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Exam prep microsoft_ai900_japanese_210428

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Yukio Saito
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Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900) 試験シラバスとして提供されているのが英語しか無かったので日本語版を作成しました。MSLearn だけでは不合格になると思うので、知識定着目的のチェックシートも併せてスライドに盛り込み。なお、公式サイトでの文言等が更新されている場合は公式サイトのものを参照してください。

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AI900 受験準備 メモ作成 斉藤之雄 FXFROG.COM 2021/04/28
試験モジュール 2021/4/28 ①人工知能のワークロードと考慮事項を説明する（15?20％） Azure で人工知能を使ってみる ?1 モジュール, 34分, 10ユニット ②Azureでの機械学習の基本原則を説明する（30-35％） Azure Machine Learning を使用したコードなしの予測モデルの作成 ?4 モジュール ③Azureでのコンピュータービジョンワークロードの機能を説明する（15?20％） Microsoft Azure でのコンピューター ビジョンを調べる ?6 モジュール ④自然言語処理（NLP）ワークロードの機能を説明する（15?20％） ⑤Azureでの会話型AIワークロードの機能を説明する（15?20％） Conversational AI を調べる ?1 モジュール
①人工知能のワークロードと考慮事項を説明する（15?20％） 2021/4/28 1. 一般的なAIワークロードの機能を特定する 1-1-1. 予測/予測ワークロードを特定する 1-1-2. 異常検出ワークロードの機能を特定する 1-1-3. コンピュータービジョンのワークロードを特定する 1-1-4. 自然言語処理または知識マイニングのワークロードを特定する 1-1-5. 会話型AIワークロードを特定する 2. 責任あるAIの指針となる原則を特定する 1-2-1. AIソリューションの公平性に関する考慮事項を説明する 1-2-2. AIソリューションの信頼性と安全性に関する考慮事項を説明する 1-2-3. AIソリューションのプライバシーとセキュリティに関する考慮事項を説明する 1-2-4. AIソリューションの包括性に関する考慮事項を説明する 1-2-5. AIソリューションの透明性に関する考慮事項を説明する 1-2-6. AIソリューションにおける説明責任に関する考慮事項を説明する 2021年4月23日に実装される変更は赤文字で記載
②AZUREでの機械学習の基本原則を説明する（30-35％） 2021/4/28 1. 一般的な機械学習タイプを特定する 2-1-1. 回帰機械学習シナリオを特定する 2-1-2. 分類機械学習シナリオを特定する 2-1-3. クラスタリング機械学習シナリオを特定する 2. コア機械学習の概念を説明する 2-2-1. 機械学習用のデータセット内の機能とラベルを特定する 2-2-2. 機械学習でトレーニングと検証のデータセットがどのように使用されるかを説明する 2-2-3. モデルトレーニングに機械学習アルゴリズムがどのように使用されるかを説明する 2-2-4. 分類と回帰のためのモデル評価メトリックを選択して解釈する 3. 機械学習ソリューションを作成する際のコアタスクを特定する 2-3-1. データの取り込みと準備の一般的な機能について説明する 2-3-2. 機能のエンジニアリングと選択について説明する 2-3-3. モデルのトレーニングと評価の一般的な機能を説明する 2-3-4. モデルの展開と管理の一般的な機能について説明する 4. Azure Machine Learning Studioを使用したノーコード機械学習の機能について説明する 2-4-1. 自動化されたMLUI 2-4-2. Azure機械学習デザイナー 2021年4月23日に実装される変更は赤文字で記載
③AZUREでのコンピュータービジョンワークロードの機能を説明する（15 ?20％） 2021/4/28 1. コンピュータビジョンソリューションの一般的なタイプを特定します。 3-1-1. 画像分類ソリューションの機能を特定する 3-1-2. オブジェクト検出ソリューションの機能を特定する 3-1-3. セマンティックセグメンテーションソリューションの機能を特定する 3-1-4. 光学式文字認識ソリューションの機能を特定する 3-1-5. 顔検出、顔認識、および顔分析ソリューションの機能を特定する 2. コンピュータービジョンタスク用のAzureツールとサービスを特定する 3-2-1. コンピュータビジョンサービスの機能を特定する 3-2-2. カスタムビジョンサービスの機能を特定する 3-2-3. Faceサービスの機能を特定する 3-2-4. FormRecognizerサービスの機能を特定する 2021年4月23日に実装される変更は赤文字で記載
④自然言語処理（NLP）ワークロードの機能を説明する（15?20％） 2021/4/28 1. 一般的なNLPワークロードシナリオの機能を特定する 4-1-1. キーフレーズ抽出の機能と用途を特定する 4-1-2. エンティティ認識の機能と用途を特定する 4-1-3. 感情分析の機能と用途を特定する 4-1-4. 言語モデリングの機能と用途を特定する 4-1-5. 音声認識と合成の機能と用途を特定する 4-1-6. 翻訳の機能と用途を特定する 2. NLPワークロード用のAzureツールとサービスを特定する 4-2-1. テキスト分析サービスの機能を特定する 4-2-2. 言語理解サービス（LUIS）の機能を特定する 4-2-3. 音声サービスの機能を特定する 4-2-4. 翻訳者テキストサービスの機能を特定する 2021年4月23日に実装される変更は赤文字で記載
⑤AZUREでの会話型AIワークロードの機能を説明する（15?20％） 2021/4/28 1. 会話型AIの一般的なユースケースを特定する 5-1-1. ウェブチャットボットの機能と用途を特定する 5-1-2. 電話の音声メニューの機能と用途を特定する 5-1-3. 携帯情報端末の機能と用途を特定する 5-1-4. 会話型AIソリューションの一般的な特徴を特定する 2. 会話型AI用のAzureサービスを特定する 5-2-1. QnAMakerサービスの機能を特定する 5-2-2. Azureボットサービスの機能を特定する 2021年4月23日に実装される変更は赤文字で記載
試験シラバスに沿った知識チェックシート 2021/4/28
2021/4/28 MSLearn学習日 用語確認 知識チェック 出題数 ①人工知能のワークロードと考慮事項を説明する（15?20％） 1. 一般的な AI ワークロードの機能を特定する 1 1-1-1. 予測/予測ワークロードを特定する 2 1-1-2. 異常検出ワークロードの機能を特定する 3 1-1-3. コンピュータービジョンのワークロードを特定する 4 1-1-4. 自然言語処理または知識マイニングのワークロードを特定する 5 1-1-5. 会話型 AI ワークロードを特定する 2. 責任ある AI の指針となる原則を特定する 6 1-2-1. AI ソリューションの公平性に関する考慮事項を説明する 7 1-2-2. AI ソリューションの信頼性と安全性に関する考慮事項を説明する 8 1-2-3. AI ソリューションのプライバシーとセキュリティに関する考慮事項を説明する 9 1-2-4. AI ソリューションの包括性に関する考慮事項を説明する 10 1-2-5. AI ソリューションの透明性に関する考慮事項を説明する 11 1-2-6. AI ソリューションにおける説明責任に関する考慮事項を説明する 知識チェックシート 1/5
2021/4/28 MSLearn学習日 用語確認 知識チェック 出題数 ②Azure での機械学習の基本原則を説明する（30-35％） 1. 一般的な機械学習タイプを特定する 12 2-1-1. 回帰機械学習シナリオを特定する 13 2-1-2. 分類機械学習シナリオを特定する 14 2-1-3. クラスタリング機械学習シナリオを特定する 2. コア機械学習の概念を説明する 15 2-2-1. 機械学習用のデータセット内の機能とラベルを特定する 16 2-2-2. 機械学習でトレーニングと検証のデータセットがどのように使用されるかを説明する 17 2-2-3. モデルトレーニングに機械学習アルゴリズムがどのように使用されるかを説明する 18 2-2-4. 分類と回帰のためのモデル評価メトリックを選択して解釈する 知識チェックシート 2/5
2021/4/28 MSLearn学習日 用語確認 知識チェック 出題数 3. 機械学習ソリューションを作成する際のコアタスクを特定する 19 2-3-1. データの取り込みと準備の一般的な機能について説明する 20 2-3-2. 機能のエンジニアリングと選択について説明する 21 2-3-3. モデルのトレーニングと評価の一般的な機能を説明する 22 2-3-4. モデルの展開と管理の一般的な機能について説明する 4. Azure Machine Learning Studio を使用したノーコード機械学習 の機能について説明する 23 2-4-1. 自動化された ML UI 24 2-4-2. Azure機械学習デザイナー 知識チェックシート 3/5
2021/4/28 MSLearn学習日 用語確認 知識チェック 出題数 ③Azure でのコンピュータービジョンワークロードの機能を説明する（15?20％） 1. コンピュータビジョンソリューションの一般的なタイプを特定します。 25 3-1-1. 画像分類ソリューションの機能を特定する 26 3-1-2. オブジェクト検出ソリューションの機能を特定する 27 3-1-3. セマンティックセグメンテーションソリューションの機能を特定する 28 3-1-4. 光学式文字認識ソリューションの機能を特定する 29 3-1-5. 顔検出、顔認識、および顔分析ソリューションの機能を特定する 2. コンピュータービジョンタスク用の Azure ツールとサービスを特定する 30 3-2-1. コンピュータビジョンサービスの機能を特定する 31 3-2-2. カスタムビジョンサービスの機能を特定する 32 3-2-3. Face サービスの機能を特定する 33 3-2-4. FormRecognizer サービスの機能を特定する 知識チェックシート 4/5
2021/4/28 MSLearn学習日 用語確認 知識チェック 出題数 ④自然言語処理（NLP）ワークロードの機能を説明する（15?20％） 34 1. 一般的なNLPワークロードシナリオの機能を特定する 35 4-1-1. キーフレーズ抽出の機能と用途を特定する 36 4-1-2. エンティティ認識の機能と用途を特定する 37 4-1-3. 感情分析の機能と用途を特定する 38 4-1-4. 言語モデリングの機能と用途を特定する 39 4-1-5. 音声認識と合成の機能と用途を特定する 40 4-1-6. 翻訳の機能と用途を特定する 2. NLP ワークロード用の Azure ツールとサービスを特定する 41 4-2-1. テキスト分析サービスの機能を特定する 42 4-2-2. 言語理解サービス（LUIS）の機能を特定する 43 4-2-3. 音声サービスの機能を特定する 44 4-2-4. 翻訳者テキストサービスの機能を特定する 知識チェックシート 5/5
2021/4/28 MSLearn学習日 用語確認 知識チェック 出題数 ⑤Azure での会話型AIワークロードの機能を説明する（15?20％） 45 1. 会話型 AIの 一般的なユースケースを特定する 46 5-1-1. ウェブチャットボットの機能と用途を特定する 47 5-1-2. 電話の音声メニューの機能と用途を特定する 48 5-1-3. 携帯情報端末の機能と用途を特定する 49 5-1-4. 会話型AIソリューションの一般的な特徴を特定する 2. 会話型 AI 用の Azure サービスを特定する 50 5-2-1. QnAMaker サービスの機能を特定する 51 5-2-2. Azureボット サービスの機能を特定する

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  • 4. ②AZUREでの機械学習の基本原則を説明する（30-35％） 2021/4/28 1. 一般的な機械学習タイプを特定する 2-1-1. 回帰機械学習シナリオを特定する 2-1-2. 分類機械学習シナリオを特定する 2-1-3. クラスタリング機械学習シナリオを特定する 2. コア機械学習の概念を説明する 2-2-1. 機械学習用のデータセット内の機能とラベルを特定する 2-2-2. 機械学習でトレーニングと検証のデータセットがどのように使用されるかを説明する 2-2-3. モデルトレーニングに機械学習アルゴリズムがどのように使用されるかを説明する 2-2-4. 分類と回帰のためのモデル評価メトリックを選択して解釈する 3. 機械学習ソリューションを作成する際のコアタスクを特定する 2-3-1. データの取り込みと準備の一般的な機能について説明する 2-3-2. 機能のエンジニアリングと選択について説明する 2-3-3. モデルのトレーニングと評価の一般的な機能を説明する 2-3-4. モデルの展開と管理の一般的な機能について説明する 4. Azure Machine Learning Studioを使用したノーコード機械学習の機能について説明する 2-4-1. 自動化されたMLUI 2-4-2. Azure機械学習デザイナー 2021年4月23日に実装される変更は赤文字で記載
  • 5. ③AZUREでのコンピュータービジョンワークロードの機能を説明する（15 ?20％） 2021/4/28 1. コンピュータビジョンソリューションの一般的なタイプを特定します。 3-1-1. 画像分類ソリューションの機能を特定する 3-1-2. オブジェクト検出ソリューションの機能を特定する 3-1-3. セマンティックセグメンテーションソリューションの機能を特定する 3-1-4. 光学式文字認識ソリューションの機能を特定する 3-1-5. 顔検出、顔認識、および顔分析ソリューションの機能を特定する 2. コンピュータービジョンタスク用のAzureツールとサービスを特定する 3-2-1. コンピュータビジョンサービスの機能を特定する 3-2-2. カスタムビジョンサービスの機能を特定する 3-2-3. Faceサービスの機能を特定する 3-2-4. FormRecognizerサービスの機能を特定する 2021年4月23日に実装される変更は赤文字で記載
  • 6. ④自然言語処理（NLP）ワークロードの機能を説明する（15?20％） 2021/4/28 1. 一般的なNLPワークロードシナリオの機能を特定する 4-1-1. キーフレーズ抽出の機能と用途を特定する 4-1-2. エンティティ認識の機能と用途を特定する 4-1-3. 感情分析の機能と用途を特定する 4-1-4. 言語モデリングの機能と用途を特定する 4-1-5. 音声認識と合成の機能と用途を特定する 4-1-6. 翻訳の機能と用途を特定する 2. NLPワークロード用のAzureツールとサービスを特定する 4-2-1. テキスト分析サービスの機能を特定する 4-2-2. 言語理解サービス（LUIS）の機能を特定する 4-2-3. 音声サービスの機能を特定する 4-2-4. 翻訳者テキストサービスの機能を特定する 2021年4月23日に実装される変更は赤文字で記載
  • 7. ⑤AZUREでの会話型AIワークロードの機能を説明する（15?20％） 2021/4/28 1. 会話型AIの一般的なユースケースを特定する 5-1-1. ウェブチャットボットの機能と用途を特定する 5-1-2. 電話の音声メニューの機能と用途を特定する 5-1-3. 携帯情報端末の機能と用途を特定する 5-1-4. 会話型AIソリューションの一般的な特徴を特定する 2. 会話型AI用のAzureサービスを特定する 5-2-1. QnAMakerサービスの機能を特定する 5-2-2. Azureボットサービスの機能を特定する 2021年4月23日に実装される変更は赤文字で記載
  • 9. 2021/4/28 MSLearn学習日 用語確認 知識チェック 出題数 ①人工知能のワークロードと考慮事項を説明する（15?20％） 1. 一般的な AI ワークロードの機能を特定する 1 1-1-1. 予測/予測ワークロードを特定する 2 1-1-2. 異常検出ワークロードの機能を特定する 3 1-1-3. コンピュータービジョンのワークロードを特定する 4 1-1-4. 自然言語処理または知識マイニングのワークロードを特定する 5 1-1-5. 会話型 AI ワークロードを特定する 2. 責任ある AI の指針となる原則を特定する 6 1-2-1. AI ソリューションの公平性に関する考慮事項を説明する 7 1-2-2. AI ソリューションの信頼性と安全性に関する考慮事項を説明する 8 1-2-3. AI ソリューションのプライバシーとセキュリティに関する考慮事項を説明する 9 1-2-4. AI ソリューションの包括性に関する考慮事項を説明する 10 1-2-5. AI ソリューションの透明性に関する考慮事項を説明する 11 1-2-6. AI ソリューションにおける説明責任に関する考慮事項を説明する 知識チェックシート 1/5
  • 10. 2021/4/28 MSLearn学習日 用語確認 知識チェック 出題数 ②Azure での機械学習の基本原則を説明する（30-35％） 1. 一般的な機械学習タイプを特定する 12 2-1-1. 回帰機械学習シナリオを特定する 13 2-1-2. 分類機械学習シナリオを特定する 14 2-1-3. クラスタリング機械学習シナリオを特定する 2. コア機械学習の概念を説明する 15 2-2-1. 機械学習用のデータセット内の機能とラベルを特定する 16 2-2-2. 機械学習でトレーニングと検証のデータセットがどのように使用されるかを説明する 17 2-2-3. モデルトレーニングに機械学習アルゴリズムがどのように使用されるかを説明する 18 2-2-4. 分類と回帰のためのモデル評価メトリックを選択して解釈する 知識チェックシート 2/5
  • 11. 2021/4/28 MSLearn学習日 用語確認 知識チェック 出題数 3. 機械学習ソリューションを作成する際のコアタスクを特定する 19 2-3-1. データの取り込みと準備の一般的な機能について説明する 20 2-3-2. 機能のエンジニアリングと選択について説明する 21 2-3-3. モデルのトレーニングと評価の一般的な機能を説明する 22 2-3-4. モデルの展開と管理の一般的な機能について説明する 4. Azure Machine Learning Studio を使用したノーコード機械学習 の機能について説明する 23 2-4-1. 自動化された ML UI 24 2-4-2. Azure機械学習デザイナー 知識チェックシート 3/5
  • 12. 2021/4/28 MSLearn学習日 用語確認 知識チェック 出題数 ③Azure でのコンピュータービジョンワークロードの機能を説明する（15?20％） 1. コンピュータビジョンソリューションの一般的なタイプを特定します。 25 3-1-1. 画像分類ソリューションの機能を特定する 26 3-1-2. オブジェクト検出ソリューションの機能を特定する 27 3-1-3. セマンティックセグメンテーションソリューションの機能を特定する 28 3-1-4. 光学式文字認識ソリューションの機能を特定する 29 3-1-5. 顔検出、顔認識、および顔分析ソリューションの機能を特定する 2. コンピュータービジョンタスク用の Azure ツールとサービスを特定する 30 3-2-1. コンピュータビジョンサービスの機能を特定する 31 3-2-2. カスタムビジョンサービスの機能を特定する 32 3-2-3. Face サービスの機能を特定する 33 3-2-4. FormRecognizer サービスの機能を特定する 知識チェックシート 4/5
  • 13. 2021/4/28 MSLearn学習日 用語確認 知識チェック 出題数 ④自然言語処理（NLP）ワークロードの機能を説明する（15?20％） 34 1. 一般的なNLPワークロードシナリオの機能を特定する 35 4-1-1. キーフレーズ抽出の機能と用途を特定する 36 4-1-2. エンティティ認識の機能と用途を特定する 37 4-1-3. 感情分析の機能と用途を特定する 38 4-1-4. 言語モデリングの機能と用途を特定する 39 4-1-5. 音声認識と合成の機能と用途を特定する 40 4-1-6. 翻訳の機能と用途を特定する 2. NLP ワークロード用の Azure ツールとサービスを特定する 41 4-2-1. テキスト分析サービスの機能を特定する 42 4-2-2. 言語理解サービス（LUIS）の機能を特定する 43 4-2-3. 音声サービスの機能を特定する 44 4-2-4. 翻訳者テキストサービスの機能を特定する 知識チェックシート 5/5
  • 14. 2021/4/28 MSLearn学習日 用語確認 知識チェック 出題数 ⑤Azure での会話型AIワークロードの機能を説明する（15?20％） 45 1. 会話型 AIの 一般的なユースケースを特定する 46 5-1-1. ウェブチャットボットの機能と用途を特定する 47 5-1-2. 電話の音声メニューの機能と用途を特定する 48 5-1-3. 携帯情報端末の機能と用途を特定する 49 5-1-4. 会話型AIソリューションの一般的な特徴を特定する 2. 会話型 AI 用の Azure サービスを特定する 50 5-2-1. QnAMaker サービスの機能を特定する 51 5-2-2. Azureボット サービスの機能を特定する