- Qualifikationen auf einen Blick
- Planen und Verwalten einer Azure KI-Lösung (15-20 %)
- Implementieren von Lösungen zur Inhaltsmoderation (10-15 %)
- Implementieren von Lösungen für maschinelles Sehen (15-20 %)
- Implementieren von Lösungen für linguistische Datenverarbeitung (30-35 %)
- Implementieren von Knowledge Mining- und Document Intelligence-Lösungen (10-15%)
- Implementieren von generativen KI-Lösungen (10-15 %)
- Planen und Verwalten einer Azure KI-Lösung (15-20 %)
- Auswählen des geeigneten Azure KI-Diensts
- Auswählen des geeigneten Diensts für eine Lösung für maschinelles Sehen
- Auswählen des geeigneten Diensts für eine Lösung für linguistische Datenverarbeitung
- Auswählen des geeigneten Diensts für eine Speech-Lösung
- Auswählen des geeigneten Diensts für eine generative KI-Lösung
- Auswählen des geeigneten Diensts für eine Document Intelligence-Lösung
- Auswählen des geeigneten Diensts für eine Knowledge Mining-Lösung
- Planen, Erstellen und Bereitstellen eines Azure KI-Diensts
- Planen einer Lösung, die den Prinzipien verantwortungsvoller KI entspricht
- Erstellen einer Azure KI-Ressource
- Ermitteln eines Standardendpunkts für einen Dienst
- Integrieren von Azure KI-Diensten in eine CI/CD-Pipeline (Continuous Integration und Continuous Deployment)
- Planen und Implementieren einer Containerbereitstellung
- Verwalten, Überwachen und Schützen eines Azure KI-Diensts
- Konfigurieren der Diagnoseprotokollierung
- Überwachen einer Azure KI-Ressource
- Verwalten von Kosten für Azure KI-Dienste
- Verwalten von Kontoschlüsseln
- Verwalten von Kontoschlüsseln mithilfe von Azure Key Vault
- Verwalten der Authentifizierung für eine Azure KI Service-Ressource
- Verwalten privater Kommunikation
- Implementieren von Lösungen zur Inhaltsmoderation (10-15 %)
- Erstellen von Lösungen für die Inhaltsbereitstellung
- Implementieren einer Lösung zur Textmoderation mit Azure KI Content Safety
- Implementieren einer Lösung zur Bildoderation mit Azure KI Content Safety
- Implementieren von Lösungen für maschinelles Sehen (15-20 %)
- Analysieren von Bildern
- Auswählen geeigneter visueller Features zur Erfüllung der Anforderungen an die Bildverarbeitung
- Erkennen von Objekten in Bildern und Generieren von Bildtags
- Einschließen von Bildanalysefeatures in eine Bildverarbeitungsanforderung
- Interpretieren von Bildverarbeitungsergebnissen
- Extrahieren von Text aus Bildern mithilfe von Azure KI Vision
- Konvertieren handschriftlicher Text mithilfe von Azure KI Vision
- Implementieren benutzerdefinierter Modell zum maschinellen Sehen mithilfe von Azure KI Vision
- Auswählen zwischen Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsmodellen
- Bezeichnen von Bildern
- Trainieren von benutzerdefinierten Bildmodellen (einschließlich Bildklassifizierung und Objekterkennung)
- Bewerten benutzerdefinierter Modellmetriken für maschinelles Sehen
- Erstellen eines benutzerdefinierten Modells für maschinelles Sehen
- Nutzen eines benutzerdefinierten Modells für maschinelles Sehen
- Analysieren von Videos
- Extrahieren von Erkenntnissen aus einem Video- oder Livestream mithilfe von Azure KI Video Indexer
- Verwenden von Azure KI Vision Spatial Analysis zum Erkennen der Anwesenheit und von Bewegungen von Personen in Videos
- Implementieren von Lösungen für linguistische Datenverarbeitung (30-35 %)
- Analysieren von Text mithilfe von Azure KI Language
- Schlüsselbegriffe extrahieren
- Extrahieren von Entitäten
- Ermitteln der Stimmung von Texten
- Erkennen der im Text verwendeten Sprache
- Erkennen personenbezogener Informationen (Personally Identifiable Information, PII) in Texten
- Spracherkennung mithilfe von Azure KI Speech
- Implementieren von Text-zu-Sprache
- Implementieren von Sprache-in-Text
- Verbessern von Text-zu-Sprache mithilfe von Speech Synthesis Markup Language (SSML)
- Implementieren benutzerdefinierter Sprachlösungen
- Implementieren der Absichtserkennung
- Implementieren der Schlüsselworterkennung
- Übersetzen von Sprache
- Übersetzen von Text und Dokumenten mithilfe des Azure KI Übersetzer-Diensts
- Implementieren einer benutzerdefinierten Übersetzung, einschließlich des Trainings, der Verbesserung und der Veröffentlichung eines benutzerdefinierten Modells
- Übersetzen von Sprache in Sprache mithilfe des Azure KI Übersetzer-Diensts
- Übersetzen von Sprache-in-Text mithilfe des Azure KI Übersetzer-Diensts
- Gleichzeitiges Übersetzen in mehrere Sprachen
- Implementieren und Verwalten eines Language Understanding-Modells mithilfe von Azure KI Language
- Erstellen von Absichten und Hinzufügen von Äußerungen
- Erstellen von Entitäten
- Trainieren, Bewerten, Bereitstellen und Testen eines Language Understanding-Modells
- Optimieren eines Language Understanding-Modells
- Verwenden eines Sprachmodells aus einer Clientanwendung
- Sichern und Wiederherstellen von Language Understanding-Modellen
- Erstellen einer benutzerdefinierten Frage-Antwort-Lösung mithilfe des Azure KI Language-Diensts
- Erstellen eines benutzerdefinierten Frage-Antwort-Projekts
- Manuelles Hinzufügen von Frage-Antwort-Paaren
- Importieren von Quellen
- Trainieren und Testen einer Wissensdatenbank
- Veröffentlichen einer Wissensdatenbank
- Erstellen einer mehrteiligen Unterhaltung
- Hinzufügen alternativer Formulierungen
- Hinzufügen von Smalltalk zu einer Wissensdatenbank
- Exportieren einer Wissensdatenbank
- Erstellen einer Frage-Antwort-Lösung für mehrere Sprachen
- Implementieren von Knowledge Mining- und Document Intelligence-Lösungen (10-15%)
- Implementieren einer Azure KI-Suche-Lösung
- Bereitstellen einer Azure KI-Suche-Ressource
- Erstellen von Datenquellen
- Erstellen eines Index
- Definieren einer Fähigkeitengruppe
- Implementieren von benutzerdefinierten Skills und Einschließen in ein Skillset
- Erstellen und Ausführen eines Indexers
- Abfragen eines Index, einschließlich der Syntax, Sortierung, Filterung und Platzhalter
- Verwalten von Wissensspeicherprojektionen (einschließlich Datei-, Objekt- und Tabellenprojektionen)
- Implementieren einer Azure KI Dokument Intelligenz-Lösung
- Bereitstellen einer Document Intelligence-Ressource
- Verwenden vordefinierter Modelle zum Extrahieren von Daten aus Dokumenten
- Implementieren eines benutzerdefinierten Document Intelligence-Modells
- Trainieren, Testen, und Veröffentlichen eines benutzerdefinierten Document Intelligence-Modells
- Erstellen eines zusammengesetzten Document Intelligence-Modells
- Implementieren eines Dokument Intelligenz-Modells als benutzerdefinierten Azure KI-Suche-Skill
- Implementieren von generativen KI-Lösungen (10-15 %)
- Verwenden von Azure OpenAI Service zum Generieren von Inhalten
- Bereitstellen einer Azure OpenAI Service-Ressource
- Auswählen und Bereitstellen eines Azure OpenAI-Modells
- Übermitteln von Eingabeaufforderungen zum Generieren natürlicher Sprache
- Übermitteln von Eingabeaufforderungen zum Generieren von Code
- Verwenden von DALL-E-Modellen zum Generieren von Bildern
- Verwenden von Azure OpenAI-APIs zum Übermitteln von Eingabeaufforderungen und Empfangen von Antworten
- Verwenden großer multimodaler Modelle in Azure OpenAI
- Optimieren von generativer KI
- Konfigurieren von Parametern zum Steuern des generativen Verhaltens
- Anwenden von Techniken zur Entwicklungen von Eingabeaufforderungen zum Verbessern der Antworten
- Verwenden eigener Daten in einem Azure OpenAI-Modell
- Optimieren eines Azure OpenAI-Modells
Nach der Schulung können Sie folgende Fragen beantworten:- Wie wählen Sie den geeigneten Azure AI-Dienst für eine spezifische Computer Vision-Lösung aus?
- Welche Schritte sind erforderlich, um eine Azure OpenAI Service-Ressource bereitzustellen und zu konfigurieren?
- Wie implementieren Sie eine benutzerdefinierte Lösung für Textmoderation mit Azure AI Content Safety?
- Wie können Sie mit Azure AI Vision Text aus Bildern extrahieren und handschriftlichen Text konvertieren?
- Welche Techniken verwenden Sie zur Entwicklung von Eingabeaufforderungen, um die Antworten generativer KI zu verbessern?
- Wie erstellen und verwalten Sie ein Language Understanding-Modell mit Azure AI Language?
- Wie implementieren Sie eine Azure AI Search-Lösung mit benutzerdefinierten Skills und Indexern?
- Welche Prinzipien verantwortungsvoller KI müssen bei der Planung einer Azure AI-Lösung berücksichtigt werden?
- Wie können Sie Azure AI-Dienste in eine CI/CD-Pipeline integrieren und Container-Bereitstellungen planen?
- Wie überwachen Sie eine Azure AI-Ressource und verwalten Kosten für Azure AI-Dienste effektiv?
- Diese FAQs decken alle sechs Prüfungsbereiche korrekt ab:
- Planen und Verwalten einer Azure KI-Lösung (15-20 %)
- Implementieren von Lösungen zur Inhaltsmoderation (10-15 %)
- Implementieren von Lösungen für maschinelles Sehen (15-20 %)
- Implementieren von Lösungen für linguistische Datenverarbeitung (30-35 %)
- Implementieren von Knowledge Mining- und Document Intelligence-Lösungen (10-15 %)
- Implementieren von generativen KI-Lösungen (10-15 %)
LernzieleDas Seminar "AI-102T00: Entwerfen und Implementieren einer Microsoft Azure KI-Lösung" vermittelt den Teilnehmenden das Wissen und die Fähigkeiten, um erfolgreich KI-Lösungen mit Azure Machine Learning zu entwerfen, implementieren und verwalten zu können.
Die Teilnehmenden lernen die verschiedenen Azure AI-Dienste und -Tools kennen und wie sie die am besten geeigneten auswählen können, um eine bestimmte KI-Lösung zu implementieren. Sie erstellen Experimente und Pipelines mit Azure Machine Learning und erfahren, wie sie Machine-Learning-Modelle erstellen und bereitstellen.
Zielgruppen- Datenwissenschaftler:innen und Entwickler, die KI-Lösungen mit Azure Machine Learning entwickeln und implementieren möchten
- IT-Experten, die für die Entwicklung und Umsetzung von KI-Lösungen in ihrer Organisation verantwortlich sind
- IT-Expert:innen, die bereits Kenntnisse in Machine Learning und Cloud-Computing haben und ihre Fähigkeiten in der Arbeit mit Azure Machine Learning erweitern möchten
- Personen, die sich für Azure Machine Learning und die Entwicklung von KI-Lösungen in der Cloud interessieren und ihre Kenntnisse in diesem Bereich vertiefen möchten
