دراسة توجيهية لشهادة Microsoft AI-102: تصميم وتنفيذ حل Microsoft Azure AI

نظرة عامة على الامتحان

• الشهادة: أخصائي Microsoft Azure AI المشارك
• رمز الامتحان: AI-102
• الجمهور المستهدف: مهندسو الذكاء الاصطناعي الذين يقومون ببناء وإدارة ونشر حلول الذكاء الاصطناعي على Azure
• الخبرة المطلوبة: تطوير Python أو C#، واجهات برمجة التطبيقات REST/SDK، مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول

المهارات التي يتم قياسها (اعتبارًا من 30 أبريل 2025)

1. التخطيط وإدارة حل Azure AI (20-25%)

اختيار خدمات Azure AI Foundry المناسبة

• اختيار الخدمة لحل الذكاء الاصطناعي التوليدي
• اختيار الخدمة لحل الرؤية الحاسوبية
• اختيار الخدمة لحل معالجة اللغة الطبيعية
• اختيار الخدمة لحل الكلام
• اختيار الخدمة لحل استخراج المعلومات
• اختيار الخدمة لحل تنقيب المعرفة

التخطيط والإنشاء ونشر خدمة Azure AI Foundry

• التخطيط لحل يلبي مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول
• إنشاء موارد Azure AI
• اختيار نماذج AI المناسبة
• نشر نماذج AI باستخدام خيارات النشر المناسبة
• تثبيت واستخدام SDK وواجهات برمجة التطبيقات
• تحديد النقطة الطرفية الافتراضية للخدمة
• دمج خدمات Azure AI Foundry في قناة CI/CD
• التخطيط لنشر الحاوية وتنفيذها

إدارة ومراقبة وتأمين خدمة Azure AI Foundry

• مراقبة موارد Azure AI
• إدارة التكاليف لخدمات Azure AI Foundry
• إدارة المفاتيح الحسابية وحمايتها
• إدارة المصادقة لموارد خدمة Azure AI Foundry

تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي بمسؤولية

• تنفيذ حلول الرقابة على المحتوى
• تكوين مؤشرات الذكاء الاصطناعي المسؤول (سلامة المحتوى)
• تنفيذ الذكاء الاصطناعي المسؤول (عوامل تصفية المحتوى، قوائم الحظر)
• منع السلوك الضار (درع الإهداف، كشف الضرر)
• تصميم إطار حوكمة الذكاء الاصطناعي المسؤول

2. تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي (15-20%)

بناء حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام Azure AI Foundry

• التخطيط والتحضير لحل الذكاء الاصطناعي التوليدي
• نشر المركز والمشروع والموارد باستخدام Azure AI Foundry
• نشر نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المناسب
• تنفيذ حل تدفق الإهداء
• تنفيذ نمط RAG عن طريق تأصيل النموذج في البيانات
• تقييم النماذج والتدفقات
• دمج المشروع في التطبيق باستخدام Azure AI Foundry SDK
• استخدام قوالب الإهداء

استخدام Azure OpenAI في نماذج Foundry

• تخصيص Azure OpenAI في موارد Foundry Models
• اختيار ونشر نموذج Azure OpenAI
• إرسال الإهداءات لتوليد الرمز واللغة الطبيعية
• استخدام نموذج DALL-E لتوليد الصور
• دمج Azure OpenAI في التطبيقات
• استخدام نماذج متعددة الوسائط الكبيرة
• تنفيذ مساعد Azure OpenAI

تحسين وتشغيل حل الذكاء الاصطناعي التوليدي

• تكوين المعلمات للتحكم في السلوك التوليدي
• تكوين مراقبة النموذج والتشخيص
• تحسين وإدارة موارد النشر
• تمكين التتبع وجمع التعليقات
• تنفيذ انعكاس النموذج
• نشر الحاويات للأجهزة المحلية والطرفية
• تنفيذ تنسيق عدة نماذج للذكاء الاصطناعي التوليدي
• تطبيق تقنيات هندسة الإهداء
• ضبط النماذج التوليدية

3. تنفيذ حل وكيل (5-10%)

إنشاء وكلاء مخصصين

• فهم دور وحالات استخدام الوكلاء
• تكوين الموارد لبناء الوكلاء
• إنشاء وكيل باستخدام خدمة Azure AI Foundry Agent
• تنفيذ وكلاء معقدين باستخدام Semantic Kernel و Autogen
• تنفيذ سيناريوهات عمل معقدة (التنسيق، والوكلاء المتعددين، والأتمتة)
• اختبار الوكلاء وتحسينهم ونشرهم

4. تنفيذ حلول الرؤية الحاسوبية (10-15%)

تحليل الصور

• اختيار الميزات المرئية لمعالجة الصور
• اكتشاف الكائنات وتوليد علامات الصور
• تضمين ميزات تحليل الصور في طلبات المعالجة
• تفسير استجابات معالجة الصور
• استخراج النص من الصور باستخدام Azure AI Vision
• تحويل النص المكتوب باليد

تنفيذ نماذج رؤية مخصصة

• الاختيار بين تصنيف الصور والكشف عن الكائنات
• وسم الصور
• تدريب نماذج الصور المخصصة
• تقييم مقاييس نموذج الرؤية المخصصة
• نشر نماذج الرؤية المخصصة
• استهلاك نماذج الرؤية المخصصة
• بناء نماذج الرؤية المخصصة بداية من الشفرة

تحليل مقاطع الفيديو

• استخدام Azure AI Video Indexer لمعرفة مقطع فيديو/بث مباشر
• استخدام Azure AI Vision Spatial Analysis لكشف أشخاص والحركة

5. تنفيذ حلول معالجة اللغة الطبيعية (15-20%)

تحليل الترجمة النصية

• استخراج العبارات والكيانات الرئيسية
• تحديد مشاعر النص
• كشف اللغة
• الكشف عن المعلومات الشخصية التعريفية (PII)
• ترجمة النص والمستندات باستخدام Azure AI Translator

معالجة وترجمة الكلام

• دمج قدرات الكلام التوليدي للذكاء الاصطناعي
• تنفيذ تحويل النص إلى كلام والكلام إلى نص
• تحسين تحويل النص إلى كلام باستخدام SSML
• تنفيذ حلول الكلام المخصصة
• تنفيذ التعرف على النوايا والكلمات الرئيسية
• ترجمة الكلام إلى كلام والكلام إلى نص

تنفيذ نماذج لغة مخصصة

• إنشاء النوايا والكيانات والعبارات
• تدريب نماذج فهم اللغة وتقييمها ونشرها واختبارها
• تحسين النماذج واستنسخها واستعادتها
• استهلاك نماذج اللغة من تطبيقات العملاء
• إنشاء مشاريع إجابات الأسئلة المخصصة
• إضافة أزواج السؤال والإجابة واستيراد المصادر
• تدريب وفحص ونشر قواعد المعرفة
• إنشاء محادثات متعددة الأدوار
• إضافة صياغة بديلة والدردشة
• تصدير قواعد المعرفة
• إنشاء حلول إجابات الأسئلة متعددة اللغات
• تنفيذ ترجمة مخصصة

6. تنفيذ حلول تنقيب المعرفة واستخراج المعلومات (15-20%)

تنفيذ حل Azure AI Search

• تقديم موارد Azure AI Search
• إنشاء فهرس وتحديد مجموعة المهارات
• إنشاء مصادر بيانات ومؤشرات
• تنفيذ مهارات مخصصة في مجموعات المهارات
• إنشاء وتشغيل المؤشرات
• استعلام الفهرس (بناء الجملة، الفرز، التصفية، الحروف البديلة)
• إدارة عمليات عرض معرفة المتجر

تنفيذ حلول متجر الرموز الدلالية والمتجهات

• تكوين البحث الدلالي
• تنفيذ البحث المتجهي
• نهج البحث الهجين

تنفيذ حل Azure AI Document Intelligence

• تقديم موارد Intelligence Document
• استخدام النماذج الجاهزة لاستخراج البيانات
• تنفيذ نماذج استخبارات المستندات المخصصة
• تدريب وفحص ونشر النماذج المخصصة
• إنشاء نماذج مركبة لذكاء المستندات

استخراج المعلومات باستخدام Azure AI Content Understanding

• إنشاء قناة OCR لاستخراج النص
• تلخيص وتصنيف وكشف سمات المستند
• استخراج الكيانات والجداول والصور
• معالجة وإدخال أنواع محتوى متنوعة

خدمات Azure AI الرئيسية

Azure OpenAI Service

• نماذج GPT (GPT-4، GPT-3.5)
• DALL-E لتوليد الصور
• نماذج التضمين
• واجهة برمجة تطبيقات إكمال المحادثة
• استدعاء الوظائف

Azure AI Vision

• تحليل الصور
• OCR (واجهة برمجة التطبيقات Read)
• Custom Vision
• واجهة برمجة التطبيقات Face
• Video Indexer
• التحليل المكاني

Azure AI Language

• تحليل النص
• فهم اللغة (LUIS)
• إجابة الأسئلة
• المترجم
• التعرف على الكيانات المسماة المخصصة

Azure AI Speech

• الكلام إلى نص
• النص إلى كلام
• ترجمة الكلام
• التعرف على المتحدث
• الكلام المخصص

Azure AI Document Intelligence

• النماذج الجاهزة (الفواتير، إيصالات، بطاقة الهوية)
• نماذج استخراج مخصصة
• واجهة برمجة التطبيقات Layout
• نموذج المستند العام

Azure AI Search

• البحث النصي الكامل
• البحث الدلالي
• البحث المتجهي
• إثراء الذكاء الاصطناعي
• تنقيب المعرفة

المفاهيم المهمة

الذكاء الاصطناعي المسؤول

• العدالة: تجنب التحيز
• الموثوقية والسلامة: الأداء المتسق
• الخصوصية والأمان: حماية البيانات
• الشمولية: القابلية للوصول للجميع
• الشفافية: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
• المساءلة: الإشراف البشري

أنماط الذكاء الاصطناعي التوليدي

• RAG (Retrieval Augmented Generation)

  • تأصيل النماذج في بياناتك
  • تقليل الهلوسات
  • توفير السياق

• هندسة الإهداء

  • رسائل النظام
  • التعلم القليل الإطلاق
  • سلسلة الأفكار
  • درجة الحرارة والقمة المطلوبة

هيكل الوكيل

• وكيل منفرد: وكيل AI واحد يتعامل مع المهام
• وكلاء متعددون: وكلاء متخصصون متعددون
• التنسيق: تنسيق إجراءات الوكيل
• الأتمتة: وكلاء موجهون ذاتيًا

أدوات التطوير

SDK

• Azure SDK for Python
• Azure SDK for .NET
• Azure SDK for JavaScript
• Azure SDK for Java

واجهات برمجة التطبيقات REST

• المصادقة (مفاتيح API، Azure AD)
• تنسيقات الطلب/الاستجابة
• الحد من المعدل
• معالجة الأخطاء

بيئات التطوير

• Azure AI Studio
• Visual Studio Code
• دفاتر Jupyter
• Azure Machine Learning

أفضل الممارسات

الأمان

• استخدام الهويات المدارة
• تدوير مفاتيح API بانتظام
• تنفيذ عزل الشبكة
• تمكين تسجيل التشخيص
• استخدام Azure Key Vault

الأداء

• تنفيذ التخزين المؤقت
• استخدام الدفعات للعمليات الجماعية
• تكوين الفئة/SKU المناسبة
• مراقبة الحصص والحدود
• تحسين طول الإهداء

إدارة التكاليف

• اختيار فئة التسعير المناسبة
• مراقبة الاستخدام والتكاليف
• تنفيذ استراتيجيات التخزين المؤقت
• استخدام طبقات الالتزام للأحمال المتوقعة
• تنظيف الموارد غير المستخدمة

موارد الدراسة

Microsoft Learn الرسمية

• مسارات التعلم AI-102
• توثيق خدمات Azure AI
• المختبرات العملية
• تقييمات الممارسة

الممارسة العملية

• حساب Azure المجاني
• Azure AI Studio
• تطبيقات نموذجية
• مستودعات GitHub

موارد المجتمع

• منتديات Microsoft Q&A
• Microsoft AI/ML Tech Community
• فيديوهات AI Show
• التوثيق والدروس

تفاصيل الامتحان

• درجة النجاح: 700
• صيغة السؤال: اختيار من متعدد، دراسات الحالة، السحب والإفلات
• مدة الامتحان: 120 دقيقة (150 دقيقة لغير الناطقين باللغة الإنجليزية)
• اللغات المتاحة: لغات متعددة
• تكلفة الامتحان: 165 دولار أمريكي (تختلف حسب المنطقة)

مسار الشهادة

• المتطلبات المسبقة: خبرة في التطوير، معرفة بواجهات برمجة التطبيقات REST
• التجديد: مطلوب كل 12 شهرًا من خلال Microsoft Learn
• الشهادات ذات الصلة:
  • Azure Data Scientist Associate (DP-100)
  • Azure Solutions Architect Expert (AZ-305)
  • Azure Developer Associate (AZ-204)