打开大门迈向人工智能的世界！

目录

1. 什么是 AI-900？
2. AI 基础知识
   • 2.1 人工智能概述
     • 2.1.1 认识人工智能概念
     • 2.1.2 知识挖掘
     • 2.1.3 负责任的人工智能
   • 2.2 机器学习基础
     • 2.2.1 传统机器学习模型
     • 2.2.2 自动机器学习和 Azure 机器学习工作室
   • 2.3 认识 Azure 认知服务
     • 2.3.1 概述 Azure 认知服务
     • 2.3.2 认知搜索
     • 2.3.3 基于机器学习的 Azure 流程
     • 2.3.4 经典机器学习模型
3. 学习路径和建议
   • 3.1 从 AZ-900 开始
   • 3.2 学习 AZ-900 的重要性
   • 3.3 学习 DP-900
   • 3.4 选择 AI 工程师或数据科学家路径
4. 学习时间和备考建议
   • 4.1 合理安排学习时间
   • 4.2 持续学习的重要性
   • 4.3 使用付费在线模拟考试
   • 4.4 备考注意事项
5. 考试方式和通过标准
   • 5.1 在测试中心进行考试
   • 5.2 网上考试的便利性
   • 5.3 考试通过的要求
   • 5.4 考试格式和时间规定
6. 考试指南
   • 6.1 描述人工智能工作负载和考虑因素
   • 6.2 机器学习在 Azure 上的基本原理
   • 6.3 计算机视觉工作负载的特点
   • 6.4 自然语言处理工作负载的特点
   • 6.5 对话型人工智能工作负载的特点
7. 考试期限和认证有效期
   • 7.1 考试时间和答题速度
   • 7.2 认证有效期说明

🤖 什么是 AI-900？

AI-900 是 Azure 人工智能基础认证，适用于希望从事机器学习相关角色的人员，如 AI 工程师或数据科学家。该认证旨在证明考生对 Azure 认知服务和机器学习概念有一定的理解和应用能力。虽然不需要对复杂的机器学习知识有深入了解，但对于顺利通过考试来说，掌握一些基本的知识是非常有帮助的。

🧠 AI 基础知识

2.1 人工智能概述

2.1.1 认识人工智能概念

人工智能是指模拟人类智能的计算机科技。AI-900 的课程将引导学员了解和理解 Azure 认知服务以及知识挖掘、负责任的人工智能和机器学习管道等概念。

2.1.2 知识挖掘

知识挖掘是通过自动或半自动的方式从大量数据中发现有用的信息和模式。在 AI-900 中，你将学习如何运用知识挖掘技术进行数据分析和决策支持。

2.1.3 负责任的人工智能

负责任的人工智能是指在开发和应用人工智能技术时要充分考虑伦理和法律因素，并确保其对个人、社会和环境的影响是积极的。在 AI-900 中，你将了解如何构建负责任的人工智能系统和机器学习模型。

2.2 机器学习基础

2.2.1 传统机器学习模型

AI-900 将介绍传统的机器学习模型，让学员了解机器学习的基本原理和常用模型。了解这些模型可以帮助你更好地理解和应用 Azure 的机器学习工具和服务。

2.2.2 自动机器学习和 Azure 机器学习工作室

自动机器学习和 Azure 机器学习工作室是一些提供自动化模型训练和服务部署的工具。AI-900 课程将介绍如何使用这些工具来简化机器学习任务的开发和部署流程。

2.3 认识 Azure 认知服务

2.3.1 概述 Azure 认知服务

Azure 认知服务是一组用于开发人工智能应用程序的云服务。课程将教你如何使用这些服务来构建语言处理、计算机视觉和对话型 AI 等不同类型的人工智能工作负载。

2.3.2 认知搜索

认知搜索是 Azure 认知服务中的一项功能，它可以为用户提供高度优化的搜索体验，通过分析搜索行为和语义理解技术来提供更精准的搜索结果。

2.3.3 基于机器学习的 Azure 流程

基于机器学习的 Azure 流程是一种使用 Azure 平台构建和管理机器学习流水线的能力。通过 AI-900 的学习，你将了解如何利用这种流程来更高效地进行机器学习模型的开发和部署。

2.3.4 经典机器学习模型

经典机器学习模型是一些经过验证和广泛使用的机器学习算法。在 AI-900 中，你将了解这些模型的特点和应用场景，并学习如何在 Azure 平台上运用它们。

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