AI-900の受験日記

1. はじめに

AzureのAI-900を受験しましたので、日記ついでに情報共有させて頂きます。
AI-900はこちらの記事でも紹介している、AzureのAI分野の入門資格です。

2. 出題範囲

• 機械学習の基礎
  • 特徴とは？ラベルとは？
    • 築年数と床面積から土地の価格を予測させたい場合、特徴とラベルは何が適切かなど
  • 回帰／分類／クラスタリングなどの分析モデルの違いついて
    • 大学試験に合格するかを予測する学習モデルを構築したい、どの分析モデルが適切かなど
• 責任あるAI
  • 公平性・包括性・透明性・アカウンタビリティ・安全性・信頼性・セキュリティ・プライバシーの知識
    • こういうケースだと責任あるAIのうち、何を考慮する必要があるか？
    • こういう考慮を行うことは、責任あるAIの何に該当するのか？
• AzureのAIサービスについて
  • 自然言語・画像生成・顔認識・OCR・音声・翻訳・機械学習などの各サービスについての知識
    • こういうケースではどのAzureサービスを利用すればよいか？
    • このAzureサービスで利用できる機能は何か？

注意
上記はざっくりとした出題範囲です。
詳細は以下の公式ページを参照してください。

3. 学習方法と時間について

私はAI初心者だったので、初めに参考書を購入しようと考えましたが、AI-900の日本語の参考書は見つけられませんでした。。

参考書なしでMicrosoftLeanとUdemyの問題集をメインで学習しましたが、実際に出題範囲自体はそれほど広くないので、それだけで十分学習できました。

学習自体は２日ぐらいでザラっと終わらせて、その後２日程度で模擬テストをやれば大丈夫だと思います。
機械学習の評価モデルに関する出題は、回帰や分類のより詳細な種類（ロジスティックス回帰どうなど）なども出題されますが、出題数自体はかなり少ないので、試験に合格するだけなら数学チックな部分はスルーしても良いかもしれません。（正しい知識を身に着けるという観点では、当然適切に学習すべきだと思いますが。。）

4. 最後に

私はAIの知識が全くない状態で学習を開始したので、「AIの基礎を知る」という意味でも大変勉強になりました。
AIよく知らないけど勉強したいという人にはとてもおススメな資格です！