Guia do Exame AI-102 (Microsoft Azure AI Engineer)

A certificação **AI-102** valida sua capacidade de construir, gerenciar e implantar soluções de IA aproveitando os Serviços de IA do Azure, Azure AI Search e Azure OpenAI. Ideal para desenvolvedores que desejam integrar inteligência artificial em seus aplicativos.

Qual serviço do Azure é mais adequado para criar e gerenciar modelos de machine learning personalizados em escala, oferecendo um ambiente de desenvolvimento colaborativo e ferramentas para o ciclo de vida completo do ML?

Resposta : Azure Machine Learning

O Azure Machine Learning (Azure ML) é a plataforma de nuvem da Microsoft para o ciclo de vida completo do machine learning. Ele permite que cientistas de dados e engenheiros de ML criem, treinem, implantem e gerenciem modelos de ML de forma eficiente e escalável.

Ao usar o Azure OpenAI Service, qual componente é responsável por gerenciar o acesso e as cotas para os modelos de linguagem grandes (LLMs)?

Resposta : O Azure OpenAI Service

O Azure OpenAI Service é um serviço gerenciado que oferece acesso a modelos avançados de linguagem como GPT-4. Ele inclui recursos de segurança, gerenciamento de acesso e cotas para garantir que os usuários possam utilizar esses modelos de forma responsável e eficiente.

Qual é o principal objetivo do uso de um 'deployment' no Azure Machine Learning?

Resposta : Disponibilizar um modelo treinado como um serviço web para inferência

A implantação ('deployment') no Azure Machine Learning é o processo de tornar um modelo de machine learning treinado acessível para uso em aplicações do mundo real. Isso geralmente envolve a criação de um endpoint de serviço web que recebe dados de entrada e retorna previsões do modelo.

Ao projetar uma solução que utiliza o Azure OpenAI Service para processamento de documentos confidenciais, qual configuração é crucial para garantir que os dados não sejam usados para treinar modelos futuros do OpenAI?

Resposta : Garantir que o 'deployment' esteja configurado com a opção 'Não usar dados para treinamento'.

A segurança e a privacidade dos dados são primordiais ao usar serviços de IA. O Azure OpenAI Service oferece controle granular sobre como seus dados são utilizados, permitindo que você opte por não ter seus prompts e respostas usados para treinar os modelos subjacentes, o que é essencial para dados confidenciais.

Qual serviço do Azure é ideal para adicionar funcionalidades de processamento de linguagem natural, como análise de sentimento, reconhecimento de entidades e detecção de idioma, a uma aplicação existente?

Resposta : Azure Cognitive Services for Language

Os Azure Cognitive Services for Language fornecem um conjunto de APIs poderosas para processamento de texto. Eles permitem que desenvolvedores adicionem facilmente recursos avançados de PNL, como extração de informações, compreensão de texto e análise de sentimento, a suas aplicações.

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