前提
私はAzureを使い始めて2年半のエンジニアで、Az-900/104/204/500/305、DP-900/203、AI-900の資格を保有しています。主にPaaSを中心に設計や構築を行っており、AzureのAI系サービスでは、Azure Open AI Serviceを使用したRAGの実装経験があります。
取得の動機
3月にAI-900資格を取得した後、さらに深い知識を求めてAI-102の勉強を始めることにしました。
AI-102とは？（※GPTによる要約）
Microsoft Azure AI エンジニアは、Azure AIを使用してAIソリューションを構築、管理、デプロイする専門家です。彼らの責任は、要件定義、設計、開発、展開、統合、メンテナンス、パフォーマンスチューニング、および監視のすべてのフェーズにわたります。これらのエンジニアはソリューションアーキテクト、データサイエンティスト、データエンジニア、IoTスペシャリスト、インフラストラクチャ管理者、および他のソフトウェア開発者と連携して、安全なエンドツーエンドAIソリューションを構築し、AI機能を他のアプリケーションに統合します。また、PythonやC#などの言語を用いて、Azure上でセキュリティ保護された画像処理、ビデオ処理、自然言語処理などのソリューションを開発する必要があります。彼らはAzure AIのコンポーネントとデータストレージオプションを理解し、責任あるAIの原則を適用する能力も必要とされます。また、彼らはAzure AIソリューションの計画、管理、様々なAI関連の実装技能が評価されます。
勉強期間
1週間（約16時間）
勉強方法
- AI-102のMSLearnをざっと1周する（約2時間）
サービスについてざっと復習するイメージで、読み進めました。
わからない箇所は、ブックマークして試験前に復習しました。
- 関連するサービスの開発方法についてのドキュメントを詳細に読み込む（約14時間）
結果
合格（得点：740点）
所感
AI-900に比べて格段に難しいと感じました。
実践的な開発方法について理解することが合格の鍵だと思います。
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