根据给定的文件信息，我们可以将AI-900 Azure基础知识点进行详细的梳理与解析，以便更好地准备AI-900认证考试。
### 模块1：描述AI工作负荷和注意事项 (15-20%)
#### 内容、重点及考试题型
- **识别常见AI工作负载的特性**：
- 了解不同类型的人工智能应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
- 分析这些应用的具体案例，并理解它们在实际业务场景中的作用。
- **确定负责任的AI的指导原则**：
- 掌握关于AI伦理和道德的基本原则，例如透明度、隐私保护、公平性等。
- 学习如何在设计和实施AI解决方案时遵循这些原则。
- **考试题型**：
- 单选题：考察对AI工作负载特性的理解和负责任AI原则的应用。
- 简答题：可能要求解释特定AI应用场景下的伦理考虑。
### 模块2：描述Azure上机器学习的基本原理 (30-35%)
#### 内容、重点及考试题型
- **识别常见的机器学习类型**：
- 区分监督学习、非监督学习、半监督学习以及强化学习等不同类型的机器学习方法。
- 理解每种类型的特点及其适用场景。
- **描述核心机器学习概念**：
- 学习关键术语，如特征、标签、训练集、测试集等。
- 掌握模型评估指标，包括准确率、召回率、F1分数等。
- **确定创建机器学习解决方案的核心任务**：
- 了解数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调整等步骤。
- 熟悉模型训练、验证和部署的整个流程。
- **用Azure Machine Learning Studio描述无代码机器学习的功能**：
- 介绍如何在无需编程的情况下构建机器学习模型。
- 实践通过拖放组件来搭建简单的机器学习流水线。
- **考试题型**：
- 单选题：考查对机器学习类型、概念的理解以及无代码开发的流程。
- 简答题：可能会要求设计一个完整的机器学习项目计划，包括各个阶段的任务分配。
### 模块3：描述Azure上的计算机视觉工作负荷的功能 (15-20%)
#### 内容、重点及考试题型
- **确定计算机视觉解决方案的常见类型**：
- 认识并理解图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务。
- 探索这些任务的实际应用场景。
- **确定用于计算机视觉任务的Azure工具和服务**：
- 学习如何使用Azure Cognitive Services中的计算机视觉API来进行图像分析。
- 掌握Azure Custom Vision Service的使用方法，以便为特定场景定制视觉模型。
- **考试题型**：
- 单选题：考察对计算机视觉任务类型的认识及Azure工具的使用方法。
- 操作题：可能要求在Azure平台上实践特定的计算机视觉任务。
### 模块4：描述Azure上自然语言处理（NLP）工作负荷的特性 (15-20%)
#### 内容、重点及考试题型
- **确定常见NLP工作负载方案的功能**：
- 了解文本分类、情感分析、实体识别等NLP任务。
- 分析这些任务在客服自动化、内容审核等领域的应用。
- **确定用于NLP工作负载的Azure工具和服务**：
- 学习如何利用Azure Cognitive Services中的Text Analytics API进行文本分析。
- 实践使用Azure Custom NLP Service来构建特定领域的文本分析模型。
- **考试题型**：
- 单选题：考查对NLP任务类型的掌握及Azure服务的应用。
- 案例分析题：可能给出具体的业务场景，要求分析适合的NLP解决方案。
### 模块5：描述Azure上的对话式AI工作负荷的功能 (15-20%)
#### 内容、重点及考试题型
- **确定对话式AI的常见用例**：
- 了解聊天机器人、虚拟助手等对话式AI的应用场景。
- 分析它们在客户服务、销售支持等方面的效用。
- **确定对话式AI的Azure服务**：
- 学习如何使用Azure Bot Service快速构建聊天机器人。
- 掌握QnA Maker的使用方法，以便为特定场景提供自动问答功能。
- **考试题型**：
- 单选题：考察对对话式AI应用场景的理解及Azure服务的熟悉程度。
- 设计题：可能要求设计一个对话式AI系统的架构，包括关键技术和服务的选择。
通过上述各模块的学习，考生可以全面掌握Azure AI平台的基础知识，为通过AI-900认证做好充分准备。
