资源介绍
视频数量：76个
总时长：7小时36分
课程介绍：
微软Azure AI基础认证备考指南
你有没有这种感觉，身边所有人都在聊AI、聊ChatGPT、聊大模型，自己却感觉完全插不上话？或者你已经对AI产生了浓厚兴趣，想要系统学习一下，但又不知道从哪里入手？又或者你正在考虑考一个AI相关的证书，想让自己在求职市场上更有竞争力，却对微软的AI-901认证一头雾水？
别着急，你不是一个人。我见过太多人想要进入AI领域，却因为内容太杂太多而望而却步。今天我想跟你聊聊微软AI-901这门认证考试，它可能是你系统学习AI、拿到行业认可证书的最佳起点。
先说说这门考试到底是什么。AI-901的中文全称是微软Azure AI基础认证，听起来名字挺唬人的，但其实它面向的就是零基础或者刚入门的学习者。以前有个AI-900的考试，主要考概念和定义，现在微软把这个考试升级成了AI-901，考核的重点从“你知道这是什么”变成了“你知道怎么用”。打个比方，AI-900像是让你学习交通规则，知道红灯停绿灯行这些基本常识，而AI-901则是让你真正坐到驾驶座上，在繁忙的路口学会判断和决策。公司现在需要的，是能实际应用AI的人，而不只是能解释AI的人。
这门课程全程7个半小时，总共76个视频，内容非常全面。我跟你详细说说每个部分都讲什么。
第一部分叫现代AI格局与伦理框架，算是整个课程的认知基础。你会了解到AI从传统机器学习发展到生成式AI的历程，搞清楚什么是机器学习里的特征和标签，搞明白深度学习和神经网络是怎么回事，还会接触到现在最火的Transformer架构，也就是GPT这些大模型背后的核心技术。当然了，学AI不能只学技术不管伦理，这部分花了不少篇幅讲负责任AI的原则，包括公平性、可靠性与安全性、隐私与保护、包容性、可解释性等等，还有一个医疗AI场景的案例分析，帮你理解怎么在实际工作中应对伦理挑战。
第二部分讲Azure机器学习的基础原理。你会学到Azure机器学习服务能做些什么，自动化机器学习怎么用，什么时候适合用AutoML。然后是三种最基础的机器学习方法：回归用来预测连续值，比如预测明天的股价；分类用来给数据打标签，比如判断邮件是不是垃圾邮件；聚类用来发现数据里隐藏的分组结构，你甚至不知道会有哪些分类，但它能帮你找出来。后面还会讲到怎么管理计算资源和数据，怎么部署模型做推理，以及怎么监控模型效果下降和数据漂移的问题。
第三部分是计算机视觉。Azure上有专门的AI视觉服务，这部分会教你图像分类和目标检测的区别在哪里，什么时候用哪个，OCR光学字符识别怎么从图片里提取文字，人脸识别相关的服务怎么用，还有Custom Vision自定义视觉服务怎么训练自己的专属模型。另外还有空间分析用于理解物理空间的运动，以及视频索引器能从视频里提取有价值的信息。案例部分讲的是制造业里的质量检测，AI怎么自动识别产品缺陷。
第四部分是自然语言处理和语音。NLP的应用场景很多，课程会教你关键短语提取和实体识别是什么，怎么判断一段话的情感是正面还是负面，语言模型和文本摘要怎么工作的。Azure有统一的语言服务，叫Azure AI Language，这些功能都能在这里找到。然后是语音相关的服务，包括语音转文字、文字转语音，还有实时翻译。案例部分是教你怎么建一个多语言客服中心，让AI能够处理来自世界各地用户的问题。
第五部分是生成式AI和大语言模型。这部分肯定是大家最感兴趣的。你会搞清楚生成式AI到底是什么，它和普通AI有什么区别，理解LLM里的token、embedding、参数是什么意思。Azure上的OpenAI服务提供了GPT-4、DALL-E、Codex这些模型，课程会教你这些模型的特点和适用场景。然后是现在特别火的提示工程，教会你怎么写好提示词让AI给出更准确的回答。零样本、单样本、少样本学习这些概念也会讲到，Copilot的场景应用，温度参数和Top-P参数怎么控制AI输出的随机性。生成式AI的安全问题也很重要，内容过滤机制是怎么工作的。案例是用Azure OpenAI生成营销文案。
第六部分是微软最新的AI Foundry平台。这是微软统一化的AI开发平台，课程会带你了解它的模型目录怎么用，怎么部署第一个模型，怎么评估模型表现，以及RAG检索增强生成是什么，怎么用自己的数据来增强AI的回答。向量数据库存储和搜索嵌入向量的原理也会讲到，还有AI Foundry SDK的开发入门。案例是构建一个基于知识库的问答聊天机器人。
第七部分是AI代理和自主系统。这可能是未来的大趋势。课程会讲清楚AI代理和普通聊天机器人的区别，代理的工作流程是怎样的，怎么做多代理系统的协调和编排，代理怎么调用外部API和工具，怎么管理记忆和状态。最后还有如何评估代理的可靠性。案例部分讲的是物流供应链场景下的智能代理。
第八部分是文档智能和专业化AI。很多企业有大量的纸质文档需要处理，这部分就讲Azure AI文档智能怎么从表单和表格里提取信息，怎么训练自定义模型处理特殊版式的文档。Azure AI Search智能搜索服务会把所有东西串起来。还有Power Platform低代码AI解决方案，以及Azure AI服务的定价和成本管理。案例是帮一家全球公司数字化50年的发票档案。
第九部分是备考策略。课程会详细分析考试的结构和题型分布，教你怎么做排除法快速排除错误选项，怎么管理考试时间，最后还有考试当天的心理准备清单。
学完这门课程，你能收获什么呢？你会对Azure上的AI服务有一个完整的认知图景，知道什么场景该用什么服务。你能掌握机器学习、计算机视觉、自然语言处理、生成式AI这些核心领域的基础知识。你能理解负责任AI的重要性，知道怎么避免AI带来的风险。最重要的是，你准备好了去参加AI-901的认证考试，拿到那张行业认可的证书。
无论你是想转行进入AI领域的产品经理，还是需要了解AI能力的业务人员，或者是想系统学习AI基础知识的开发者，这门课程都能帮你建立起对AI的整体认知。微软的认证在业界是有分量的，备考的过程本身就是学习的过程，两者合二为一，何乐而不为呢。