تم تصميم اختبار AB-731 التدريبي بعناية فائقة لإعدادك من خلال محاكاة الشكل الدقيق ومستوى الصعوبة الخاص باختبار شهادة مايكروسوفت الرسمي، مما يساعدك على بناء ثقة لا تتزعزع وتحديد مجالات التحسين قبل يوم الاختبار بوقت كافٍ. يؤكد هذا الاختبار على قدرتك الحيوية على توجيه تحول الذكاء الاصطناعي وقيادة الابتكار داخل فريقك أو مؤسستك. تم إعداده خصيصاً لصناع القرار في الأعمال، وهو يمكّنك من التعرف بنجاح على فرص الذكاء الاصطناعي الفريدة، واختيار أدوات وموارد الذكاء الاصطناعي المثلى من مايكروسوفت، والتخطيط الدقيق لاستراتيجيات التبني، وتحسين العمليات التجارية الأساسية، ودفع الابتكار المسؤول باستخدام حلول قوية مثل Microsoft 365 Copilot وخدمات Azure AI و Microsoft Foundry. علاوة على ذلك، يقدم اختبارنا التدريبي الشامل كلاً من وضعي الشهادة والتدريب، مما يتيح لك تقييم معرفتك الحالية بدقة، واكتشاف نقاط الضعف تحت ظروف محددة زمنياً، والتركيز بشكل مكثف على المجالات المحددة التي تتطلب أكبر قدر من التطوير.
ملاحظة: هذا مجرد اختبار تدريبي للتحضير لامتحان الحصول على الشهادة الاحترافية ولا يوجد له شهادة من المركز.
| الأسئلة | 120 |
|---|---|
| تاريخ الإصدار | 05/2026 (آخر تحديث: 05/2026) |
| الدور الوظيفي | مستشار حلول أعمال الذكاء الاصطناعي |
| اللغة | الإنجليزية |
لماذا ينبغي عليّ استخدام اختبار AB-731 التدريبي للتحضير للامتحان الرسمي؟
يعد استخدام اختبار AB-731 التدريبي أحد أكثر الطرق فعالية وموثوقية لضمان نجاحك في امتحان شهادة مايكروسوفت الرسمي. فهو يوفر بيئة اختبار واقعية للغاية تحاكي عن كثب الضغط المحدد والقيود الزمنية وتنسيقات الأسئلة المتقدمة التي ستواجهها في يوم الاختبار الفعلي. من خلال التدرب على هذه السيناريوهات المصاغة بعناية، يمكنك بسرعة تحديد الفجوات المعرفية لديك فيما يتعلق باستراتيجيات الذكاء الاصطناعي، وتطبيقات Microsoft Copilot، وطرق التبني المؤسسي. وعلاوة على ذلك، تتيح لك أوضاع الدراسة المرنة تخصيص تجربة التعلم الخاصة بك، مما يضمن قضاء وقتك الثمين في تعزيز مفاهيم اتخاذ قرارات الأعمال التي تحتاج إلى أكبر قدر من الاهتمام لضمان الحصول على درجة النجاح.
يحتوي اختبار AB-731 التدريبي على 120 سؤالاً ويغطي الأهداف التالية:
تحديد القيمة التجارية لحلول الذكاء الاصطناعي التوليدي – 42 سؤالاً
تحديد المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي
- وصف الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والأنواع الأخرى من الذكاء الاصطناعي
- اختيار حل ذكاء اصطناعي توليدي لتلبية حاجة العمل
- وصف الاختلافات بين نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك النماذج المضبوطة بدقة والمُدربة مسبقاً
- شرح محركات التكلفة في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك الرموز (tokens) واعتبارات العائد على الاستثمار (ROI)
- تحديد تحديات استخدام حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك الاختلاقات والموثوقية والتحيز
- تحديد متى يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي التوليدي توفير قيمة تجارية، بما في ذلك قابلية التوسع والأتمتة
تحديد فوائد وقدرات حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي
- وصف تأثير هندسة الأوامر (prompt engineering)
- فهم تقنيات هندسة الأوامر
- تحديد متطلبات العمل لتأسيس الحلول
- فهم كيفية استخدام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لحلول الذكاء الاصطناعي
- فهم تأثير البيانات على حلول الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نوع البيانات وجودتها ومجموعات البيانات التمثيلية
- وصف أهمية الذكاء الاصطناعي الآمن
- تحديد السيناريوهات التي يضيف فيها التعلم الآلي قيمة
- وصف دورة حياة حل التعلم الآلي
- تحديد الاعتبارات الأمنية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك أمان التطبيقات، وأمان البيانات، ومتطلبات المصادقة
تحديد الفوائد والقدرات والفرص لتطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت – 37 سؤالاً
تحديد فوائد وقدرات Microsoft 365 Copilot و Microsoft Copilot
- تعيين العمليات التجارية وحالات الاستخدام لـ Copilot
- فهم الاختلافات في القدرات بين إصدارات Copilot
- فهم قدرات تجارب الدردشة عبر الويب والأجهزة المحمولة لـ Microsoft 365 Copilot
- فهم قدرات تجربة Copilot في مختلف تطبيقات Microsoft 365
- فهم قدرات Microsoft Copilot Studio
- فهم قدرات Microsoft Graph
- تحديد فوائد وقدرات حل الذكاء الاصطناعي المتكامل من مايكروسوفت
- تعيين العمليات التجارية وحالات الاستخدام لتطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت
- تحديد متى يجب استخدام الباحث (Researcher) أو المحلل (Analyst) في Copilot
- تحديد متى يجب البناء أو الشراء أو التوسيع، بما في ذلك إطار القابلية للتوسعة في Microsoft 365 Copilot
تحديد فوائد وقدرات أدوات Foundry
- تعيين العمليات التجارية وحالات الاستخدام لأدوات Foundry
- تحديد قدرات خدمات Azure AI، بما في ذلك Azure Vision في أدوات Foundry، و Azure AI Search، و Microsoft Foundry
- مطابقة نموذج الذكاء الاصطناعي مع حاجة العمل
- تحديد فوائد Microsoft Foundry وأدوات Foundry، بما في ذلك قابلية التوسع والأمان
تحديد استراتيجية التنفيذ والتبني لتطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت – 41 سؤالاً
مواءمة استراتيجية الذكاء الاصطناعي مع سياسات الذكاء الاصطناعي المسؤول من مايكروسوفت
- شرح أهمية الذكاء الاصطناعي المسؤول
- وضع مبادئ الحوكمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي
- تأسيس مجلس للذكاء الاصطناعي لتوجيه الاستراتيجية والرقابة والمواءمة متعددة الوظائف
- التأكد من أن حلول الذكاء الاصطناعي تلبي معايير الذكاء الاصطناعي المسؤول، بما في ذلك الإنصاف والموثوقية والسلامة والخصوصية والأمان والشمولية والشفافية والمساءلة
التخطيط لتبني الذكاء الاصطناعي عبر المؤسسة
- تأسيس فريق للتبني
- تحديد العوائق الشائعة أمام التبني
- تأسيس برنامج لأبطال الذكاء الاصطناعي (AI champions)
- فهم الآثار المحتملة على البيانات والأمان والخصوصية والتكلفة
- فهم أنواع تراخيص Copilot، بما في ذلك الدفع الفوري (pay-as-you-go)، والشهري، والمضمنة في اشتراك Microsoft 365
- فهم نماذج الاشتراك في خدمات Azure AI، بما في ذلك الدفع الفوري والدفع المسبق
لا تترك نجاحك في الحصول على الشهادة للصدفة. احصل على اختبار مايكروسوفت التدريبي AB-731 اليوم لتفتح الباب أمام تجربة الدراسة المثلى وتتأكد من استعدادك التام لإثبات خبرتك في تحول الذكاء الاصطناعي. اتخذ الخطوة الأخيرة نحو التقدم في مسيرتك المهنية كقائد أعمال واجتز امتحانك بثقة مطلقة!
