Всем привет,
Начало пути для получения сертификата иногда может показаться сложной задачей. Но не беспокойтесь! В этом руководстве я расскажу о наиболее эффективной стратегии, которую я обнаружил для прохождения сертификации Microsoft AI-102 — наиболее эффективной, по крайней мере, для моего способа обучения...
Почему это руководство?
У каждого свой уникальный стиль обучения. Для меня это чтение и практическая работа, а не видеолекции. Я обнаружил, что могу усвоить тот же объем информации гораздо быстрее при чтении, чем при просмотре видео. Поэтому я составил это руководство в основном на основе текстов и практических ресурсов.
Моя схема обучения
Microsoft Learn предоставляет множество ресурсов, многие из которых бесплатны. Вот шаги, которым я следовал в своей подготовке. Я не заглядывал в другие ресурсы, но должен признать, что у меня уже есть некоторый опыт работы с Azure, а также с машинным обучением и искусственным интеллектом.
Учебное пособие
Это ваша отправная точка. Он предоставляет важную информацию о тесте, включая основные темы, последние новости и изменения. Внимательно следите за ним, чтобы оставаться в курсе.
В учебном пособии вы найдете ссылки на документацию соответствующих сервисов AI/ML. Конечно, полезно, но не обязательно читать всю документацию. Но я определенно рекомендовал бы внимательно прочитать хотя бы раздел, отмеченный ниже (Обзор, концепции, Rest API, Python) всех соответствующих сервисов.
Упражнения AI 900
https://microsoftlearning.github.io/AI-900-AIFundamentals/
Эти упражнения имеют решающее значение для понимания «основных» сервисов ML/AI. Я использовал их в качестве «обновления».
Схема обучения AI 102
https://learn.microsoft.com/en-us/certifications/exams/ai-102/#two-ways-to-prepare
Этот путь обеспечивает высокоуровневое представление всех служб, имеющих отношение к экзамену. Усердно проработайте все подмодули и выполните содержащиеся в них упражнения.
Пример теста из MSFT Learn
По этой ссылке вы можете запланировать выпускной экзамен, а также начать тестовый экзамен бесплатно (несколько раз):
После прохождения пути обучения попробуйте пройти образец теста хотя бы один раз. Это дает представление о том, где вы находитесь с точки зрения знаний, и указывает вам на дополнительные ресурсы для более слабых областей.
Упражнения инженера AI 104 + упражнения MSLearn Cognitive Services
https://microsoftlearning.github.io/AI-102-AIEngineer
Это обязательные практические упражнения. Значительная часть вопросов экзамена основана на этих упражнениях.
Создавайте и используйте решения для обучения машинному обучению от MSFT Learn
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/
Хотя я не упоминал об этом на экзамене, этот путь обучения обеспечивает более глубокое понимание MLOps в Azure.
Открытые уроки ИИ (необязательно)
https://microsoftlearning.github.io/mslearn-openai/
Хотя эти уроки еще не являются частью экзамена, они дают полезную дополнительную практику.
Экзамен
На экзамене вам нужно будет заранее выбрать предпочитаемый язык программирования (C# или Python). После этого вопросы об исходном коде появятся на этом языке. Поэтому вам «просто» нужно научиться использовать службы Azure AI/ML на предпочитаемом вами языке программирования. Я пошел с Python ..
Примечательно, что на моем экзамене около трети вопросов относились к конкретным вызовам API и исходному коду. Вам нужно понять, как выбирать части кода из раскрывающихся списков или выбирать синтаксически правильную часть из серии возможных вызовов API.
Заключение
Учебных материалов Microsoft оказалось вполне достаточно для моей успешной подготовки к экзамену. Конечно, было полезно иметь базовые знания Python, машинного обучения и Azure.
Я надеюсь, что это руководство окажется для вас полезным и побудит вас глубже погрузиться в AI/ML в Azure с помощью уроков MSFT Learn. Возможностей действительно предостаточно.
Желаем удачи в подготовке к экзамену и помните, что путь так же важен, как и пункт назначения!
