à l'intelligence artificielle (20 à 25 %)
Décrire les principes fondamentaux du machine learning sur Azure (25 à 30 %)
Décrire les fonctionnalités des charges de travail de vision par ordinateur sur Azure (15 à 20 %)
Décrire les fonctionnalités des charges de travail de traitement du langage naturel (NLP) sur Azure (25 à 30 %)
Décrire les charges de travail et les considérations liées à l'intelligence artificielle (20 à 25 %)
Identifier les fonctionnalités des charges de travail d'IA courantes
Identifier les fonctionnalités des charges de travail de détection d'anomalies
Identifier les charges de travail de vision par ordinateur
Identifier les charges de travail de traitement du langage naturel
Identifier les charges de travail d'exploration de connaissances
Identifier les principes directeurs d’une IA responsable
Décrire les considérations d'équité dans une solution d'IA
Décrire les considérations relatives à la fiabilité et à la sécurité dans une solution d'IA
Décrire les considérations relatives à la confidentialité et à la sécurité dans une solution d'IA
Décrire les considérations relatives à l'inclusivité dans une solution d'IA
Décrire les considérations relatives à la transparence dans une solution d'IA
Décrire les considérations relatives à la responsabilité dans une solution d'IA
Décrire les principes fondamentaux du machine learning sur Azure (25 à 30 %)
Identifier les types courants d’apprentissage automatique
Identifier les scénarios d'apprentissage automatique de régression
Identifier les scénarios d'apprentissage automatique de classification
Identifier les scénarios de clustering machine learning
Décrire les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
Identifier les fonctionnalités et les étiquettes dans un ensemble de données pour l'apprentissage automatique
Décrire comment les ensembles de données de formation et de validation sont utilisés dans l'apprentissage automatique
Décrire les fonctionnalités des outils visuels dans Azure Machine Learning Studio
Apprentissage automatique automatisé
Concepteur Azure Machine Learning
Décrire les fonctionnalités des charges de travail de vision par ordinateur sur Azure (15 à 20 %)
Identifier les types courants de solutions de vision par ordinateur
Identifier les fonctionnalités des solutions de classification d'images
Identifier les fonctionnalités des solutions de détection d'objets
Identifier les fonctionnalités des solutions de reconnaissance optique de caractères
Identifier les fonctionnalités des solutions de détection et d'analyse faciales
Identifier les outils et services Azure pour les tâches de vision par ordinateur
Identifier les capacités du service Computer Vision
Identifier les capacités du service Custom Vision
Identifier les capacités du service Face
Identifier les fonctionnalités du service Form Recognizer
Décrire les fonctionnalités des charges de travail de traitement du langage naturel (NLP) sur Azure (25 à 30 %)
Identifier les caractéristiques des scénarios de charge de travail PNL courants
Identifier les fonctionnalités et les utilisations de l'extraction de phrases clés
Identifier les fonctionnalités et les utilisations de la reconnaissance d'entités
Identifier les fonctionnalités et les utilisations de l'analyse des sentiments
Identifier les fonctionnalités et les utilisations de la modélisation du langage
Identifier les fonctionnalités et les utilisations de la reconnaissance et de la synthèse vocales
Identifier les fonctionnalités et les utilisations de la traduction
Identifier les outils et services Azure pour les charges de travail NLP
Identifier les capacités du service linguistique
Identifier les capacités du service Speech
Identifier les capacités du service de traduction
Identifier les considérations relatives aux solutions d'IA conversationnelle sur Azure
Identifier les fonctionnalités et les utilisations des robots
Identifier les fonctionnalités de Power Virtual Agents et du service Azure Bot
L'examen est disponible dans les langues suivantes: anglais, japonais, chinois (simplifié), coréen, allemand, français et espagnol
