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Certificação Microsoft: Azure AI Engineer Associate

Os engenheiros de AI do Azure usam serviços cognitivos, aprendizado de máquina e mineração de conhecimento para arquitetar e implementar soluções de AI da Microsoft envolvendo processamento de linguagem natural, fala, visão de computador, bots e agentes.

Exame exigido: Exame AI-100

Pré-requisito opcional: 1 exame | Ver detalhes

Habilidades verificadas

Analisar os requisitos da solução

Identificar soluções de armazenamento

  • identificar a capacidade de armazenamento, os tipos de armazenamento e os locais de armazenamento apropriados para uma solução
  • determinar as tecnologias de armazenamento que a solução deve usar
  • identificar a arquitetura de armazenamento apropriada para a solução
  • identificar componentes e tecnologias necessárias para conectar dados

Recomendar ferramentas, tecnologias e processos para cumprir com os requerimentos do fluxo do processo

  • selecionar a arquitetura de processamento para uma solução
  • selecionar as tecnologias de processamento de dados apropriadas
  • selecionar os modelos e serviços de AI apropriados
  • identificar componentes e tecnologias necessárias para conectar os pontos de extremidade do serviço
  • identificar requisitos de automação

Mapear os requerimentos de segurança para ferramentas, tecnologia e processos

  • determinar os processos e regulamentos necessários para estar em conformidade com os requisitos de privacidade, proteção e regulamentação de dados
  • determinar quais usuários e grupos têm acesso a informações e interfaces
  • identificar ferramentas apropriadas para uma solução
  • identificar requisitos de auditoria

Selecionar o software e os serviços necessários para suportar a solução

  • identificar serviços/ferramentas apropriados para a solução
  • identificar pontos de integração com outros serviços da Microsoft

Soluções de design

Projetar uma solução de AI que inclua um ou mais pipelines

  • definir um processo de fluxo de trabalho
  • projetar uma estratégia para a ingestão de dados

Projetar a infraestrutura de computação para suportar uma solução

  • definir tipos de infraestrutura
  • determinar se deve ser criada uma solução baseada em GPU ou baseada em CPU

Projetar soluções Intelligent Edge

  • identificar ferramentas apropriadas para uma solução
  • soluções de projeto que incorporam componentes de linha de AI em dispositivos Edge

Desenvolver estratégia de governança de dados

  • projetar arquitetura de autenticação
  • projetar uma estratégia de moderação de conteúdo
  • assegurar a governança apropriada de dados
  • estratégias de design para garantir que a solução atende à privacidade de dados e aos regulamentos padrão do setor

Projetar soluções que atendam a restrições de custo

  • escolher uma topologia de dados econômica
  • configurar opções de processamento de modelo para atender às restrições
  • selecionar API que atendem às restrições de negócios

Integrar modelos de AI em soluções

Orquestrar um fluxo de trabalho AI

  • definir e desenvolver estágios de linhas de AI
  • gerenciar o fluxo de dados por meio de componentes de solução
  • implementar processos de registro de dados
  • definir e construir interfaces para serviços personalizados de AI
  • integrar modelos de AI com outros componentes da solução
  • projetar pontos de extremidade da solução, desenvolver soluções de transmissão

Integrar serviços AI com componentes de solução

  • configurar componentes de pré-requisito e conjuntos de dados de entrada para permitir o consumo de API de Serviços Cognitivos
  • configurar a integração com os Serviços do Azure
  • configurar componentes de pré-requisito para permitir conectividade com o Bot Framework

Integrar o Intelligent Edge com soluções

  • conectar a fluxos de dados da IoT
  • projetar estratégias de pré-processamento e processamento para dados de IoT
  • implementar o Azure Search em uma solução

Implantar e gerenciar soluções

Provisionar ambientes em nuvem, no local e híbridos necessários

  • criar e gerenciar ambientes de hardware e software
  • implantar componentes e serviços necessários para avaliar e monitorar soluções de AI
  • criar e gerenciar ambientes de contêiner

Validar soluções para garantir a conformidade com os requisitos de privacidade e segurança de dados

  • gerenciar chaves de acesso
  • gerenciar certificados
  • gerenciar chaves de criptografia

Monitorar e avaliar o ambiente de AI

  • identificar diferenças entre os KPI e as métricas informadas e determinar as causas raiz das diferenças
  • identificar diferenças entre a taxa de transferência prevista e real do fluxo de trabalho
  • manter a solução de AI para melhoria contínua

Pré-requisito opcional

Ponto de partida ideal para aqueles que estão apenas começando na tecnologia ou pretendem mudar de carreira.

Certificação Microsoft: Fundamentos do Azure

Prove que você entende os conceitos de cloud, os principais serviços do Azure, o sistema de preços e suporte do Azure e os fundamentos da segurança, privacidade, conformidade e confiança na cloud.

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Exame AI-100

Exame AI-100: Projetando e implementando uma solução Azure AI

Idiomas: Inglês

Este exame avalia sua capacidade de realizar as seguintes tarefas técnicas: analisar os requisitos da solução, desenvolver soluções, integrar modelos de AI em soluções e implementar e gerenciar soluções. Saiba mais.

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*O preço não reflete quaisquer ofertas promocionais ou preço reduzido para membros do programa Microsoft Imagine Academy, Microsoft Certified Trainers e membros do programa Microsoft Partner Network. O preço está sujeito à alteração sem aviso prévio. O preço não inclui impostos. Confirme o preço exato com o provedor do exame antes de se inscrever para fazer um exame.

Recursos adicionais

Guia de treinamento

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