AI-102 Examen - Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

Algemene omschrijving

Het examen AI-102 examen - Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution is maximaal één jaar toegankelijk.

Het AI-102 examen is gericht op het ontwerpen en implementeren van AI-oplossingen binnen Microsoft Azure. In het AI-102 examen worden jouw kennis en vaardigheden getoetst op het gebied van Azure Cognitive Services, zoals spraakherkenning, computer vision, en Natural Language Processing (NLP), om intelligente applicaties te bouwen. Daarnaast zul jij in het AI-102 examen jouw expertise bevestigen in het integreren van AI-modellen en het ontwikkelen van AI-oplossingen binnen een productieomgeving.

Als Microsoft Azure AI Engineer ontwikkel, beheer en implementeer je AI-oplossingen die gebruikmaken van Azure AI. Tot jouw verantwoordelijkheden behoren deelname aan alle fasen van de ontwikkeling van AI-oplossingen, waaronder:

• Het definiëren en ontwerpen van vereisten.
• Ontwikkeling.
• Implementatie.
• Integratie.
• Onderhoud.
• Prestatieafstemming.
• Bewaking.

Je werkt samen met oplossingsarchitecten met als doel om hun visie te vertalen. Ook zul je samenwerken met data scientists (datawetenschappers), data engineers, Internet of Things (IoT)-specialisten, infrastructuurbeheerders en andere softwareontwikkelaars voor de volgende werkzaamheden:

• Complete en veilige end-to-end AI-oplossingen ontwikkelen.
• AI-mogelijkheden integreren in andere applicaties en oplossingen.

Als Azure AI engineer heb je ervaring met het ontwikkelen van oplossingen waarbij programmeertalen worden gebruikt als:

• Python.
• C#.

Ten slotte zul je in staat moeten zijn om Representational State Transfer (REST) API's en SDK's te gebruiken om veilige beeldverwerking, videoverwerking, natuurlijke taalverwerking (NLP), knowledge mining en generatieve AI-oplossingen binnen Microsoft Azure te ontwikkelen. Je dient:

• De componenten begrijpen waaruit het Azure AI-portfolio bestaat en de beschikbare opties voor gegevensopslag.
• Verantwoorde AI-principes kunnen toepassen.

Doelgroep

Het AI-102 examen is geschikt voor AI-ontwikkelaars en data engineers die betrokken zijn bij het ontwikkelen en implementeren van AI-oplossingen binnen een Azure-omgeving. Verder is het AI-102 examen geschikt voor professionals die verantwoordelijk zijn voor het ontwikkelen van cloud-based AI-oplossingen, zoals cognitieve diensten, machine learning-modellen en intelligente bots.

Ten slotte is het AI-102 examen ontworpen voor degenen die hun kennis en vaardigheden willen certificeren op het gebied van het ontwerpen en implementeren van AI-oplossingen met behulp van Azure AI-technologieën.

Certificering AI-102

Na het succesvol afronden van het AI-102 examen ontvang je de titel Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate. Met de AI-102 certificering kun je aantonen dat jij in staat bent om AI-oplossingen te ontwerpen, ontwikkelen en implementeren met behulp van Azure AI. Tevens kun je met de AI-102 certificering jouw carrièrekansen als AI Engineer verhogen.

Examenvoorbereiding AI-102

Voor een goede voorbereiding op het AI-102 examen kun je bij Startel terecht om de klassikale of virtuele AI-102 training te volgen of het AI-102 zelfstudiepakket door te nemen.

Examenonderwerpen AI-102

Tijdens het AI-102 examen worden de volgende onderwerpen getoetst:

• Plannen en beheren van een Azure AI-oplossing (15-20%): Toon jouw expertise in het definiëren van de AI-vereisten en het ontwikkelen van strategieën voor AI-implementaties.
• Implementeren van oplossingen voor inhoudsmoderatie (10-15%): Ontwikkel oplossingen die schadelijke of ongewenste inhoud automatisch herkennen en modereren.
• Implementeren van computer vision-oplossingen (15-20%): Implementeer visuele analyseoplossingen met de computer vision-hulpmiddelen binnen Microsoft Azure.
• Implementeren van Natural Language Processing (NLP)-oplossingen (30-35%): Ontwikkel oplossingen voor spraak- en tekstverwerking met behulp van Azure Cognitive Services.
• Implementeren van kennisontginnings- en documentintelligentieoplossingen (10-15%): Pas kennismining en documentanalyse toe om AI-oplossingen te ontwikkelen die inzichten uit ongestructureerde data halen.
• Implementeren van generatieve AI-oplossingen (10-15%): Integreer generatieve AI-technologieën om nieuwe inhoud en ideeën te genereren op basis van bestaande data.