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Microsoft Azure KI Grundlagen (AI-901)

Prüfungscode
AI-901
Hersteller
Microsoft
Prüfungsdauer
45–60 Minuten
Anzahl der Fragen
42–46 Fragen
Prüfungssprachen
Englisch und andere Sprachen

Über diese Prüfung

Studienleitfaden zur Prüfung AI-901. Gemessene Fähigkeiten vom 15. April 2026. Zum Bestehen ist eine Punktzahl von 700 oder höher erforderlich. Die englische Sprachversion der Prüfung wird stets zuerst aktualisiert; lokalisierte Fassungen folgen ungefähr acht Wochen später. Ist die Prüfung in der bevorzugten Sprache nicht verfügbar, können weitere 30 Minuten angefordert werden. Die Aufzählungen, die jedem der gemessenen Fähigkeiten folgen, sollen veranschaulichen, wie diese Fähigkeit bewertet wird; verwandte Themen können in der Prüfung behandelt werden. Die meisten Fragen umfassen Features, die allgemein verfügbar sind; die Prüfung kann Fragen zu Previewfunktionen enthalten, wenn diese Funktionen häufig verwendet werden. Sie sollten mit REST-APIs, SDKs und CLIs vertraut sein.

Zielgruppe

Als Kandidat für diese Microsoft Zertifizierung sind Sie am Anfang Ihrer Karriere bei der KI-Lösungsentwicklung. Für diese Prüfung sollten Sie konzeptionelle Kenntnisse über KI-Lösungen in Azure und die grundlegenden technischen Fähigkeiten haben, um mit ihnen zu arbeiten. Außerdem benötigen Sie Kenntnisse über Python Codierungssyntax und Programmiertechniken, und Sie sollten mit Azure Ressourcen vertraut sein.

Kompetenzbereiche und Prüfungsziele

Identifizieren von KI-Konzepten und Funktionen (40–45 %)

  1. Beschreiben von Prinzipien verantwortungsvoller KI
    • Beschreiben von Überlegungen zur Fairness bei einer KI-Lösung
    • Beschreiben von Überlegungen zur Zuverlässigkeit und Sicherheit bei einer KI-Lösung
    • Beschreiben von Überlegungen zu Datenschutz und Sicherheit bei einer KI-Lösung
    • Beschreiben von Überlegungen zur Inklusion bei einer KI-Lösung
    • Beschreiben von Überlegungen zur Transparenz bei einer KI-Lösung
    • Beschreiben von Überlegungen zur Verantwortlichkeit bei einer KI-Lösung
  2. Identifizieren von KI-Modellkomponenten und -konfigurationen
    • Beschreiben, wie generative KI-Modelle funktionieren
    • Identifizieren eines geeigneten KI-Modells basierend auf Funktionen
    • Identifizieren geeigneter Modellbereitstellungsoptionen und Konfigurationsparameter
  3. Identifizieren von KI-Workloads
    • Identifizieren von Szenarien für allgemeine KI-Workloads, einschließlich generativer und agentischer KI, Textanalyse, Spracherkennung, Computervision und Informationsextraktion
    • Beschreiben allgemeiner Textanalysetechniken, einschließlich Stichwortextraktion, Entitätserkennung, Stimmungsanalyse und Zusammenfassung
    • Identifizieren von Features und Funktionen von Spracherkennung und Sprachsynthese
    • Identifizieren von Features und Funktionen von Computervisions- und Bildgenerierungsmodellen
    • Identifizieren von Techniken zum Extrahieren von Informationen aus Text, Bildern, Audio und Videos

Implementieren von KI-Lösungen mithilfe von Microsoft Foundry (55–60 %)

  1. Implementieren von generativen KI-Apps und -Agents mithilfe von Foundry
    • Erstellen sie effektive System- und Benutzeraufforderungen für generative KI-Modelle
    • Bereitstellen eines Modells und Interagieren mit dem Modell im Foundry-Portal
    • Erstellen einer einfachen Chatclientanwendung mithilfe des Foundry SDK
    • Erstellen und Testen einer Einzel-Agent-Lösung im Foundry-Portal
    • Erstellen einer einfachen Clientanwendung für einen Agent
  2. Implementieren von KI-Lösungen für Text und Sprache mithilfe von Foundry
    • Erstellen einer einfachen Anwendung mit Textanalyse
    • Reagieren auf gesprochene Eingabeaufforderungen mithilfe eines bereitgestellten multimodalen Modells
    • Erstellen einer einfachen Anwendung mithilfe von Azure Sprache in Foundry Tools
  3. Implementieren von KI-Lösungen mit Computervisions- und Bildgenerierungsfunktionen mithilfe von Foundry
    • Interpretieren visueller Eingaben in Eingabeaufforderungen mithilfe eines bereitgestellten multimodalen Modells
    • Erstellen neuer visueller Ausgaben mithilfe von generativen Modellen
    • Erstellen einer einfachen Anwendung mit Vision-Funktionen
  4. Implementieren von KI-Lösungen für die Informationsextraktion mithilfe von Foundry
    • Extrahieren von Informationen aus Dokumenten und Formularen mithilfe von Azure Inhaltsverständnis in Foundry Tools
    • Extrahieren von Informationen aus Bildern mithilfe von Inhaltsverständnis
    • Extrahieren von Informationen aus Audio und Video mithilfe von Inhaltsverständnis
    • Erstellen einer einfachen Anwendung mit Informationsextraktionsfunktionen mithilfe von Inhaltsverständnis