AI-900 合格者が教える、Azure AI Fundamentals 試験対策

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AI-900 合格者が教える、Azure AI Fundamentals 試験対策 の詳細な説明

Azure AI Fundamentals (AI-900) 試験は、Microsoft Azure の AI サービスに関する基本的な知識を評価する試験です。クラウド技術者、データサイエンティスト、開発者だけでなく、AI に関する基本的な知識を身につけたいと考えているすべての人にとって最適な試験です。この試験に合格することで、Azure の AI サービスを活用して、さまざまなビジネス課題を解決できる可能性を示すことができます。

この記事では、AI-900 試験の概要、試験範囲、対策方法、推奨される学習リソースなどを網羅的に解説します。合格者としての経験に基づき、試験対策における重要なポイントや、効率的な学習方法を具体的に紹介します。この記事を読めば、AI-900 試験合格への道筋が見え、自信を持って試験に臨めるようになるでしょう。

1. AI-900 試験の概要

  • 試験名: Microsoft Azure AI Fundamentals
  • 試験番号: AI-900
  • 試験時間: 60分 (試験開始前の説明などを含めると90分程度)
  • 問題数: 40-60問程度 (試験によって変動)
  • 合格点: 700点 (1000点満点)
  • 試験形式: 選択式 (単一選択、複数選択、ドラッグアンドドロップ、シナリオ問題など)
  • 受験料: $99 USD (国や地域によって異なる)
  • 試験言語: 日本語、英語など
  • 試験範囲: 以下のセクションで詳しく解説します。
  • 試験の目的: AI および Machine Learning の基本的な概念と、Azure の関連サービスに関する知識を評価する。

2. 試験範囲の詳細と対策

AI-900 試験は、大きく分けて以下の4つのセクションで構成されています。各セクションの配点比率と、具体的な試験内容、対策方法を詳しく解説します。

  • AI の考慮事項の説明 (15-20%)
  • Azure の Machine Learning の原則の説明 (30-35%)
  • Azure のコンピューター ビジョンの機能の説明 (15-20%)
  • Azure の自然言語処理 (NLP) の機能の説明 (15-20%)
  • Azure の会話型 AI の機能の説明 (15-20%)

2.1. AI の考慮事項の説明 (15-20%)

このセクションでは、AI の基本的な概念、倫理的な考慮事項、責任ある AI の原則などに関する知識が問われます。AI プロジェクトを成功させるためには、技術的な知識だけでなく、倫理的な側面や社会的な影響についても理解しておく必要があります。

  • 試験内容:

    • AI の定義と種類: AI とは何か、強化学習、教師あり学習、教師なし学習などの AI の種類について理解する。
    • AI の利点と課題: AI を導入することで得られるメリット（自動化、効率化、意思決定の改善など）と、AI を導入する際の課題（データ不足、バイアス、セキュリティなど）について理解する。
    • 責任ある AI: 公平性、信頼性と安全性、プライバシーとセキュリティ、包括性、透明性、説明責任など、責任ある AI の原則について理解する。
    • AI の倫理的な考慮事項: AI の利用における倫理的な問題（データプライバシー、バイアス、差別など）について理解し、どのように対応すべきかを考える。
    • AI の社会的影響: AI が社会に与える影響（雇用、教育、医療など）について理解し、どのように対応すべきかを考える。

  • 対策方法:

    • Microsoft Learn の教材: Microsoft Learn の “AI の考慮事項の説明” モジュールを丁寧に学習する。特に、責任ある AI の原則については、具体的な事例を通して理解を深める。
    • AI に関する倫理的な記事や論文を読む: AI の倫理的な問題に関する最新の情報に触れ、自分自身の意見を形成する。
    • AI プロジェクトの成功事例と失敗事例を学ぶ: 実際の AI プロジェクトの事例を通して、AI の利点と課題、倫理的な考慮事項について理解を深める。
    • 模擬試験や過去問を解く: 試験形式に慣れるとともに、自分の知識の弱点を把握する。

  • 重要なキーワード:

    • AI: 人工知能 (Artificial Intelligence)
    • Machine Learning: 機械学習
    • Deep Learning: 深層学習
    • Responsibility AI: 責任ある AI
    • Fairness: 公平性
    • Reliability & Safety: 信頼性と安全性
    • Privacy & Security: プライバシーとセキュリティ
    • Inclusiveness: 包括性
    • Transparency: 透明性
    • Accountability: 説明責任
    • Bias: バイアス
    • Ethical Considerations: 倫理的な考慮事項
    • Social Impact: 社会的影響

2.2. Azure の Machine Learning の原則の説明 (30-35%)

このセクションでは、Azure Machine Learning を使用して Machine Learning モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法に関する知識が問われます。Machine Learning の基本的な概念を理解し、Azure Machine Learning の主要な機能とワークフローを把握することが重要です。

  • 試験内容:

    • Machine Learning の種類: 教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、Machine Learning の種類とそれぞれの特徴について理解する。
    • Machine Learning のプロセス: データ収集、データ前処理、特徴量エンジニアリング、モデル選択、モデルトレーニング、モデル評価、モデルデプロイなど、Machine Learning のプロセスについて理解する。
    • Azure Machine Learning サービス: Azure Machine Learning ワークスペース、コンピューティング インスタンス、データストア、パイプライン、モデルレジストリなど、Azure Machine Learning の主要なサービスについて理解する。
    • AutoML: 自動 Machine Learning (AutoML) を使用して、最適なモデルを自動的に選択、トレーニング、評価する方法について理解する。
    • Designer: Azure Machine Learning Designer を使用して、ドラッグアンドドロップで Machine Learning パイプラインを構築する方法について理解する。
    • モデル評価指標: 精度、適合率、再現率、F1 スコア、AUC など、モデルの性能を評価するための指標について理解する。
    • モデルのデプロイ: モデルを Web サービス、Azure Container Instances (ACI)、Azure Kubernetes Service (AKS) などにデプロイする方法について理解する。

  • 対策方法:

    • Microsoft Learn の教材: Microsoft Learn の “Azure Machine Learning の原則の説明” モジュールを丁寧に学習する。特に、Azure Machine Learning の主要なサービスとワークフローについては、実際に手を動かして理解を深める。
    • Azure Machine Learning のドキュメントを読む: Azure Machine Learning の公式ドキュメントを参照し、各サービスの詳細な機能や使い方を理解する。
    • Azure Machine Learning を実際に使ってみる: Azure 無料アカウントを作成し、Azure Machine Learning ワークスペースを作成して、簡単な Machine Learning プロジェクトを試してみる。
    • AutoML と Designer を試してみる: AutoML を使用して最適なモデルを自動的に選択したり、Designer を使用してドラッグアンドドロップで Machine Learning パイプラインを構築したりすることで、Azure Machine Learning の機能を体験する。
    • 模擬試験や過去問を解く: 試験形式に慣れるとともに、自分の知識の弱点を把握する。

  • 重要なキーワード:

    • Machine Learning: 機械学習
    • Supervised Learning: 教師あり学習
    • Unsupervised Learning: 教師なし学習
    • Reinforcement Learning: 強化学習
    • Regression: 回帰
    • Classification: 分類
    • Clustering: クラスタリング
    • Azure Machine Learning: Azure Machine Learning
    • Workspace: ワークスペース
    • Compute Instance: コンピューティング インスタンス
    • Datastore: データストア
    • Pipeline: パイプライン
    • Model Registry: モデルレジストリ
    • AutoML: 自動 Machine Learning
    • Designer: Azure Machine Learning Designer
    • Accuracy: 精度
    • Precision: 適合率
    • Recall: 再現率
    • F1-Score: F1 スコア
    • AUC: Area Under the Curve
    • Web Service: Web サービス
    • Azure Container Instances (ACI): Azure Container Instances
    • Azure Kubernetes Service (AKS): Azure Kubernetes Service

2.3. Azure のコンピューター ビジョンの機能の説明 (15-20%)

このセクションでは、Azure Cognitive Services の Computer Vision API を使用して、画像や動画から情報を抽出する方法に関する知識が問われます。画像認識、物体検出、顔認識などの基本的な概念を理解し、Computer Vision API の主要な機能と使い方を把握することが重要です。

  • 試験内容:

    • Computer Vision の概要: Computer Vision の基本的な概念（画像認識、物体検出、顔認識など）について理解する。
    • Azure Cognitive Services Computer Vision API: Computer Vision API の主要な機能（画像分析、物体検出、顔認識、OCR など）について理解する。
    • 画像分析: 画像の内容を分析し、タグ、説明、カテゴリなどを生成する方法について理解する。
    • 物体検出: 画像内に存在する物体を検出し、その位置を特定する方法について理解する。
    • 顔認識: 画像内に存在する顔を検出し、その属性（年齢、性別、感情など）を推定する方法について理解する。
    • OCR (Optical Character Recognition): 画像やドキュメントからテキストを抽出する方法について理解する。
    • Custom Vision: Custom Vision を使用して、カスタムの画像認識モデルを構築する方法について理解する。

  • 対策方法:

    • Microsoft Learn の教材: Microsoft Learn の “Azure のコンピューター ビジョンの機能の説明” モジュールを丁寧に学習する。特に、Computer Vision API の主要な機能については、実際に API を呼び出して試してみる。
    • Azure Cognitive Services のドキュメントを読む: Azure Cognitive Services の公式ドキュメントを参照し、Computer Vision API の詳細な機能や使い方を理解する。
    • Computer Vision API を実際に使ってみる: Azure 無料アカウントを作成し、Computer Vision API を使用して、簡単な画像分析、物体検出、顔認識などを試してみる。
    • Custom Vision を試してみる: Custom Vision を使用して、カスタムの画像認識モデルを構築し、その性能を評価する。
    • 模擬試験や過去問を解く: 試験形式に慣れるとともに、自分の知識の弱点を把握する。

  • 重要なキーワード:

    • Computer Vision: コンピュータービジョン
    • Image Recognition: 画像認識
    • Object Detection: 物体検出
    • Face Recognition: 顔認識
    • Azure Cognitive Services: Azure Cognitive Services
    • Computer Vision API: Computer Vision API
    • Image Analysis: 画像分析
    • OCR (Optical Character Recognition): 光学文字認識
    • Custom Vision: Custom Vision
    • Bounding Box: バウンディングボックス
    • Confidence Score: 信頼度スコア

2.4. Azure の自然言語処理 (NLP) の機能の説明 (15-20%)

このセクションでは、Azure Cognitive Services の Language Understanding (LUIS) や Text Analytics API を使用して、テキストから情報を抽出したり、自然言語を理解したりする方法に関する知識が問われます。自然言語処理の基本的な概念を理解し、これらの API の主要な機能と使い方を把握することが重要です。

  • 試験内容:

    • Natural Language Processing (NLP) の概要: NLP の基本的な概念（テキスト分析、感情分析、キーフレーズ抽出、言語検出など）について理解する。
    • Azure Cognitive Services Language Understanding (LUIS): LUIS を使用して、自然言語の意図を理解し、エンティティを抽出する方法について理解する。
    • Text Analytics API: Text Analytics API を使用して、テキストの感情分析、キーフレーズ抽出、言語検出などを行う方法について理解する。
    • Question Answering: Question Answering を使用して、質問応答ボットを作成する方法について理解する。
    • Translator Text API: Translator Text API を使用して、テキストを翻訳する方法について理解する。

  • 対策方法:

    • Microsoft Learn の教材: Microsoft Learn の “Azure の自然言語処理 (NLP) の機能の説明” モジュールを丁寧に学習する。特に、LUIS と Text Analytics API の主要な機能については、実際に API を呼び出して試してみる。
    • Azure Cognitive Services のドキュメントを読む: Azure Cognitive Services の公式ドキュメントを参照し、LUIS や Text Analytics API の詳細な機能や使い方を理解する。
    • LUIS と Text Analytics API を実際に使ってみる: Azure 無料アカウントを作成し、LUIS を使用して自然言語の意図を理解したり、Text Analytics API を使用してテキストの感情分析を行ったりする。
    • Question Answering を試してみる: Question Answering を使用して、簡単な質問応答ボットを作成し、その性能を評価する。
    • 模擬試験や過去問を解く: 試験形式に慣れるとともに、自分の知識の弱点を把握する。

  • 重要なキーワード:

    • Natural Language Processing (NLP): 自然言語処理
    • Language Understanding (LUIS): Language Understanding
    • Text Analytics API: Text Analytics API
    • Sentiment Analysis: 感情分析
    • Key Phrase Extraction: キーフレーズ抽出
    • Language Detection: 言語検出
    • Intent: 意図
    • Entity: エンティティ
    • Question Answering: 質問応答
    • Translator Text API: Translator Text API

2.5. Azure の会話型 AI の機能の説明 (15-20%)

このセクションでは、Azure Bot Service を使用して、会話型 AI ソリューション（チャットボット）を構築する方法に関する知識が問われます。Bot Service の基本的な概念を理解し、Bot Framework SDK や LUIS との連携などについて把握することが重要です。

  • 試験内容:

    • Conversational AI の概要: 会話型 AI の基本的な概念（チャットボット、自然言語理解、会話フローなど）について理解する。
    • Azure Bot Service: Azure Bot Service の主要な機能（ボットの作成、デプロイ、管理など）について理解する。
    • Bot Framework SDK: Bot Framework SDK を使用して、ボットを開発する方法について理解する。
    • LUIS との連携: LUIS を Bot Service と連携させて、自然言語の意図を理解し、ボットの応答を制御する方法について理解する。
    • QnA Maker: QnA Maker を使用して、FAQ ベースのボットを構築する方法について理解する。
    • Bot Channels: 様々なチャネル（Web Chat, Teams, Slack など）にボットを接続する方法について理解する。

  • 対策方法:

    • Microsoft Learn の教材: Microsoft Learn の “Azure の会話型 AI の機能の説明” モジュールを丁寧に学習する。特に、Bot Service の主要な機能や Bot Framework SDK の使い方については、実際に手を動かして理解を深める。
    • Azure Bot Service のドキュメントを読む: Azure Bot Service の公式ドキュメントを参照し、各サービスの詳細な機能や使い方を理解する。
    • Azure Bot Service を実際に使ってみる: Azure 無料アカウントを作成し、Azure Bot Service を使用して、簡単なチャットボットを作成し、デプロイする。
    • LUIS と Bot Service を連携させてみる: LUIS で学習させたモデルを Bot Service に連携させ、自然言語理解に基づいた応答をするボットを作成する。
    • 模擬試験や過去問を解く: 試験形式に慣れるとともに、自分の知識の弱点を把握する。

  • 重要なキーワード:

    • Conversational AI: 会話型 AI
    • Chatbot: チャットボット
    • Azure Bot Service: Azure Bot Service
    • Bot Framework SDK: Bot Framework SDK
    • Language Understanding (LUIS): Language Understanding
    • QnA Maker: QnA Maker
    • Bot Channels: ボットチャネル
    • Dialog Flow: ダイアログフロー
    • Adaptive Cards: アダプティブカード

3. 試験対策の具体的な方法

AI-900 試験に合格するためには、計画的な学習と効果的な対策が必要です。以下に、具体的な対策方法をまとめました。

  • 3.1. 学習計画の作成:

    • 試験日を設定し、そこから逆算して学習計画を作成する。
    • 各セクションに割り当てる学習時間を決定し、計画的に学習を進める。
    • 毎日または毎週の学習目標を設定し、進捗状況を追跡する。
    • 予備日を設け、遅延が発生した場合に備える。

  • 3.2. Microsoft Learn の活用:

    • Microsoft Learn は、AI-900 試験対策のための最も重要なリソースです。
    • 各セクションに対応したモジュールを丁寧に学習し、理解を深める。
    • ハンズオンラボを利用して、実際に Azure の AI サービスを体験する。
    • 知識チェック機能を利用して、理解度を確認する。

  • 3.3. Azure 無料アカウントの活用:

    • Azure 無料アカウントを作成し、Azure の AI サービスを実際に試してみる。
    • Azure Machine Learning、Computer Vision API、LUIS、Bot Service などを利用して、ハンズオンで理解を深める。
    • 実際にコードを書いて API を呼び出すことで、より実践的な知識を習得できる。

  • 3.4. ドキュメントの参照:

    • Azure Cognitive Services や Azure Machine Learning の公式ドキュメントを参照し、各サービスの詳細な機能や使い方を理解する。
    • 公式ドキュメントは、最新の情報を提供しており、試験対策に不可欠です。

  • 3.5. 模擬試験と過去問の活用:

    • 公式の模擬試験や、オンラインで提供されている過去問を解くことで、試験形式に慣れる。
    • 自分の知識の弱点を把握し、重点的に学習すべき分野を特定する。
    • 時間配分を意識して模擬試験を解くことで、本番の試験で時間切れになるのを防ぐ。

  • 3.6. オンラインコミュニティの活用:

    • Microsoft Learn コミュニティや、Stack Overflow などのオンラインコミュニティに参加し、疑問点を質問したり、他の受験者と情報交換したりする。
    • 他の受験者の経験談やアドバイスを参考にすることで、より効果的な試験対策が可能になる。

4. 合格のためのヒントとアドバイス

  • 4.1. 基本を理解する: AI-900 試験は、Azure の AI サービスに関する基本的な知識を評価する試験です。難しい概念や技術的な詳細に深入りするよりも、基本的な概念をしっかりと理解することが重要です。
  • 4.2. 実践的な経験を積む: Azure の AI サービスを実際に使用して、ハンズオンで経験を積むことで、より深く理解することができます。Azure 無料アカウントを活用して、積極的に手を動かしましょう。
  • 4.3. 最新情報を把握する: Azure の AI サービスは常に進化しています。最新の情報を把握するために、公式ドキュメントやブログ記事などを定期的にチェックしましょう。
  • 4.4. 試験対策に集中する: 試験範囲を絞り、重点的に学習することで、効率的に試験対策を進めることができます。Microsoft Learn の教材や公式ドキュメントを中心に学習し、模擬試験や過去問を解くことで、自分の弱点を把握し、克服しましょう。
  • 4.5. 試験当日はリラックスする: 試験当日は、十分に睡眠をとり、リラックスして試験に臨みましょう。焦らず、問題を丁寧に読み、落ち着いて解答することが重要です。

5. 推奨される学習リソース

6. まとめ

AI-900 試験は、Azure の AI サービスに関する基本的な知識を評価する試験であり、AI 分野へのキャリアパスを築くための第一歩となります。この記事で紹介した試験範囲、対策方法、学習リソースなどを参考に、計画的に学習を進めれば、必ず合格できるはずです。

合格に向けて、頑張ってください！

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