Fundamentos de IA da Microsoft Azure (Atualizado)
AI-901
O exame Microsoft Azure AI Fundamentals (Atualizado), AI-901, valida o conhecimento fundamental dos conceitos de IA juntamente com habilidades práticas para criar soluções de IA no Microsoft Foundry. Ele atualiza o AI-900 (descontinuado) em torno da plataforma Foundry e abrange duas áreas. Primeiro, identificar conceitos e recursos de IA: cargas de trabalho comuns de IA (IA generativa e agêntica, análise de texto, fala, visão computacional e extração de informações), modelos generativos e de base, seleção e configuração de modelos (temperature, max tokens) e os princípios de IA responsável da Microsoft. Segundo, implementar soluções de IA com o Microsoft Foundry: o portal e o SDK do Foundry, engenharia de prompts, implantação e interação com modelos, soluções de agente único, visão e fala multimodais e extração de informações com o Azure Content Understanding. Não requer programação, sendo ideal para estudantes técnicos e não técnicos que queiram comprovar habilidades práticas e atualizadas de Azure AI.
50
45 min
700/ 1000
200+
Público-alvo
Estudantes técnicos e não técnicos que desejam entender os conceitos de IA e criar soluções de IA práticas no Microsoft Foundry, incluindo desenvolvedores iniciantes em Azure AI e perfis de produto, negócios e operações que precisam de alfabetização prática em IA. Não é necessária experiência prévia em IA ou programação.
Pré-requisitos
Não é necessário conhecimento de programação ou ciência de dados. É útil ter familiaridade básica com conceitos de nuvem e a terminologia geral de IA. Se você já estudou o AI-900, concentre-se nas mudanças centradas no Microsoft Foundry: agentes, engenharia de prompts, Azure Content Understanding e visão e fala multimodais.
Tipos de questões
Idioma e escopo de reconhecimento
Idiomas oficiais do exame
Idiomas no PasslyExam
Escopo de reconhecimento
Reconhecida globalmente e aplicável em diversos países.
Domínios do exame
Identificar conceitos e recursos de IA
Implementar soluções de IA com o Microsoft Foundry
Plano de estudo recomendado
- Semana 1: Organize os tipos de carga de trabalho de IA (IA generativa/agente, análise de texto, voz, visão, extração de informações) e os limites de papel de cada serviço.
- Semana 2: Foque na implementação no Microsoft Foundry em nível conceitual: seleção e configuração do modelo (temperature/max tokens), grounding com RAG e agentes.
- Semana 3: Reforce Responsible AI (imparcialidade, confiabilidade/segurança, privacidade, inclusão, transparência, responsabilidade) e seus domínios fracos.
- Últimos 5–7 dias: Faça simulados cronometrados e elimine erros recorrentes.
Processo de validação de questões
Experimente o conjunto de práticas diretamente e avalie você mesmo a semelhança com o exame real.
Perguntas frequentes (FAQ)
Q. Qual a diferença entre AI-901 e AI-900?
A. O AI-901 é o exame de fundamentos de Azure AI renovado em torno do Microsoft Foundry. Mantém os conceitos do AI-900 (papéis de Vision/Language/Speech/AI Search/ML) e acrescenta IA generativa e de agentes, além de seleção de modelo, grounding com RAG e agentes no Foundry. O nível continua de fundamentos.
Q. IA generativa e agentes caem na prova?
A. Sim: conceitos e usos de IA generativa, grounding com RAG, o papel dos agentes e Responsible AI. Por ser de fundamentos, vale mais escolher a abordagem/serviço certo do que escrever código.
Q. Preciso saber programar?
A. Não em nível profundo. O foco é entender conceitos, escolher serviços e o efeito de parâmetros do modelo (temperature/max tokens). Praticar a escolha conforme o caso estabiliza sua pontuação.
Q. Qual a diferença entre questões de prática e o simulado cronometrado?
A. As questões de prática são resolvidas por tema com explicações de erros para reforçar pontos fracos; o simulado cronometrado é feito como a prova real. Ambos usam questões originais com explicações do tutor de IA.
Q. Isto é semelhante aos dumps de exame?
A. A PasslyExam não fornece dumps vazados. Nosso conteúdo é criado a partir de guias oficiais e objetivos públicos do exame, e depois ajustado para refletir padrões de questões realistas e distribuição de dificuldade. O foco é a preparação prática com aprendizado baseado em explicações, não a memorização de itens vazados.
Ver guia alternativo aos dumps