Preparación para obtener la certificación Azure AI Fundamentals AI-900

Si quieres iniciarte en el mundo del Machine Learning y la Inteligencia Artificial, la certificación Azure AI -900 es un buen comienzo. Microsoft Azure es uno de los principales proveedores de servicios en la nube y ofrece una ruta de aprendizaje gratuita para que aprendas los conceptos fundamentales de Machine Learning, Inteligencia Artificial, y los servicios de Microsoft Azure relacionados.

Para rendir este examen no se requiere tener experiencia previa en ciencia de datos o ingeniería de software, sin embargo, conocimientos generales en Azure Cloud y manejo (o entendimiento) de algunos conceptos de estadística serían beneficiosos, pero no limitantes.

¿Qué aptitudes se evalúan en el examen?

El examen mide el conocimiento de los siguientes:

• Describir las cargas de trabajo y las consideraciones de inteligencia artificial (15-20%)
• Describir los principios fundamentales del aprendizaje automático en Azure (30-35%)
• Describir las características de las cargas de trabajo de visión por ordenador en Azure (15-20%)
• Describir las características de las cargas de trabajo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) en Azure (15-20%)
• Describir las características de las cargas de trabajo de AI conversacional en Azure (15-20%)

El examen está disponible en Inglés, Japonés, Chino (simplificado), Coreano, Alemán, Francés y Español. Consta de 53 preguntas y dispone de 60 minutos para completarlo. Este tiempo es más que suficiente para responder todo el examen y hasta revisar las preguntas que tengas dudas. Para aprobar debes obtener una puntuación mínima de 700 de un total de 1000.

¿Cuánto tiempo de estudio necesito?

Seguir la ruta de aprendizaje es relativamente rápido, pero si más que memorizar te gusta comprender y absorver los conceptos, te tomará completar el entrenamiento aproximadamente 40 horas.

Consejos útiles

Si buscas aplicar tus conocimientos y sacarles el mayor provecho, entonces eres uno de los míos. La clave esta en entender los conceptos y estos consejos te ayudarán a puntualizar y organizar el contenido:

• Comprende los conceptos y su utilidad en la actualidad. En la sección introductoria del curso siempre se lista sus escenarios de uso.
• Mapea las soluciones que en Azure puedes crear. Por ejemplo, con Azure Machine Learning puedes crear tres tipos de modelos de predicción: Regresión, Clasificación y Clustering; y con Visión Informática puedes crear cuatro: Computer Vision, Custom Vision, Face y Form Recognizer.
• No subestimes los 6 principios de la inteligencia artificial.
• Presta especial atención en los Pipeline (canalizaciones) de cada modelo de predicción en Machine Learning: módulos para transformar la data y entrenar el modelo, así como el concepto de Inference Pipeline. En estadística, el concepto “inferencia” se refiere a inducir, a través de una muestra (data de validación), el comportamiento de una determinada población.
• Fíjate en la palabra clave sobre el origen de la entrada (chat, Real-time, web) para responder las preguntas sobre el servicio Translation: Text-to-text, Speech-to-speech o Speech-to-text.

Azure AI Fundamentals se puede usar para prepararse para otras certificaciones basadas en roles de Azure como Azure Data Scientist Associate o Azure AI Engineer Associate, sin embargo no es un requisito previo para ninguno de ellos.