株式会社オルターブース、エンジニアの馬場です。 入社してちょうど７か月経ちました。はやいです。 そしてクラウドを勉強し始めて７か月です。まだまだひよっこです。
これまでAzureを勉強するにあたり、マイクロソフトの認定資格を取ることを目標としてきました。2021年7月現在、わたしが保有している資格は以下の3つです。(取得順)
もちろん資格を持っているからすべて実技で活かせるというわけではないのですが、それぞれのステージに見合った内容を体系的に学べるのでお勧めです。
この中でも2つ目に受験したAI-900は比較的新しい試験で情報も少ないため、今回はこちらについて書いてみようと思います。これから受けようと思っている方の参考になれば幸いです。
AI-900とは？
AI-900に合格するとマイクロソフトの認定資格「Azure AI Fundamentals」を取得することができます。
「Azure Fundamentals」を取得できるAZ-900の範囲にも少し登場しますが、その中でもAzure Machine Learning(Azure ML)、Azure Cognitive Servicesにより深く触れていきます。 試験範囲は以下の通りです。
- AI ワークロードと考慮事項について説明する
- Azure での機械学習の基本原則について説明する
- Azure のコンピューター ビジョン ワークロードの機能について説明する
- Azure の Natural Language Processing (NLP) ワークロードの機能について説明する
- Azure での会話型 AI ワークロードの機能について説明する
Azureの各サービスの操作方法はもちろんのこと、機械学習やAIの概念も学ぶ必要があります。
受験に至るまで
通常受験するには12,500円必要になるのですが、マイクロソフトが不定期で開催しているトレーニングを受講し、受験費用が無料になるバウチャーをゲットしたため無料でした。 AI-900のほかにもAZ-900やDP-900など、Fundamentalに相当する認定資格は無料バウチャーつきのトレーニングを実施していることが多いので要チェックです。
初見であっても、このトレーニングでおおよその試験範囲を学ぶことができます。かなり詳しい解説があるので、ぜひこのトレーニングを受講しましょう。
試験勉強
まずはじめにAI-900の概要ページに記載されている5つのラーニングパスをやってみることから始めました。
受験するまでに2周ほどやりましたが、通しでやっていくことでだいたいの流れがつかめてきます。注意したいのが、Azure MLではモデルのトレーニングで15分ほど待ち時間がありますと記載されているのですが、実際は40分ほどかかりました。(それ以上時間がかかったものもあったはず)
直前に詰め込もうとするとここでかなり時間を取られるので、余裕をもって取り組むことをお勧めします。
また、マイクロソフトがAIソフトウェアを開発するうえでの指針として6つの原則があります。
- 公平性
- 信頼性と安全性
- プライバシーとセキュリティ
- 包括性
- 透明性
- アカウンタビリティ
これらの用語の意味をきちんと理解するとともに、どういった事例に当てはまるかということを考えながら勉強していくと良いと思います。
このあたりの理解はラーニングパスだけではいま一つ物足りなかったので、該当するLearnを探してやってみました。
ここまでで一通り理解はできたのですが、AIや機械学習の基本的な用語がわからなかったので、ラーニングパスで理解できなかった単語をピックアップし調べるようにしました。
いざ受験
自宅でも受験できますが条件が厳しいので、近くのテストセンターで受験しました。試験時間は60分で、見直し含めて40分ほどで解き終わりました。
1000点満点中700点が合格ラインで、結果は803点で合格しました。
自分の解答を確認できないのでなんとも言えませんが、もう少し単語一つ一つを正確に理解する必要があるように思いました。とりあえず合格できたのでよかったです。
まとめ
マイクロソフトのAIの認定資格はこのAI-900のほかに、AI-100というのがありましたがこちらは2021年6月30日で終了し、新しくAI-102という試験ができました。
こちらに合格すると「Azure AI Fundamentals」の上位資格「Azure AI Engineer Associate」を取得することができるようです。今後受験するかはまだ未定です。
AzureのAIサービスを学ぶ上でAI-900は非常に効率よく学ぶことができたため、技術者はもちろんのこと、そのほかの業務の方にもとってもお勧めしたい試験でした。
引き続きAzureの勉強頑張ります！
