AI 900考试常见问题解答和讲解：第2部分

目录

1. 题目介绍
2. AI 900考试概述
3. AI服务和应用领域
   • 3.1 Q&A制作器(Q&A Maker)
   • 3.2 语言理解(Language Understanding)
   • 3.3 文本分析(Text Analytics)
   • 3.4 语音文本(speech to text)
4. 机器学习与自动化
   • 4.1 自动化机器学习(Automated Machine Learning)
   • 4.2 线性回归(Linear Regression)
   • 4.3 聚类分析(Clustering)
   • 4.4 分类(Classification)
5. 负责任的人工智能
   • 5.1 透明度(Transparency)
   • 5.2 包容性(Inclusiveness)
   • 5.3 公平性(Fairness)
6. 结论
7. 常见问题解答(FAQ)

AI 900考试概述

AI 900考试是微软提供的面向开发人员和技术专业人员的人工智能认证考试，旨在验证考生在人工智能原理、应用和工具方面的知识和技能。通过这项认证考试，考生能够展示他们在使用微软Azure云平台上的人工智能服务和工具方面的能力，并且证明自己能够应对AI相关的工作挑战。

AI服务和应用领域

3.1 Q&A制作器(Q&A Maker)

Q&A制作器是基于云的自然语言处理服务，可为您的数据提供自然会话层。它可以根据自定义的知识库信息找到最合适的答案。比如，假设您的公司销售汽车，您可以创建一个问题-答案形式的知识库，然后在聊天机器人或客户服务机器人中使用它来回答客户的问题。

Pros:

• 通过自定义知识库提供了准确的答案
• 可以在聊天机器人中使用，提高客户服务体验

Cons:

• 目前微软计划于2025年3月31日停止支持此服务，需要进行迁移规划

3.2 语言理解(Language Understanding)

语言理解是一种基于云的对话式AI服务，它将自定义的机器学习智能应用到用户对话的自然语言中，以预测整体含义并提取相关详细信息。将此服务与聊天机器人搭配使用，可以更好地理解用户的意图，并提供相应的回答。

Pros:

• 可以帮助聊天机器人更好地理解用户意图
• 提供了自定义机器学习智能应用的能力

Cons:

• 对于初学者来说，可能需要一些时间来学习和了解如何使用此服务

3.3 文本分析(Text Analytics)

文本分析可用于深入挖掘客户体验、产品受欢迎程度等方面的见解，识别出无结构文本中的模式或趋势。例如，可以使用文本分析来了解客户体验中的负面差异或产品的受欢迎程度。

Pros:

• 可以从文本中识别出模式和趋势
• 提供深入的洞察力，可以应用于多个领域

Cons:

• 在处理大量文本数据时，可能需要一些时间和计算资源

3.4 语音文本(Speech to Text)

语音转文本服务可以实时或批量分析音频，将口语转录为文本。此服务利用微软自有数据训练的通用语言模型，能够处理常用口语。

Pros:

• 可以实时分析音频，并将其转录为文本
• 可以帮助处理大量口语数据

Cons:

• 对于特定口音或方言的语音可能识别准确性较低

机器学习与自动化

4.1 自动化机器学习(Automated Machine Learning)

自动化机器学习是一种从现有数据中训练预测模型的能力。借助自动化机器学习，可以定义一个线性回归模型，并使用标记的数据集进行模型训练。训练完成后，训练好的模型可以用于进行预测。

Pros:

• 通过训练预测模型，可以有效分析数据并进行预测
• 自动化机器学习可以帮助减轻手动建模的工作量

Cons:

• 需要一些机器学习的基础知识和技能来使用此服务

4.2 线性回归(Linear Regression)

线性回归是一种尝试建立一个自变量与因变量之间线性关系的预测模型。可以使用线性回归来预测基于降雨量预测的土地农作物的产量等。

Pros:

• 使用线性回归模型可以预测因变量和自变量之间的线性关系
• 适用于简单的预测问题，易于理解和解释

Cons:

• 适用性有限，对于复杂的非线性关系可能不适用

4.3 聚类分析(Clustering)

聚类分析是一种将数据点分组为相似群组的方法。通过聚类分析，可以将客户根据其购买历史、兴趣等特征进行分类，以支持市场营销部门的工作。

Pros:

• 可以根据数据相似性将数据点分组，提供有关不同群组的洞察
• 可以应用于多个领域，例如市场营销、社交网络分析等

Cons:

• 分析结果可能受到初始参数的影响，需要进行调整和优化

4.4 分类(Classification)

分类是指回答简单的二选一问题，如是与否，真与假等。可以使用分类模型来预测学生是否能够完成大学课程，根据输入的特征进行分类，并预测结果。

Pros:

• 可以根据输入特征预测结果，解决二选一问题
• 可以应用于多个领域，例如垃圾邮件过滤、客户分类等

Cons:

• 依赖于特征的选择和模型的训练，准确性可能受到这些因素的影响

负责任的人工智能

5.1 透明度(Transparency)

透明度是指充分沟通系统的目的、工作原理和可能存在的限制。通过了解模型的输入、输出和内部过程，可以确保透明度。

5.2 包容性(Inclusiveness)

包容性是指如何使人工智能为社会的各个部分带来益处，而不论其身体能力、性别、性取向、种族等因素。人工智能应该为所有人带来福祉，而不是歧视或边缘化任何特定群体。

5.3 公平性(Fairness)

公平性是指在开发模型和应用程序时避免基于性别、种族、性取向等因素产生的偏见。人工智能应该是公平的，不应给特定群体带来不公平的优势或劣势。

结论

本文介绍了AI 900认证考试的概述、AI服务和应用领域、机器学习与自动化以及负责任的人工智能。通过理解和掌握这些知识，考生可以更好地准备和应对AI 900考试，并展示自己在人工智能领域的能力和知识。

常见问题解答(FAQ)

Q: AI 900考试的难度如何？ A: AI 900考试是入门级的人工智能认证考试，适合没有或有少许人工智能知识的人参加。考试内容相对简单，但仍需要对人工智能基本概念和应用有一定了解。

Q: 如何准备AI 900考试？ A: 可以通过学习在线文档、参加培训课程或使用学习资源来准备AI 900考试。建议先了解人工智能的基本概念和应用，然后学习微软Azure上的相关服务和工具。

Q: AI 900认证对职业发展有何帮助？ A: AI 900认证可以证明您在人工智能领域具有一定的知识和能力，有助于提升职业竞争力。人工智能在各个行业中具有广泛应用，拥有相关认证可以为您的求职和职业发展带来更多机会。

Q: 是否需要编程知识来参加AI 900认证考试？ A: AI 900认证考试不要求具备编程知识，但对人工智能的基本概念和应用有一定了解是有帮助的。具备一些编程知识可以更好地理解和应用人工智能技术。

Q: 通过AI 900认证后可以做哪些工作？ A: 通过AI 900认证后，您可以在人工智能领域从事各种工作，例如开发人工智能应用程序、构建和训练机器学习模型、分析和应用自然语言处理等。

资源：

• 微软Azure官方文档