斯科特迪夫

我今天正在和我亲爱的78岁的母亲谈到,她告诉我微软刚买了一个人工智能(AI)公司。现在我永远不会在一百万年建议芦苇与现代技术无关,但它仍然会让我感到惊讶。

有一件有趣的事情将这位78岁的老人与人工智能联系在了一起,这家被微软收购的公司(名为Nuance)生产医疗口述领域的人工智能软件。我母亲在19岁第一次移居加拿大时从事医学听写工作。

AI-900 Azure AI基础考试预习在一天- 2021年1月

2021年8月

  • 36讲座
  • 各级
4.6 (1,237)

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所以,当我妈妈告诉我微软收购了这家公司后,我不得不告诉她,这家公司生产的智能电脑可以做她以前做的工作。与20世纪60年代相比,如今很少有医学转录员被雇佣。

以下是“医学转录员”一词随时间变化的谷歌趋势:

上图反映了人工智能已经在很大程度上取代的一种工作。

AI在我们的日常生活中,我们可以看到的地方,以及我们不能的地方。当我们与我们的手机和智能扬声器交谈时告诉他们执行一些任务时,远程数据中心中的计算机会解释声音并确定我们的意图。那台计算机可以了解我们的演讲和我们的微妙意图,没有人对那些特定的单词进行编程以意味着具体的东西。

“Alexa,如果你现在能把灯关掉,那就太不可思议了。谢谢,亲爱的!”

而且几乎与此同时,在一个不同的计算机系统中,AI计算机算法决定我们的信誉有所改善,正在准备向我们发送一封向我们提供更高信用额度的信。这是自动化机器学习(ML),没有任何人为决定或干预。

有人可能会说人工智能和人工智能是我们的未来,但我认为它们是我们的现在。AI和ML无处不在。它们在我们的车里,在我们的红绿灯里,在我们的家里,在我们的口袋里,在我们的工作场所。

如果这篇博客是电脑写的,你可能都不知道。有一个有趣的ML程序叫做GPT-3,它可以以一种非常类似于人类写作的方式编写文章。

如果您对您有利于您,您是否拥有技术背景,也许您应该抓住它并学习基础知识。一种方法是采取像一个Microsoft提供的基本AI认证测试。

来自Microsoft的AI-900考试在通用AI和ML原则方面测试了广泛的基本基本知识。它还确保候选人在达到AI时具有基本的Microsoft Azure服务能力的知识。

成本:99美元

问题:40-60

时间限制:60分钟(如果包括前后调查的话是90分钟)

问题类型:多项选择

经验水平:初学者

证书到期:不过期,就好一辈子

也许你以前听说过人工智能,但它到底是什么呢?我们说的是未来派电脑能回到过去追踪约翰·康纳吗?不,不是那种人工智能。这被称为广义人工智能,据我们所知,目前还没有发明。

当我们说“人工智能”时,我们指的是一种非常特殊的人工智能。专门的人工智能有非常有限和特定的训练和能力。数据科学家通过一种名为ML的技术训练专门的人工智能。

松散地,您可以将AI定义为旨在复制人类大脑的任何技术。人类大脑从五种感官取得意见:

人类的大脑利用这些信息来帮助它做出决定和采取行动。它可以理解周围正在发生的对话,对这些对话进行回复,根据所看到的情况预测将要发生的事情,或者只是识别特定的物体。

现在,云计算机拥有鼻子、触觉或味觉并不常见,但人工智能从感官获取信息:

基于这些输入,人工智能大脑也会做出决定,并被编程采取行动。

常见的人工智能工作量和重要的考虑事项

对于AI-900 Azure AI基础测试,理解常见的AI工作负载是很重要的。使用这些输入,ML算法可以:

拥有一台能够在没有人工干预或覆盖的情况下做出重要决定的计算机是一个危险的概念。关于这一后果的电影已经拍好了。(“我会回来的!”)所以微软已经制定了负责任的人工智能的指导原则。这些也会在考试中被测试。

当人们训练AI模型来执行任务时,他们会尽力而为。全球各地的许多人力资源部门希望通过所有工作所获得的所有求职者进行过滤,并自动过滤忘记不符合某些标准的候选人。

在人工智能解决方案中,你不需要编写精确的标准。你让电脑检查过去成功(和失败)的求职者,找出他们的共同点。然后你就可以预先决定哪些候选人可能被录用,哪些不会。

不幸的是,如果你的人力资源简历过滤程序确定只有男性可能被录用,该怎么办?因此,在将简历发送给人力资源部门之前,它会过滤掉名字听起来不是男性的人。你刚刚自动产生了一种反女性的偏见。

这并不是牵强附会。这实际上会发生。

这就是为什么微软的公平原则谈论公平、可靠、安全、隐私、安全、包容、透明和问责的重要性。

AI-900考试也询问了这些科目。

Azure上的机器学习原理

AI-900考试是基础性考试。您并不需要使用Azure ML和AI服务来实际设计和实现解决方案。

然而,掌握Azure提供的选项很重要。您应该对术语和ML如何工作有一定的了解。你应该能够向别人描述一个ML模型是好是坏。

例如,这里是最常见的ML算法类型:

成功的ml从很多好的数据开始。您提供给机器的数据集需要是算法在现实世界中遇到的公平表示。没有群体应该过于或过度代表。您可能会认为10,000行的数据是很多,但是100,000行更好,一百万行比这更好。

开发ML模型的第一阶段是数据摄取和制备。您需要从它进入Azure的任何地方获取数据。该数据可能不会格式化,并且可能存在“坏数据”。你需要清理它。

开发模型的第二阶段是特征工程和特征选择。您可能在每行上有200列数据,但不太可能需要全部数据。也许只有少数几个专栏与您试图教计算机做出的决定有关。如果你试图预测未来的产品销售,客户的位置可能是相关的,但肯定不是购买它的客户的名字。

“数据显示,我们12%的销售额来自名为约翰的用户,所以我们在Facebook上开展的广告活动只针对名为约翰的用户。”

发展模型的第三阶段是实际培训和评估。您使用所选算法将模型指向数据,并让它处理所有数据。关键是通过使其预测到之前从未见过的一组数据的结果来评估模型。然后,您可以看到使用测试数据时的准确性。

最后,开发ML模型的最后一步是将获胜模型部署到生产环境中,并开始在实际应用程序中使用它。

Azure中的计算机视觉工作负载

AI-900考试的另一个题目是Azure认知服务。认知服务是一套预先构建的ML模型,您无需训练即可使用它们。但是,有时您可以使用自己的数据对它们进行定制。

一组服务被称为计算机视觉。应用程序编程接口(API)可以用来分析视频和图像的内容,并从中提取有价值的信息。例如,计算机视觉API可以:

当你看到计算机在识别图像内容方面的出色表现时,你会感到非常惊讶。

Azure中的自然语言处理(NLP)工作负载

当计算机可以理解人类词语的含义和意图时,称为“自然语言处理”或NLP。

这项技术使互联网搜索变得更加容易。你可以在你最喜欢的搜索引擎(比如谷歌)中输入一些单词,这个网站在猜测你想要找到什么方面会比简单的关键词匹配做得更好。

计算机在语言之间的文本翻译方面也做得更好了。甚至在10年前,翻译文本更多的是字面翻译。在互联网早期,把文本从英语翻译成另一种语言,然后再翻译成英语,然后嘲笑结果是一个流行的笑话。现在,你更有可能发现这样做会得到相当准确的翻译。这不再好笑了。

除了理解书面文字、口语和翻译外,计算机在理解意义方面也越来越好。计算机现在可以阅读冗长的书面文本(比如这篇博客文章),并相当准确地将其总结为几个词。

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Azure中的会话工作负载

AI-900考试所涵盖的最后一类AI工作负载是对话AI。这有时采用聊天禁令的形式。这些是您有时在查看公司支持页面时看到的“友好”的弹出窗口。询问您的自然语言问题,Chatbot将尝试为您找到答案,而无需将您连接到支持代理。

“明天晚上,你什么时候开放?”

计算机可以理解你的要求,并将返回存储时间的操作,为明天。

您可以使用Azure Bot Service构建自己的聊天栏。不仅仅是回答基本问题,您可以在Azure中开发工作流程。事实上,机器人可以在聊天中进行订单。您可以使用Chatbot订购披萨,后端中的AI Chatbot技术确保正确了解您的订单。

总结一下

那些是AI-900 Microsoft Azure AI基础考试所涵盖的顶级科目。您不需要成为这些服务的开发人员或专家 - 只是对他们所做的事情的基本了解。

如果你对参加AI-900测试感兴趣,我认为你只需要几周的学习就能做到。我有一个Udemy上的AI-900课程这涵盖了这次考试的所有主题。这门课有Udemy的30天无条件退款保证,但我相信你不需要使用它。

数百名学生已经采取了这门课程并用它来通过考试。我每天都会从他们那里得到“谢谢”消息。您可以在评论中阅读它们。我有信心你可以用一点努力通过这次考试。挑战自己!
补充AI基础考试的其他Azure考试包括AZ-900 Azure基础知识考试DP-900 Azure数据基础考试

页面最后更新:2021年5月

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