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Mapa Mental Interativo

Mind
Map

Visualize todos os domínios, blocos e tópicos da certificação em um mapa mental interativo.

5
Domínios
11
Blocos
40
Tópicos

AI-900 — MindMap

Azure AI Fundamentals

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Gerando mapa mental...

Detalhes dos Domínios

D1 — 20% 2 blocos

Descrever cargas de trabalho e considerações sobre IA (15–20%)

Identificar recursos de cargas de trabalho de IA comuns (4)
  • Identificar cargas de trabalho de pesquisa visual computacional
  • Identificar cargas de trabalho de processamento de linguagem natural
  • Identificar cargas de trabalho de processamento de documentos
  • Identificar recursos de cargas de trabalho de IA generativa
Identificar princípios de uso responsável da IA (6)
  • Descrever considerações sobre imparcialidade em uma solução de IA
  • Descrever considerações sobre confiabilidade e segurança
  • Descrever considerações sobre privacidade e segurança
  • Descrever considerações sobre inclusão
  • Descrever considerações sobre transparência
  • Descrever considerações sobre responsabilidade
D2 — 20% 3 blocos

Descrever princípios fundamentais de Machine Learning (15–20%)

Identificar técnicas comuns de machine learning (5)
  • Identificar cenários de regressão
  • Identificar cenários de classificação
  • Identificar cenários de clustering
  • Identificar recursos de deep learning
  • Identificar recursos da arquitetura do Transformador
Descrever conceitos de machine learning (2)
  • Identificar recursos e rótulos em um conjunto de dados
  • Descrever como conjuntos de dados de treinamento e validação são usados
Descrever recursos do Azure Machine Learning (3)
  • Descrever recurso de ML automatizado
  • Descrever dados e serviços de computação para ciência de dados
  • Descrever recursos de gerenciamento e implantação de modelos
D3 — 20% 2 blocos

Descrever recursos de pesquisa visual computacional (15–20%)

Identificar tipos comuns de solução de pesquisa visual (4)
  • Identificar recursos de classificação de imagens
  • Identificar recursos de detecção de objetos
  • Identificar recursos de reconhecimento óptico de caracteres (OCR)
  • Identificar recursos de detecção facial e análise facial
Identificar ferramentas e serviços do Azure para pesquisa visual (2)
  • Descrever recursos do serviço Azure AI Vision
  • Descrever recursos do serviço de detecção facial da IA do Azure
D4 — 20% 2 blocos

Descrever recursos de PLN (Processamento de Linguagem Natural) (15–20%)

Identificar cenários comuns de NLP (6)
  • Identificar recursos para extração de frases-chave
  • Identificar recursos para reconhecimento de entidades
  • Identificar recursos para análise de sentimento
  • Identificar recursos para modelagem de idioma
  • Identificar recursos para reconhecimento e síntese de fala
  • Identificar recursos para tradução
Identificar ferramentas e serviços do Azure para NLP (2)
  • Descrever recursos do serviço de Linguagem de IA do Azure
  • Descrever recursos do serviço de Fala de IA do Azure
D5 — 20% 2 blocos

Descrever recursos de cargas de trabalho de IA generativa (20–25%)

Identificar recursos de soluções de IA generativa (3)
  • Identificar recursos de modelos de IA generativa
  • Identificar cenários comuns da IA generativa
  • Identificar considerações de IA responsável para IA generativa
Identificar serviços de IA generativos no Azure (3)
  • Descrever recursos do Azure AI Foundry
  • Descrever recursos do serviço Azure OpenAI
  • Descrever recursos do catálogo de modelos do Azure AI Foundry