Основи AI від Azure — Підручник у вигляді подкасту та майнд-карти

текст перекладу

AI-900: Основи AI від Azure

Штучний інтелект всюди, і ми швидко його освоюємо. У роботі моя команда та я з радістю інтегрували генеративний AI для простих завдань класифікації та генерації SQL тощо — достатньо, щоб побачити, наскільки він незамінний. Але я незабаром зрозумів, що AI має більше, ніж те, що виявили ці перші експерименти, тому я вирішив отримати сертифікат AI-900, щоб глибше розібратися в машинному навчанні та науці про дані. Маючи кілька сертифікатів у минулому — CKA (Kubernetes), CKAD, AWS, Python та Terraform — це здавалося природним наступним кроком на моєму шляху безперервного навчання.

TL;DR
У моєму прагненні стати більш кваліфікованим практиком AI, я здав сертифікаційний іспит AI-900. Після успішної здачі я хотів би поділитися двома ресурсами, які дуже мені допомогли:

1. Подкаст, згенерований AI (слухати на Spotify)
2. Всеосяжна майнд-карта, яка охоплює весь іспит в одному погляді. (посилання)

Сподіваюся, ці інструменти будуть такими ж корисними на вашому шляху в AI!
Одна з причин, чому я пишу цю статтю, — це допомогти таким людям, як я — лідерам, які все ще хочуть залишатися в курсі швидко змінюваних технологій. Я завжди був практиком, тому, коли з'явилися інструменти Agentic AI, я одразу в них занурився, починаючи з минулого року з Microsoft Autogen. Навіть тоді я відчував, що мені потрібно більш структуровано освоїти основи, тому я почав готуватися до AI-900, використовуючи курс Кліта Боннета на Pluralsight. Це був чудовий вступ, і я побачив, як далеко зайшов Microsoft у сфері AI. Після кількох вихідних, присвячених навчанню, я пройшов практичний іспит на Microsoft Learn, отримав близько 50% і вирішив, що час записуватися на сертифікацію. Я вірю, що як тільки ваша тривога щодо AI спаде до керованого рівня і ви зможете добре впоратися з практичним тестом, це ідеальний момент для запису на іспит.

Як показано на малюнку вище, ваша тривога може бути високою, якщо ви новачок у AI. Однак, коли ви підходите до навчання дисципліновано і починаєте справді розуміти концепції, ваша тривога зменшується, а впевненість поступово зростає. В день іспиту будь-яка залишкова тривога буде затінена впевненістю, яку ви набудете завдяки практичним тестам.

Навчання та Висновки

Хоч я і не можу розкрити конкретні питання іспиту, ось загальний охоплення сертифікації AI-900 від Microsoft:

1. Основи машинного навчання (ML): Вам потрібно мати чітке розуміння основних понять, таких як відбір зразків, вибір моделі та методи оцінки.
2. AI завдання: Розуміння різних AI завдань є важливим — тут немає багато складних запитань, але ви повинні знати основні варіанти використання та підходи.
3. Змішування контенту іспиту: Очікуйте, що приблизно 50% буде присвячено загальним поняттям AI/ML, а 50% — конкретним сервісам Microsoft. Якщо ви переважно хочете побудувати основи знань про AI, цей іспит все одно буде корисним.
4. Відповідальний AI: Microsoft серйозно ставиться до відповідального AI. Ви побачите ці принципи майже в кожному сервісі.
5. Генеративний AI: Певний розділ присвячений генеративному AI, але не в великій глибині — це, ймовірно, розвиватиметься, коли галузь буде рухатися вперед.
6. Застарілі елементи: Іспит включає деякі старі сервіси Azure, які зараз можуть бути застарілими, тому будьте готові зустріти концепції з минулого — служба Q&A тощо.

Секрет успіху (Онлайн-ресурси, які я використовував)

Ці три ресурси були надзвичайно корисними для моєї підготовки до AI-900. Мій головний підказка (яка допомогла мені отримати 988 з 1000) — це використання посилань на сторінки Microsoft Learn через практичний тест на Udemy — це справжня золота копальня інформації.

1.
текст перекладу

AI-900: Основи AI від Microsoft Azure

Штучний інтелект присутній скрізь, і ми швидко його освоюємо. У роботі моя команда та я активно інтегрували генеративний AI для простих завдань класифікації та генерації SQL тощо — достатньо, щоб побачити, наскільки він незамінний. Але я незабаром зрозумів, що AI має більше, ніж те, що виявили ці перші експерименти, тому я вирішив здобути сертифікат AI-900, щоб глибше розібратися в машинному навчанні та науці про дані. Маючи кілька сертифікатів у минулому — CKA (Kubernetes), CKAD, AWS, Python та Terraform — це здавалося природним наступним кроком на моєму шляху безперервного навчання.

TL;DR
У моєму прагненні стати більш кваліфікованим практиком AI, я здав сертифікаційний іспит AI-900. Після успішної здачі я хотів би поділитися двома ресурсами, які дуже мені допомогли:

1. Подкаст, згенерований AI (слухати на Spotify)
2. Всеосяжна майнд-карта, яка охоплює весь іспит в одному погляді. (посилання)

Сподіваюся, ці інструменти будуть такими ж корисними на вашому шляху в AI!
Одна з причин, чому я пишу цю статтю, — це допомогти таким людям, як я — лідерам, які все ще хочуть залишатися в курсі швидко змінюваних технологій. Я завжди був практиком, тому, коли з'явилися інструменти Agentic AI, я одразу в них занурився, починаючи з минулого року з Microsoft Autogen. Навіть тоді я відчував, що мені потрібно більш структуровано освоїти основи, тому я почав готуватися до AI-900, використовуючи курс Кліта Боннета на Pluralsight. Це був чудовий вступ, і я побачив, як далеко зайшов Microsoft у сфері AI. Після кількох вихідних, присвячених навчанню, я пройшов практичний іспит на Microsoft Learn, отримав близько 50% і вирішив, що час записуватися на сертифікацію. Я вірю, що як тільки ваша тривога щодо AI спаде до керованого рівня і ви зможете добре впоратися з практичним тестом, це ідеальний момент для запису на іспит.

Як показано на малюнку вище, ваша тривога може бути високою, якщо ви новачок у AI. Однак, коли ви підходите до навчання дисципліновано і починаєте справді розуміти концепції, ваша тривога зменшується, а впевненість поступово зростає. В день іспиту будь-яка залишкова тривога буде затінена впевненістю, яку ви набудете завдяки практичним тестам.

Навчання та Висновки

Хоч я і не можу розкрити конкретні питання іспиту, ось загальний охоплення сертифікації AI-900 від Microsoft:

1. Основи машинного навчання (ML): Вам потрібно мати чітке розуміння основних понять, таких як відбір зразків, вибір моделі та методи оцінки.
2. AI завдання: Розуміння різних AI завдань є важливим — тут немає багато складних запитань, але ви повинні знати основні варіанти використання та підходи.
3. Змішування контенту іспиту: Очікуйте, що приблизно 50% буде присвячено загальним поняттям AI/ML, а 50% — конкретним сервісам Microsoft. Якщо ви переважно хочете побудувати основи знань про AI, цей іспит все одно буде корисним.
4. Відповідальний AI: Microsoft серйозно ставиться до відповідального AI. Ви побачите ці принципи майже в кожному сервісі.
5. Генеративний AI: Певний розділ присвячений генеративному AI, але не в великій глибині — це, ймовірно, розвиватиметься, коли галузь буде рухатися вперед.
6. Застарілі елементи: Іспит включає деякі старі сервіси Azure, які зараз можуть бути застарілими, тому будьте готові зустріти концепції з минулого — служба Q&A тощо.

Секрет успіху (Онлайн-ресурси, які я використовував)

Ці три ресурси були надзвичайно корисними для моєї підготовки до AI-900. Мій головний підказка (яка допомогла мені отримати 988 з 1000) — це використання посилань на сторінки Microsoft Learn через практичний тест на Udemy — це справжня золота копальня інформації.

1.
текст перекладу

Хоча проходження AI-900 є чудовим досягненням для кожного, хто починає працювати з AI, розуміння того, як працює AI — і як застосовувати його відповідально — зробить вас більш ефективним практиком.

Мені було б цікаво почути ваші відгуки про подкаст, згенерований AI, та майнд-карту. Чи допомогли вони вам у вашій подорожі? Не соромтесь поділитися своїми думками, порадами чи досвідом у коментарях!

Перекладено з: Azure AI Fundamentals — Study guide Podcast & Mind Map