https://learn.microsoft.com/ko-kr/certifications/resources/study-guides/AI-900
마이크로소프트 학습 사이트에서 AI-900 시험에 대한 정보를 얻을 수 있다.
인공지능 기본 사항
AI란? 인간의 능력을 모방하는 SW
결과 예측 및 기록 데이터를 기반으로 패턴 인식
비정상적인 이벤트 인식 및 의사 결정
시각적 입력 해석 → 테슬라의 자율주행
언어 이해 및 대화 참여 → 챗gpt
정보를 얻기 위해 원본에서 정보 추출
⭐일반적인 인공 지능 워크로드
워크로드 : 주어진 시간 안에 컴퓨터 시스템이 처리해야 하는 작업의 양과 작업의 성과
머신러닝 : 데이터 및 통계를 기반으로 한 예측 모델 -AI의 기초
이상 감지 : 비정상적인 패턴이나 이벤트를 감지하여 선제적 조치를 가능하게 하는 시스템
computer vision : 카메라, 이미지 또는 비디오 시각적 입력을 해석하는 애플리케이션
자연어 처리 : 서면 또는 음성 언어를 해석하고 사용자와 대화에 참여할 수 있는 애플리케이션
정보 마이닝 : 데이터 원본에서 정보를 추출하여 검색 가능한 지식 저장소 만들
⭐ 책임있는 AI의 원칙
구분 | 해결 과제 또는 위험 | 예제 |
---|---|---|
공정성 | 바이어스는(편향) 결과에 영향을 줄 수 있다. | 대출 승인 모델은 학습된 데이터의 바이어스로 인해 성별에 따라 차별한다. |
신뢰성 | 오류로 인해 해로울 수 있다. | 자율 주행 차량에서 시스템 오류가 발생하여 충돌이 발생 |
프라이버시 및 보안 | 데이터가 노출될 수 있다. | 의료 진단 봇이 중요한 환자 데이터로 학습되지만 이러한 데이터가 안전하지 않게 저장되어 있다. |
포용성 | 해결방법이 모든 사용자에게 작동하지 않을 수 있다. (모든사람이 골고루 받아야함) | 예측 앱은 시각 장애가 있는 사용자를 위한 오디오 출력을 제공하지 않는다. |
투명도 | 사용자는 복잡한 시스템을 신뢰해야한다. | AI기반 재무 도구는 투자 권장 지침을 제공한다. 이러한 권장 사항은 무엇을 기준으로 할까? |
책임 | AI 기반 결정은 누구의 책임? | 안면 인식 증거에 따라 죄없는 사람이 번죄자로 확인되었다. 누구의 책임인가? |
Azure 인공지능
Azure 기본 : 스케일링 가능하고 신뢰할 수 있는 클라우드 플랫폼
Azure의 AI 서비스
Cognitive Service
: Azure 구독 내의 AI 애플리케이션 리소스
특정 서비스용 독립 실행형 리소스
여러 서비스용 일반 cognitive service 리소스
: 다음을 통해 애플리케이션에서 소비한다.
REST 앤드포인트(https://주소)
인증 키 또는 권한 부여 토큰
[실습]
https://learn.microsoft.com/ko-kr/certifications/exams/ai-900/
https://github.com/MicrosoftLearning/AI-900-AIFundamentals/blob/main/instructions/01-module-01.md
위 링크로 실습하며 azure 익히기.
[필기 덤프문제 참고 링크]
https://gogetem.tistory.com/entry/AI-900-%EB%AC%B4%EB%A3%8C-%EB%8D%A4%ED%94%84-%ED%95%9C%EA%B8%80-01
https://www.examtopics.com/exams/microsoft/ai-900/view/
다들 꼭 합격하시길 바랍니다!