微软AI 900认证全面介绍

目录 📚

1. 介绍
2. Microsoft AI 900认证
3. 准备考试
4. AI原则
   • 公平性
   • 可靠性与安全性
   • 隐私与安全性
   • 包容性
   • 透明度
   • 责任
5. AI工作负载
   • 机器学习
   • 异常检测
   • 计算机视觉
   • 自然语言处理
   • 知识挖掘
6. 考试准备建议
7. 总结
8. FAQ

Microsoft AI 900认证简介 ☁️

嗨，大家好！欢迎来到Citizen Developer频道，我是Griffin Lichfield。今天我们将讨论微软的AI 900认证。如果你对这个认证有任何疑问，怎么学习，考试中都会涉及哪些主题，确保你观看到视频的最后，因为我们将现在回答所有这些问题。首先，先来个介绍。

随着AI、生成AI和对话AI等话题越来越多地被讨论，AI 900认证在Dynamics社区中日益受到推崇。那么，这个认证具体是什么呢？微软Azure AI基础认证（AI 900）涵盖了Azure服务下与机器学习和其他AI概念相关的广泛主题。这个认证适用于技术和非技术开发人员（如我自己）。在接下来的视频中，我们将以高层次的概述介绍其中一些概念。如果你想要更详细的学习指南，请密切关注下一个视频，我们将深入探讨各种不同的主题，帮助你进行学习。

和其他微软考试一样，你需要获得至少700分的通过分数。我不会解释分数是如何计算的，但如果你有任何问题，请确保查看下方描述中的链接。这是微软提供的资源，介绍了他们如何评分考试。你将有65分钟的时间完成考试，大约会有30到35个问题。微软可能会说这个范围有点宽泛，例如25到40个问题，但我个人的考试只有33个问题，所以你可以按照每个问题2分钟的时间来计划。最后，目前这个考试的费用是99美元，所以相比其他微软考试来说，这个价格是相当合理的。我要挑战你们每个人都要去参加考试。

AI原则 🧠

推动AI被广泛应用的过程中，微软制定了一些通用的原则，并将这些原则应用于他们的AI方法中。这些原则是：

1. 公平性

公平性涉及对输出结果或测试验证数据的偏见。如果问题涉及到输出结果或测试验证数据的偏见，那么这属于公平性问题。如果AI基于数据生成了具有性别偏见的响应，或者偏向某个收入水平，那么就属于公平性问题，因为这样的输出是不公平的。

2. 可靠性与安全性

可靠性与安全性意味着确保AI的输出结果是可靠和安全的。这涉及到对模型进行训练和测试，以确保其能够正确地执行任务并提供准确的结果。

3. 隐私与安全性

隐私与安全性涉及到保护个人隐私和数据的安全。在使用AI时，需要确保用户的个人信息得到妥善保护，数据存储和传输过程中也要采取适当的安全措施。

4. 包容性

包容性意味着确保每个人都能够访问和使用AI能力，无论他们的收入水平或残疾程度如何。举个例子，如果需要使用AI能力的用户是盲人，那么AI能力应该能够朗读输出结果，而不只是将其转录成文字。这就是包容性的一个例子。

5. 透明度

透明度涉及到对AI决策和运行方式的透明度。用户应该能够了解AI是如何做出决策的，并能够得到关于它的工作方式和原理的解释。

6. 责任

责任意味着在使用AI时要承担责任。这包括确保AI的正确使用，并确保它不会对人类或环境造成伤害。责任也涉及到对AI系统中的潜在偏见进行监控和修正。

AI工作负载 🏋️‍♂️

微软Azure提供了多种AI工作负载，每个工作负载都有其独特的功能和应用场景。以下是一些常见的AI工作负载：

1. 机器学习

机器学习是将过去的数值数据用于预测未来的一种方法。它可以分为回归、分类和聚类三个子领域。

• 回归：通过过去的数值数据来预测未来的数值。比如，根据过去的股市数据来预测未来的走势。
• 分类：将输入数据分类到预定义的类别中。当问题涉及到选择一个选项集、布尔类型或通过/不通过时，就需要进行分类。比如，将学生的输入数据分为通过或不通过。
• 聚类：将数据分组到不同的类别中，但没有特定的标签。聚类不会给出一个“通过组”和一个“不通过组”，而是只是将输入数据归为相似的一组。这与分类的区别非常重要。

2. 异常检测

异常检测用于发现与正常数据模式不符的数据点。举个例子，当你的信用卡在国外被刷掉时，你会收到银行发来的短信通知，这就是异常检测的一种应用。

3. 计算机视觉

计算机视觉可以识别图像中的颜色、分辨率、物体位置、物体数量以及图像的描述等。但需要注意的是，计算机视觉和自定义视觉是有区别的。计算机视觉具有一些预设的功能，而自定义视觉则需要提供自己的训练数据。

4. 自然语言处理

自然语言处理涉及到语言检测、语言翻译和文本分析等功能。它还包括语音分析，可以将语音转换为文本，用于生成字幕等。

5. 知识挖掘

知识挖掘是从大量通常是非结构化的数据中提取信息，创建可搜索的知识库。尽管在我的考试中没有涉及到知识挖掘的问题，但了解这个概念是很重要的。

考试准备建议 📖

在准备AI 900考试时，我要坦诚地告诉你一个秘密：这个考试不是很技术性的，并且因此，我认为它不是很具有挑战性，只要你准备得当。这个考试不会涉及到详细解释聊天机器人是如何工作的这类问题。实际上，考试会问类似“在这种情况下应该采用哪种通用原则”或“你应该使用哪种Azure服务”的问题。我认为你可以使用一些有效的工具来学习并在考试当天取得成功，具体来说，我推荐使用微软的学习模块。这些模块可以在考试网页的底部找到。这些由微软创建的指导文章将指导你学习考试所涉及的所有内容。重要的是，在每个小节的末尾进行知识检查。确保你完成这些知识检查，它们是非常有价值的练习题。同时，请务必复习你的答案，以便了解你选择该答案的原因。另一个资源是由讲师主持的课程。虽然我个人没有使用过这些课程，但它们似乎是不同的直播或录播课程，用户可以观看并学习。我毫不怀疑这些都是很好的资源，但就我个人而言，我没有使用过。在学习过程中对我来说最有价值的资源是练习题。我无法过分强调练习题的重要性。如果你曾参加过微软的认证考试，你就会知道考试中可能会有一些棘手的问题，而AI 900也不例外。确保你练习一些相关的题目，网络上有很多免费或收费的资源可以提供这方面的练习题。我不会推荐具体的资源，但我可以告诉你需要做一些练习题。你做的练习题越多，你就会越熟悉，对考试的信心也会越高。然后，你会取得更好的成绩。

总结 ✨

感谢大家观看视频到最后。我知道我们关于AI 900的介绍内容很多，但如果你有任何问题，请务必在下方的评论区留言。如果你通过了考试，我想听听你的经验，想知道你觉得哪些地方比较棘手，以及你是如何学习和理解的。再次，我是Griffin Lichfield，感谢大家的支持。请确保点赞、评论和订阅，我向你们每个人提出挑战，去争取这个认证。让自己在动力学领域变得更有价值。我们下期再见！

FAQ

Q: AI 900考试的通过分数是多少？

A: 通过分数是700分。

Q: 考试时间是多久？

A: 考试时间为65分钟。

Q: 我该如何准备AI 900考试？

A: 首先，建议使用微软的学习模块进行学习。完成知识检查并复习答案是非常重要的。此外，进行一些练习题也是非常有帮助的。

Q: 你有推荐的练习题资源吗？

A: 我不会推荐具体的资源，但有很多在线资源提供与考试相关的练习题。你可以搜索一下，找到适合你的资源。

Q: 为什么要掌握AI原则和AI工作负载？

A: 掌握AI原则和AI工作负载是考试的重要组成部分。理解这些概念将帮助你回答关于适用原则和选择工作负载的问题。

Q: 考试费用是多少？

A: 考试费用是99美元。

Q: AI 900认证对职业发展有什么好处？

A: AI 900认证显示你在人工智能领域具有一定的知识和技能，可以帮助你在职业发展中更有竞争力。