完整準備 Azure AI 認證指南
Azure AI 認證是驗證 AI 技能、提升職場競爭力的重要途徑。微軟提供的認證路徑涵蓋從入門到進階，適合不同角色（業務人員、開發者、資料科學家）。以下是完整的準備策略與步驟，幫助您或您的組織高效取得認證。
第一步：選擇適合的 Azure AI 認證
根據您的角色、技能水平與職業目標，選擇最適合的認證。以下是四項核心認證及其適用對象：
AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
目標對象：初學者、非技術背景人員（如業務、專案經理）、希望了解 AI 基礎的任何人。
考試內容：
AI 與機器學習核心概念。
Azure AI 服務：電腦視覺、NLP、生成式 AI、文件智慧、語音服務。
負責任 AI 原則（公平性、隱私、安全）。
為何重要：無程式設計要求，建立 AI 基礎知識，適合跨部門協作或快速入門。
難度：★☆☆☆☆（入門級）
AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
目標對象：AI 工程師、軟體開發者。
考試內容：
部署 Azure OpenAI（GPT-4、提示工程、RAG 模式）。
實作電腦視覺、NLP、文件智慧、語音服務。
負責任 AI 實務（內容過濾、偏見評估）。
為何重要：驗證企業級 AI 解決方案的設計與實作能力，特別聚焦生成式 AI。
難度：★★★☆☆（中級）
DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
目標對象：資料科學家、機器學習工程師。
考試內容：
Azure Machine Learning 服務（模型訓練、評估、部署）。
MLOps 流程（資料準備、模型管理、監控）。
自訂機器學習模型開發。
為何重要：適合需要開發專屬預測模型的場景（如客戶流失預測）。
難度：★★★★☆（進階）
Microsoft Applied Skills（應用技能憑證）
目標對象：希望展示實務能力的 AI 開發者。
內容範例：
Develop generative AI solutions with Azure OpenAI Service：在線上實驗室完成提示工程、RAG 整合等任務。
為何重要：以動手實作取代傳統考試，展現解決真實問題的能力，增強求職與專案說服力。
難度：★★★☆☆（依任務而定）
第二步：規劃學習路徑
根據您的目標認證，遵循以下學習路徑：
1. AI-900 學習路徑（基礎級）
學習重點：
理解 AI 基本概念（機器學習、深度學習、生成式 AI）。
熟悉 Azure AI 服務功能與應用場景。
掌握負責任 AI 原則。
建議學習時間：20-30 小時（1-2 週）。
資源：
Microsoft Learn：免費的「AI-900 學習路徑」，包含互動式模組與練習題。
YouTube：搜尋「AI-900 考試準備」，如 MVP 聚技站的實戰分享。
免費試用：註冊 Azure 免費帳戶，體驗 AI 服務（如 Azure OpenAI、視覺服務）。
實務建議：參加 Microsoft Learn 的模擬測驗，熟悉題型（選擇題，約 40-60 題）。
2. AI-102 學習路徑（工程師級）
學習重點：
Azure OpenAI 的 API 整合與提示工程。
電腦視覺、文件智慧、語音服務的實作。
負責任 AI 的配置（如內容安全過濾）。
建議學習時間：40-60 小時（3-4 週，假設有基礎程式設計經驗）。
資源：
Microsoft Learn：完成「AI-102 學習路徑」，涵蓋實作練習。
Azure 免費帳戶：實作 PoC（如用 Azure OpenAI 建聊天機器人）。
GitHub：參考 Azure AI 的範例程式碼（如 SDK 使用範例）。
課程：考慮恆逸教育等機構的 AI-102 培訓課程。
實務建議：
動手實作：用 Azure Portal 部署一個簡單的聊天機器人或圖片辨識應用。
熟悉 REST API 與 Python SDK，特別是 Azure OpenAI 的端點呼叫。
3. DP-100 學習路徑（資料科學家級）
學習重點：
Azure Machine Learning 的完整工作流程。
模型訓練、部署與監控。
MLOps 最佳實務。
建議學習時間：60-80 小時（4-6 週，需資料科學基礎）。
資源：
Microsoft Learn：完成「DP-100 學習路徑」，包含實驗室練習。
Azure Machine Learning Studio：實作模型訓練與部署。
書籍：參考《Azure Machine Learning Engineering》或相關資料科學書籍。
實務建議：
完成一個端到端的專案（如預測銷售量的模型）。
熟悉 Python、Scikit-learn、TensorFlow 等工具。
4. Applied Skills 學習路徑
學習重點：
聚焦特定技能（如 Azure OpenAI 的 RAG 實作）。
在線上實驗室完成實際任務。
建議學習時間：20-40 小時（視任務複雜度）。
資源：
Microsoft Learn：完成相關 Applied Skills 學習模組。
Azure 實作：練習提示工程、RAG 整合。
實務建議：熟悉 Azure Portal 操作，模擬真實任務環境。
第三步：備考策略
制定學習計畫：
每日分配 1-2 小時學習，週末進行實作練習。
根據認證難度，預留 2-6 週準備時間。
動手實作：
使用 Azure 免費帳戶進行 PoC（如建置聊天機器人、圖片辨識）。
參考 GitHub 或 Microsoft Learn 的範例專案。
模擬考試：
Microsoft Learn 提供免費模擬題，熟悉選擇題與情境題。
第三方平台（如 Whizlabs、Udemy）提供付費模擬考試，增強信心。
參加社群與課程：
加入 Azure 社群（如 Reddit 的 r/AZURE、Microsoft 技術論壇）。
考慮恆逸教育或 Udemy 的專業課程，獲取結構化指導。
負責任 AI 準備：
熟悉微軟的負責任 AI 原則（公平、透明、隱私）。
練習配置內容安全過濾器（AI-102 與 Applied Skills 常考）。
第四步：考試報名與注意事項
報名方式：
前往 Microsoft 官方認證頁面（https://learn.microsoft.com/en-us/certifications/）報名。
選擇線上考試（Pearson VUE）或實體考場。
考試費用：
AI-900：約 $99 USD。
AI-102 / DP-100：約 $165 USD。
Applied Skills：費用依憑證而定，詳見官網。
（註：價格可能因地區而異，詳情請見 https://learn.microsoft.com/en-us/certifications/）
考試形式：
AI-900 / AI-102 / DP-100：選擇題、情境題，約 60 分鐘。
Applied Skills：線上實驗室任務，限時完成。
注意事項：
考前確認網路穩定（線上考試）。
攜帶有效身份證件（實體考場）。
熟悉 Azure Portal 操作，特別是 AI-102 與 Applied Skills。
第五步：長期進階與應用
持續學習：
關注 Azure AI 更新（如新模型、新功能）。
訂閱 Microsoft Learn 的 AI 學習路徑，保持技能最新。
實務應用：
將認證知識應用於實際專案（如內部知識庫、客服自動化）。
結合 Azure AI 服務（如文件智慧 + OpenAI）打造創新解決方案。
進階認證：
取得 AI-102 後，可考慮 Azure 架構師（AZ-305）或進階資料科學認證。
探索 Microsoft 365 Copilot 或 Power Platform 相關認證。
資源總結
官方資源：
Microsoft Learn（https://learn.microsoft.com/en-us/）：免費學習路徑、模擬題。
Azure 免費帳戶（https://azure.microsoft.com/en-us/free/）：實作環境。
社群與課程：
YouTube：MVP 聚技站、Microsoft Azure 官方頻道。
課程：恆逸教育、Udemy、Pluralsight。
實作工具：
Azure Portal、Azure Machine Learning Studio。
GitHub（Azure AI 範例程式碼）。
結語
通過 Azure AI 認證不僅能提升個人專業能力，還能為組織建立一支具備 AI 實務能力的團隊。從 AI-900 入門，進階到 AI-102 或 DP-100，再搭配 Applied Skills 憑證，您將能全面掌握 Azure AI 的核心技能。遵循以上步驟，結合實作與模擬考試，您將更有信心通過認證，並將 AI 轉化為業務價值。