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Azure AI Engineer Associate 取得の記録

Last updated at Posted at 2020-09-12

■はじめに:

Microsoft Azure AI Engineer Associateの認定資格を取得した際の記録です。

Screenshot at 2020-09-11 10-41-18.png


■きっかけ:

現在は、フリーで、IoT+AIの社会実装をテーマに研究&開発を軸に活動していますが、元々は、社会人として、

社内システム設計開発=>Webアプリケーション設計開発=>Linuxオンプレサーバ設計開発&管理運用=>クラウドサーバ設計開発&管理運用

を生業として20年以上、社会と関わってきましたが、キャリアの最終フェーズに突入したこともあり、2016年に会社を退職して大学院に進学(2018修了)、やり残した分野である、IoT+AIの社会実装へと舵を切りました。


■活動内容:

いろいろやってますが、

・音声認識、音声合成とWebアプリケーション連携の研究開発/2017年
・Alexa スキルアワード ファイナリスト/2018年
・超小型風力発電IoT装置の共同研究開発/2018年
・IoT(農業)の共同研究開発/2019年

IoTでセンシングしたデータを掻き集め、データを可視化した後のフェーズはAIですよね・・・・・。


■保有認定資格:

ということもあり、2019年の秋に、JDLAのG検定を取得して基礎を固めつつ、クラウドAIの基礎をインプットしたいと考えていました。

・MCPC:IoTシステム技術検定(中級)/2017年
・AWS:クラウドプラクティショナー/2018年
・JDLA:G検定#3/2019年
・Microsoft:Azure Fundamentals/2020年(8月)
・Microsoft:Azure AI Engineer Associate/2020年(8月)


■Azure AI Engineer 資格について:

Microsoft Azure AI 関連の認定資格は、2020年9月現在、2種類あります。

●Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals
試験 AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentalsに合格する必要があります。
#英語版のみで受験可能

●Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate<=今回、こちらを受験しました
試験 AI-100: Designing and Implementing an Azure AI Solutionに合格する必要があります。
#英語、日本語、簡体中国語、韓国語で受験可能


■なぜAzure AIなのか?

クラウドAIの

・Azure
・AWS
・GCP
・IBM Watson

を色々と触ってみた結果、Azure AIが自分にフィットしたこともあり、Azure AIにフォーカスして知識を深めたいというのが、認定試験受験のきっかけです(2017年頃にAzure Machine Learning Studioを触っていましたので、親近感もありましたが)。


■試験範囲:

Azure AI Engineer Associate認定試験【AI-100:Designing and Implementing an Azure AI Solution】の試験範囲ですが、

・ソリューション要件の分析(25-30%)
・AIソリューションの設計 (40-45%)
・AIソリューションの実装と監視 (25-30%)

アナウンスされています。詳細についてはPDF(英語版のみ)が公開されていますので、熟読しておき、学習方針や試験対策を練ります。

試験範囲に対応したMicrosoft Learnの学習コンテンツを紐づける対応表を作成して学習を行う他に、Azure AIの各種サービスのクイックスタートチュートリアルも確認しました。


■合格までの道のり:

Microsoftの認定資格紹介ページでは、合格までのプロセスを分かりやすい形でPDFで公開しています。

Screenshot at 2020-09-12 08-28-06.png


■学習リソース:

試験対策の参考書等はありませんので、以下の無料学習リソースをフル活用しました。

1.Microsoft Learn:まずは基本の学習コンテンツです
2.Microsoft AI 経験:モチベーション維持に最適です
3.Azure のアーキテクチャ(AI+機械学習):デザインパターンが色々と揃っています
4.Microsoft AI ビジネススクール:モチベーション維持に最適です
5.Microsoft AI for Good:モチベーション維持に最適です
6.親切なAI - Youtube Channel:韓国語版ですが韓国語学習も兼ねてチャンネル登録しています
7.Microsoft Developer - Youtube Channel:英語版動画が殆ど&再生速度を落とす&英語字幕で見ています
8.SlideShareの資料:【de:code 2020】 学生諸君! Azure であそぼう! ~Microsoft の AI を自作アプリに取り入れるまで~:某RPG風なテイストで面白いですよ
9.Coursera:Andrew Ngさんのすべての人のためのAI:語り口が穏やかで良いですよ
10.Azureのドキュメント(AI+Machine Learning):概要やクイックスタートを必ず読みましょう


■Microsoft Learnコレクション:

今回の認定試験に際して受講したMicrosoft Learnコンテンツのコレクションを貼り付けておきます。

Microsoft Learn:AI-100:AI Engineer
Microsoft Learn:AIビジネススクール


■Microsoft Learnの学習コンテンツ:

Microsoft Learnの学習コンテンツですが、日本語訳が途中で終わっていたり、機械的な日本語訳コンテンツがあって戸惑いましたが、英語に関してはGoogle翻訳とDeepL翻訳を駆使すれば大丈夫かと思います。

座学形式のコンテンツの他、実際に手を動かす演習も含まれますが、演習は重要ですのでしっかり取り組んだほうが良いと思いました。

なお、実際にAzureのリソースを消費しましたので、4,950円+消費税491円=5,441円となりました。
(無料期間がある人が羨ましいです)


■学習期間:

1ヶ月半、1日あたり4〜5時間を学習に割り当てていましたが、前掲の Microsoft Learn の学習コンテンツを全てやり切ることに加えて、Azure AIサービスの全体像を把握するため、

・Azure のアーキテクチャ(AI+機械学習)図を見ておく
・それをもとにMindMapを作成してAzure AIサービス全体像を把握
・追い込みの試験直前の10日間は、学習のまとめ作業

を行うと同時に、Azure Fundamentalsの認定試験の学習も行っていました(6月30日に取得済み)。

その他、Microsoft のオンラインイベントde:code 2020に参加して情報収集なども行っていました。


■試験申し込み:

インターネットで、近所の会場(自宅から20分位の所)を選択して、申し込みました。

■試験当日:

試験会場では、受付を済ませた後、個人の持ち物は全てコインロッカーにしまっておきます。その後、本人確認作業、写真撮影を行います。なお、Covid-19対策でマスクを着用していたため、一旦マスクを取って本人確認すると同時に、マスクの裏側のチェックまで行います。

割り当てられた席に着席して、専用端末で試験が行われます。当日(8月10日)は猛暑日だったこともあり、冷房が物凄い効いていて、暑がり体質には快適でした。

なお、途中退室は出来ないので、事前にトイレに行っておくなどの準備は予めしておきましょう(前日の深酒や激辛料理は避けましょう)。


■試験内容:

試験内容については、守秘義務がありますので、記載できませんが、前掲したMicrosoft Learn 学習コレクションを学習すれば大丈夫かと思います。

Microsoft Learn:AI-100:AI Engineer


■試験結果:

今時の試験って、試験終了後すぐに結果がわかるのが良いところですね。試験結果は、無事、一発で合格したものの、800点を目標ラインとしていましたが、結果は730点でした・・・・・。

ショボーンとしながら会場を後にして、試験会場の真向かいのヨドバシカメラやイエローサブマリンで気分転換した後、帰宅しました。

■反省点:

Microsoft AI ビジネススクールのコンテンツも学習に加えて、Azure Fundamentalsの認定資格試験の学習も行っていたため(6月30日取得済み)、1ヶ月半という期間を要してしまいました。認定資格取得にフォーカスすれば、もっと早く取得できたかもしれません。


■認定通知:

試験に合格すると、登録した自分のメアドに通知が届きますので、ダッシュボードで確認、認定証のダウンロードとバッジの申請を行いました。
Screenshot at 2020-09-11 10-40-20.png


■最後に:AI for Good

Microsoft のAI for GoodのWebサイトを見ると、AI の社会貢献について4つの領域について、記載しています。
Screenshot at 2020-09-11 18-56-23.png


■AI for Good:

・AI for Earth:AI for Earth (地球のための AI) は、地球の気象問題の解決に取り組んでいる人々に AI テクノロジとクラウド ソフトウェアを提供しています
・AI for Health:AI for Health は、世界中の人々や地域社会の健康を改善するために、AI で研究者や組織を支援します
・AI for Accessibility:AI のパワーを利用して人の能力を高め、世界各国、障がいを持つ 10 億人の人々を支援しています
・AI for Humanitarian Action:Microsoft は "AI for Humanitarian Action (人道支援における AI)” プログラムを通じて非営利団体や人道支援組織と連携し、災害対策、児童保護、難民支援、人権保護にあたっています
・AI for Cultural Heritage:AI は、文化遺産の保存と充実のために働く人々や組織を支援します

特に、AI for Earthの中のAg-AnalyticsAI for Accessibilityの中のSeeing AIについては、IoT+AIの社会実装のテーマの中でも取り組みたい領域ですので、Azure AIを駆使して取り組んでいきたいと思います。


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