Azure AI 資格（AI-900） のバックアップ(No.6)

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  • 3 (2024-11-27 (水) 17:50:07)
  • 4 (2024-11-28 (木) 17:52:08)
  • 5 (2024-12-16 (月) 17:20:39)
  • 6 (2024-12-16 (月) 20:19:15)
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  • 8 (2024-12-24 (火) 13:35:28)
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目次 †

概要 †

コース AI-900T00-A: Microsoft Azure AI Fundamentals

Training | Microsoft Learn †

• https://learn.microsoft.com/training/courses/ai-900t00
• https://learn.microsoft.com/ja-jp/collections/zopanqdn7w1p1
• https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/?practice-assessment-type=certification

AI の概要 †

https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/

• AI の基本的な概念
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/get-started-ai-fundamentals/
  • AI の概要
  • 機械学習を理解する
  • コンピューター ビジョンを理解する
  • 自然言語処理を理解する
  • ドキュメント インテリジェンスとナレッジ マイニングについて
  • 生成 AI を理解する
  • AI の課題とリスク
  • 責任ある AI を理解する
  • 知識チェック
  • まとめ

• 機械学習の基礎
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/fundamentals-machine-learning/

• はじめに
• 機械学習とは
• 機械学習の種類
• 回帰
• 二項分類
• 多クラス分類
• クラスタリング
• ディープ ラーニング
• Azure Machine Learning
• 演習: AzML の自動機械学習について調べる
• 知識チェック
• まとめ

• Azure AI サービスの基礎
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/fundamentals-azure-ai-services/
  • はじめに
  • Azure プラットフォーム上の AI サービス
  • Azure AI サービス リソースを作成する
  • Azure AI サービスを使用する
  • Azure AI サービスの認証について理解する
  • 演習 - Azure AI サービスについて調べる
  • 知識チェック
  • まとめ

Computer Vision †

https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/paths/explore-computer-vision-microsoft-azure/

• コンピューター ビジョンの基礎
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/analyze-images-computer-vision/
  • はじめに
  • 画像と画像処理
  • コンピューター ビジョンのための機械学習
  • Azure AI Vision
  • 演習 - Vision Studio で画像を分析する
  • 知識チェック
  • まとめ

• 顔認識の基礎
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/detect-analyze-faces/

• はじめに
• 顔分析を理解する
• Azure での顔分析の概要
• 演習 - Vision Studio で顔を検出する
• 知識チェック
• まとめ

• 光学式文字認識の基礎
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/read-text-computer-vision/

• はじめに
• Azure AI Vision の使用を開始する
• Azure 上の Vision Studio の概要
• 演習 - Vision Studio でテキストを読み取る
• 知識チェック
• まとめ

自然言語処理 †

https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/paths/explore-natural-language-processing/

• 言語サービスを使用したテキスト分析の基礎
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/analyze-text-with-text-analytics-service/

• はじめに
• Text Analytics について理解する
• テキスト分析の使用を開始する
• 演習 - Language Studio を使用してテキストを分析する
• 知識チェック
• まとめ

• 言語サービスを使った質問応答の基礎
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/build-faq-chatbot-qna-maker-azure-bot-service/

• はじめに
• 質問応答を理解する
• カスタム質問応答の概要
• 演習 - Language Studio で質疑応答を使用する
• 知識チェック
• まとめ

• 会話言語理解の基礎
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/create-language-model-with-language-understanding/

• はじめに
• 会話言語理解を説明する
• Azure の会話言語理解の概要
• 演習 - Language Studio で会話言語理解を使う
• 知識チェック
• まとめ

• Azure AI 音声の基礎
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/recognize-synthesize-speech/

• はじめに
• 音声認識と音声合成について
• Azure での音声の処理を開始する
• Azure AI 音声を使用する
• 演習 - Speech Studio について調べる
• 知識チェック
• まとめ

• 言語翻訳の基礎
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/translate-text-with-translation-service/

• はじめに
• 翻訳の概念を理解する
• Azure での翻訳を理解する
• Azure で翻訳を開始する
• 演習 - Azure AI 翻訳を探索する
• 知識チェック
• まとめ

ドキュメント インテリジェンスとナレッジ マイニング †

https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/paths/document-intelligence-knowledge-mining/

• Azure AI Document Intelligence の基礎
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/analyze-receipts-form-recognizer/

• はじめに
• ドキュメント インテリジェンスの機能を確認する
• Azure AI Document Intelligence 機能を理解する
• 演習 - Document Intelligence Studio でフォーム データを抽出する
• 知識チェック
• まとめ

• ナレッジ マイニングと Azure AI Search の基礎
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/intro-to-azure-search/

• はじめに
• Azure AI Search とは?
• 検索ソリューションの要素を特定する
• Azure portal でインデックスを作成する
• Azure AI 検索インデックス内のデータのクエリを実行する
• 演習 - Azure AI 検索インデックスについて調べる (UI)
• 知識チェック
• まとめ

生成 AI †

https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/paths/introduction-generative-ai/

• 生成 AI の基礎
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/fundamentals-generative-ai/

• はじめに
• 生成 AI とは
• 大規模言語モデルとは?
• 言語モデルを使用する
• コパイロットとは何か?
• Microsoft Copilot
• Copilot プロンプトに関する考慮事項
• コパイロットの拡張と開発
• 演習 - Microsoft Copilot を確認する
• 知識チェック
• まとめ

• Azure AI Studio の概要
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/introduction-to-azure-ai-studio/

• はじめに
• Azure AI Studio とは?
• Azure AI Studio のしくみ
• Azure AI Studio を使用するタイミング
• 演習 - Azure AI Studio の詳細を確認する
• 知識チェック
• まとめ

• AI Studio での責任ある生成 AI
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/responsible-ai-studio/

• はじめに
• 責任ある生成 AI ソリューションを計画する
• 潜在的な害を特定する
• 潜在的な危害を測定する
• 潜在的な危害を軽減する
• 責任ある生成 AI ソリューションを運用する
• 演習 - Azure AI Studio のコンテンツ フィルターを確認する
• 知識チェック
• まとめ

詳細 †

リンク(公式) †

学習ガイド †

• 試験 AI-900: Microsoft Azure AI の基礎の学習ガイド | Microsoft Learn
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/resources/study-guides/ai-900

製品ドキュメント系 †

• Azure AI サービス → Azure AI Studio で、Azure OpenAI、Content Safety、Speech、Vision などの
• Azure Machine Learning、Vision Studio、Language Studio、Speech Studio、Azure AI 翻訳

ネット情報 †

https://www.softbank.jp/biz/blog/cloud-technology/articles/202408/azure-ai900/

qiita †

https://qiita.com/yuuuka/items/9bde5829294ec801970b

zenn †

• https://zenn.dev/headwaters/articles/f543ca3dccb43e
• https://zenn.dev/headwaters/articles/6646f1690b78b8

試験前 †

模擬試験 †

• プラクティス評価 | Microsoft Learn
  https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/practice/assessment?assessment-type=practice&assessmentId=26&practice-assessment-type=certification

• 試験サンドボックス（デモを体験する）Microsoft 認定資格試験 受験者規則 同意書 - AA-001
  https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2226877

• Microsoft AI 900 Free Certification Exam | ExamTopics?
  https://www.examtopics.com/exams/microsoft/ai-900/

• Microsoft AI-900 Real Exam Questions and Answers FREE - ITExams.com
  https://www.itexams.com/info/AI-900

• Free AI-900 Exam braindumps download (AI-900 exam dumps Free)
  https://free-braindumps.com/microsoft/free-ai-900-braindumps.html

申し込み †

https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/?practice-assessment-type=certification

対策 †

以下、機械学習や深層学習の知識のみで回答可能なものは省略してある。

G系 †

責任ある人工知能 (AI) の原則 †

信頼性と安全性、プライバシーとセキュリティ、透明性、公平性、包括性、アカウンタビリティ（説明責任）

• AI ベースのソリューションの限界についての認識を高める原則は「透明性」
• モデルの特徴によってもたらされるバイアスの評価と軽減が含まれる原則は「公平性」
• サービスの潜在的な排除障壁を理解し社会のすべての部分に利益をもたらすように、AI システムの設計に適用される原則は「包括性」
• AIソリューションの倫理的および法的基準を満たすガバナンスと組織の原則のフレームワークを定義するのは「アカウンタビリティ（説明責任）」

NIST AI リスク管理フレームワーク †

• 統治（Govern）：AIシステムのリスク管理を組織全体で統括し、リスク管理の方針や手順を確立。法規制の遵守や倫理的なガイドラインの設定が含まれる。
• マップ（Map）：AIシステムのリスクを特定し、評価するプロセス。リスクの特定には、AIシステムの設計、開発、運用の各段階でのリスク要因を洗い出すことが含まれる。
• 測定（Measure）：特定されたリスクを定量的または定性的に評価し、その影響を測定。リスクの重大性や発生可能性を評価し、優先順位を付けることができる。
• 管理（Manage）：評価されたリスクに対して適切な対策を講じ、リスクを軽減または回避するためのアクションを実行。リスクの監視や継続的な改善が含まれる。

※ 最初に「潜在的な損害を特定」する。

Azure Machine Learning †

• Machine Learning を使用して回帰モデルをトレーニングするには、Machine Learning スタジオでジョブを作成する
• モデルのトレーニングが完了したらAzure コンテナー インスタンスと AKS クラスター（推論クラスタ）を作成しデプロイできる。

デザイナーを使用して †

• 既に存在するトレーニング済みのモデルを作成するにはトレーニング モジュールを追加
• 新しくトレーニングされたモデルから予測サービスをデプロイするには、パイプラインを作成、データセットを追加

変換モジュール †

• 見つからないデータのクリーンアップ：データ準備の一部。
• データセット内の列の選択：データセットから目的の列のサブセットを選択
• データの正規化：データセット内の数値列の値を共通のスケールに変更

各種、Azure AI Service †

• Azure Machine Learning以外の、下記のAIサービスは、
  • Azure 上で事前構築済みで、すぐに＆API（RESTful Web API） を通して使用できる。
  • モデルの選択、トレーニング、評価などの「機械学習プロセス」が不要になる。

• AI Service Resourceには、マルチサービスと単一サービスの 2 種類がある（マルチは、資格情報の管理やコスト管理に優れる）。
• 認証には、ポータルでの認証や、APIキーを使用する。その他、OAuthなどもある。
• 開発には、Service Studio Interfaceの使用し、AI Service Resourceを関連付ける。

• 各種
  • Language、Speech、Vision、Decision、Search、Azure OpenAI
  • Azure AI Vision、Azure AI Language、Azure OpenAI

• 演習目次
  • Studioの操作
  • ResourceをStudioに関連付ける
  • Studioで機能を試してみる
  • キーとエンドポイントを確認する

Azure AI Vision †

機能 †

• https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/computer-vision/

• Computer Vision機能を提供
  • 画像分析：分類、イメージのタグ付け、画像キャプション、画像分析 API
  • 光学式文字認識 (OCR)：OCR、Read API、OCR API
  • ビデオ分析：
  • Faceサービス：顔検出、顔認識、Face API
  • Azure AI Vision Spatial Analysis → Video Indexer：空間分析

画像分析 †

• ドメイン固有モデル
  • celebrities：著名人の認識（people_ カテゴリに分類された画像についてサポート
  • landmarks：ランドマークの認識（outdoor_ または building_ カテゴリに分類された画像についてサポート

Faceサービス †

顔検出、顔認識、Face API

• Face ID：顔認証などで使用する画像内で検出された各顔に対する一意の識別子
• Face Rectangle：顔上のパーツ検出
• Face Landmarks：顔パーツの位置
• 顔属性：アクセサリー (眼鏡、マスク、帽子など) などの属性を検出

Custom Vision †

独自の画像モデルを構築してデプロイ

Azure AI Language †

• 自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）

• ベクトル化のステップ
  • ストップ ワードの削除
  • トークン化（文・単語）
  • 正規化（表記統一）
  • ステミングと見出し語化（基本形統一）
  • ベクトル化

• 機能は Azure Language Studio で確認
  • センチメント分析
  • Entity Linking
  • 個人を特定できる情報 (PII) の検出

Azure AI 音声 †

• 音声認識と合成、リアルタイム翻訳、会話の文字起こし
• 機能は Azure Speech Studio で確認

Azure AI 翻訳 †

• 正確で完全な翻訳を生成する、ニューラル機械翻訳 (NMT)

ドキュメント系 †

Azure AI Document Intelligence †

• スキャンしたドキュメントからのデータ収集を管理および高速化するソリューションをビルド
• アプリケーションとワークフローでのドキュメント処理の自動化、戦略強化、検索機能強化
• 機能は、Document Intelligence Studio やその他のプログラミング言語で使用およびテスト

Azure AI Search †

• インデックスを作成するためのツールを備えたプライベートなエンタープライズ検索ソリューション
• インデックスは、内部のみならずインターネット公開アセットのコンテンツも検索可能

Azure OpenAI †

生成 AI系

GPT系 †

• 安全システム層には、危害の軽減に役立つプラットフォームレベルの構成と機能（コンテンツ フィルターなどの）が含まれる。
• 生成 AI モデルの応答の制約とスタイルを識別するためにシステム メッセージ（システム プロンプト）が使用できる。

Diffusion系 †

• DALL-Eなど、画像系の生成AIの画像生成の3つの機能：新しい画像の作成、画像のバリエーションを作成、画像の編集

その他 †

組み合わせ †

• 音声翻訳：音声サービス、翻訳サービス
• 論点・エンティティ特定：キーフレーズ抽出、固有表現認識

Azure AI Contents Safety †

アプリケーションおよびサービス内の有害なユーザー生成コンテンツや AI 生成コンテンツを検出する AI サービス

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