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Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate - Certifications | Microsoft Learn
- MS資格位置付け
評価されるスキル/理解
- Microsoft Azure AI エンジニアとして、Azure AI を活用する AI ソリューションを構築、管理、デプロイします。
Microsoft Azure AI エンジニアの責任には、次のような AI ソリューション開発のすべてのフェーズに参加することが含まれます。
- 要件の定義と設計
- 開発
- 展開
- 統合
- メンテナンス
- パフォーマンスのチューニング
- 監視
ソリューション アーキテクトと協力して、そのビジョンを翻訳します。
データ サイエンティスト、データ エンジニア、モノのインターネット (IoT) スペシャリスト、インフラストラクチャ管理者、その他のソフトウェア開発者と協力して、次のことを行います。
- 完全で安全なエンドツーエンドの AI ソリューションを構築する。
- 他のアプリケーションやソリューションに AI 機能を統合する。
Azure AI エンジニアとして、次のような言語を使用するソリューションを開発した経験があること。
Representational State Transfer (REST) API と SDK を使用して、セキュリティで保護された画像処理、ビデオ処理、自然言語処理、ナレッジ マイニング、生成 AI ソリューションを Azure 上に構築できる必要があります。 次の手順に従います。
評価されるスキル
- Azure AI ソリューションの計画と管理
- 意思決定サポート ソリューションを実装する
- コンピューター ビジョン ソリューションを実装する
- 自然言語処理のソリューションを実装する
- ナレッジ マイニングとドキュメント インテリジェンス ソリューションを実装する
- 生成 AI ソリューションを実装する
学習ガイド
試験 AI-102: Microsoft Azure AI ソリューションの設計と実装に関する学習ガイド | Microsoft Learn
Azure AI ソリューションを計画して管理する (15 から 20%)
適切な Azure AI サービスを選択する
コンピューター ビジョン ソリューションに適したサービスを選ぶ
自然言語処理ソリューションに適したサービスを選ぶ
スピーチ ソリューションに適したサービスを選択する
生成 AI ソリューションに適したサービスを選ぶ
ドキュメント インテリジェンス ソリューションに適したサービスを選ぶ
ナレッジ マイニング ソリューションに適したサービスを選ぶ
Azure AI サービスを計画、作成、デプロイする
責任ある AI の原則を満たすソリューションを計画する
Azure AI リソースを作成する
サービスの既定のエンドポイントを決定する
Azure AI サービスを継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) パイプラインに統合する
コンテナーのデプロイを計画して実装する
Azure AI サービスの管理、監視、セキュリティ保護を行う
診断ログを構成する
Azure AI リソースを監視する
Azure AI サービスのコストを管理する
アカウント キーを管理する
Azure Key Vault を使用してアカウント キーを保護する
Azure AI サービス リソースの認証を管理する
プライベート通信を管理する
コンテンツ モデレーション ソリューションを実装する (10 - 15%)
コンテンツ配信用のソリューションを作成する
コンピューター ビジョン ソリューションを実装する (15 から 20%)
画像を分析する
Azure AI Vision を使用してカスタム コンピューター ビジョン モデルを実装する
画像分類および物体検出モデルのどちらかを選択する
ラベル イメージ
画像分類や物体検出など、カスタム画像モデルをトレーニングする
カスタム ビジョン モデルのメトリックを評価する
カスタム ビジョン モデルを発行する
カスタム ビジョン モデルを使用する
ビデオを分析する
Azure AI Video Indexer を使用して、ビデオまたはライブ ストリームから分析情報を抽出する
Azure AI Vision 空間分析を使用して、ビデオ内の人物の存在や動きを検出する
自然言語処理のソリューションを実装する (30 から 35%)
Azure AI Language を使用してテキストを分析する
キー フレーズを抽出
エンティティの抽出
テキストの感情を判断する
テキストで使用される言語を検出する
テキスト内の個人を特定できる情報 (PII) を検出する
Azure AI 音声を使用して音声を処理する
言語を翻訳する
Azure AI 翻訳サービスを使用して、テキストとドキュメントを翻訳する
カスタム モデルのトレーニング、改善、発行など、カスタム翻訳を実装する
Azure AI 音声サービスを使用して、音声間翻訳を行う
Azure AI 音声サービスを使用して、音声からテキストに翻訳する
複数の言語に同時に変換する
Azure AI 言語を使用して、言語理解モデルを実装して管理する
Azure AI Language を使用して、質問応答ソリューションを作成する
質問応答プロジェクトを作成する
質問と回答のペアを手動で追加する
ソースをインポートする
ナレッジ ベースをトレーニングおよびテストする
ナレッジ ベースの公開
マルチターン会話を作成する
代替候補フレージングを追加する
ナレッジ ベースにおしゃべりを追加する
ナレッジ ベースをエクスポートする
多言語の質問応答ソリューションを作成する
ナレッジ マイニングとドキュメント インテリジェンス ソリューションを実装する (10 から 15%)
Azure AI 検索ソリューションを実装する
Azure AI 検索リソースをプロビジョニングする
データソースを作成する
インデックスを作成する
スキルセットを定義する
カスタム スキルを実装し、スキルセットに含める
インデクサーの作成と実行
構文、並べ替え、フィルター処理、ワイルドカードなどを含むインデックスのクエリを実行する
ファイル、オブジェクト、テーブル プロジェクションを含む、ナレッジ ストア プロジェクションを管理する
Azure AI Document Intelligence ソリューションを実装する
ドキュメント インテリジェンス リソースをプロビジョニングする
事前構築済みモデルを使用してドキュメントからデータを抽出する
カスタム ドキュメント インテリジェンス モデルを実装する
カスタム ドキュメント インテリジェンス モデルのトレーニング、テスト、発行を行う
構成済みのドキュメント インテリジェンス モデルを作成する
ドキュメント インテリジェンス モデルをカスタム Azure AI 検索スキルとして実装する
生成 AI ソリューションを実装する (10 から 15%)
- Azure OpenAI Service を使用してコンテンツを生成する
Azure OpenAI Service リソースをプロビジョニングする
Azure OpenAI モデルを選んでデプロイする
自然言語を生成するためのプロンプトを送信する
コードを生成するためのプロンプトを送信する
DALL-E モデルを使用して画像を生成する
Azure OpenAI API を使用してプロンプトを送信し、応答を受信する
生成 AI を最適化する
生成動作を制御するパラメーターを構成する
プロンプト エンジニアリング手法を適用して応答を改善する
Azure OpenAI モデルで独自のデータを使用する
Azure OpenAI モデルを微調整する
対策したこと
まずMS Learnを通読・ミニテスト実施
- 間違えた問題をQuizletに追加して、本試験直前まで反復復習
- https://quizlet.com/
次に、MSの無料50問の基本問題を実施
- 間違えた問題をQuizletに追加して、本試験直前まで反復復習
- 90%以上得点できるまで反復
- ただし、本番よりもかなり簡単なので、全然足りないことに注意
- 次に、後述のUdemy対策講座の問題集を実施
- Udemyの問題集に取り組んだ。９０％以上解けるようにすれば、おおよそ合格ラインの7割は超える。
- 間違えた問題をQuizletに追加して、本試験直前まで反復復習
注意点
- 操作順序並び替え問題は複数出題されるが、やや難
- 本番では、MS Learnを参照できるので、細かいパラメータなど、不明点は調べることができる。ただし、試験中に検索しても、知りたい情報が得られない問題もあるので、過信しないように注意。おまけ程度
教材
Udemy(英語) 問題集
日本語参考書
- なし
- ML/DLの一般的な知識問題については、JDLAのG検定が多少は役に立つ
受験
自宅受験をおすすめしない理由：自宅での受験も可能だが、確実に通信速度や端末動作保証を確保できない場合は、会場受験が安全（過去に自宅端末・回線不調でトラブル体験あり）
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