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Microsoft Azure AI-900 合格体験記

2021/05/09に公開

先日、Microsoft認定資格試験の一つであるAI-900に合格したので、実際にやった勉強法や期間、感想を書いていきます。

試験概要

この試験は、一般的な ML および AI ワークロードの知識と、それらを Azure に実装する方法を示す機会です。
この試験は、技術的背景と非技術的背景の両方を持つ候補者を対象としています。データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングの経験は必要ありませんが、プログラミングに関する一般的な知識や経験があれば好ましいです。（公式サイトより引用）

詳しくは公式サイトを見てください。

事前知識の有無

勉強始める過去一か月以内にG検定、AZ-900を取得していました。
そのため、基礎知識は多少ある方だったと思います。

実際にやった勉強法、期間

MS Learn

試験 AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
今回使用したものはMS Learnのみです。私は3周しました。

特に重点的に勉強した方が良いと思った分野を紹介します。

責任のあるAI

責任ある AI を理解する
MS Learn内のビデオでは英語字幕しか無かったため、英語に自信が無い方はこちらから日本語字幕の動画を見ることができます。（動画の内容は同じです）

Azure Machine Learning で自動機械学習を使用する

Azure Machine Learning で自動機械学習を使用する
特に、こちらに含まれているグラフは、きちんと理解しておくことが大切かと思います。

Azure Machine Learning デザイナーを使用して回帰モデルを作成する

Azure Machine Learning デザイナーを使用して回帰モデルを作成する
 こちらのパイプラインの図を覚えておくとよいと思います。
また、こちらの図はMS Learn上では日本語になっていますが、演習を行うAzure上では英語になっています。日本語と英語、両方を覚えておくと良いかもしれません。

回帰、分類、クラスタリングの違いを理解しておく

こちらも理解しておくようにしましょう。
特に、分類とクラスタリングの違いが分からないという方は多いと思います。

ざっくり整理するとこんな感じです。かなり雑な説明なので、MS Learnに書かれている説明をよく理解することが大切です。

回帰
- 教師あり
- 数値を求めたい時
- MS Learn内で紹介されているアルゴリズム：線形回帰
分類
- 教師あり
- データをカテゴリまたはクラスに分類したい時
- MS Learn内で紹介されているアルゴリズム：2クラスロジスティック回帰
クラスタリング
- 教師なし
- 類似しているデータをグループ化したい時
- MS Learn内で紹介されているアルゴリズム：k-meansクラスタリング

その他

こちらの記事がとても参考になりました。

期間

約2週間です。GWを挟んだので、普段よりは勉強時間を確保できたと思います。
1週間で十分かな、とも思いましたが、慎重派なので2週間確保しました。

試験当日

前回同様、自宅受験しました。
ある程度自宅受験の流れは分かっていたため、前回ほど用意に時間もかからず、緊張もしなかったです。

※前回の話（AZ-900）はこちらから。

試験終了後、すぐに合格と表示されました。やっぱり試験に合格すると嬉しいです（>∞<）

試験を受けてみた感想

AIに関するクラウドサービスは面白いと感じるものが非常に多かったため、「実際にもっと使ってみたい！」という気持ちや「AWSやGCPでは似たようなものは無いのかな？」という興味もわいてきました。

また、AZ-900の時よりも、MS Learnの内容がそのまま反映されているような気がします。
章末問題や演習はもちろん、ラーニングパスに含まれている動画も見た方が良いです。

Azure、AI、両方の知識が0でも、MS Learnをやればある程度知識はつくと思います。難易度も比較的易しい方なので、AIについて勉強を始める良いきっかけになると思います。

では、今回はこの辺で。ノシ