يوفر اختبار مايكروسوفت التدريبي AI-102 تجربة تدريبية شاملة مصممة لمساعدة المحترفين على إتقان تنفيذ وإدارة حلول الذكاء الاصطناعي داخل بيئة Microsoft Azure. تتضمن أداة التحضير القوية هذه محتوى محدثاً ومتعمقاً يركز على دمج خدمات Azure OpenAI، وبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي المتقدمة، وتطبيق مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول الحيوية. من خلال تفاعلك مع هذا الاختبار التدريبي، ستطور خبرة عملية وتطبيقية باستخدام أحدث حزم تطوير البرمجيات (SDKs) وواجهات برمجة التطبيقات (REST APIs) من Azure لبناء حلول متطورة تشمل معالجة اللغات الطبيعية، والتحليل المتقدم للصور والفيديو، والتنقيب في المعرفة، ومعالجة الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي. صُمم هذا الاختبار ليلبي المتطلبات المتطورة لهندسة الذكاء الاصطناعي الحديثة، ويتميز بوضعين: وضع الشهادة لتقييم جاهزيتك للامتحان بدقة وتحديد نقاط الضعف، ووضع التدريب الذي يتيح لك استهداف مهارات معينة وتعزيزها.
ملاحظة: هذا مجرد اختبار تدريبي للتحضير لامتحان الحصول على الشهادة الاحترافية ولا يوجد له شهادة من المركز.
| الأسئلة | 134 |
|---|---|
| تاريخ الإصدار | 08/2021 (آخر تحديث: 06/2025) |
| الدور الوظيفي | مهندس ذكاء اصطناعي |
| اللغة | الإنجليزية |
لماذا ينبغي عليّ استخدام اختبار AI-102 التدريبي للتحضير للامتحان الرسمي؟
يتطلب التحضير لامتحان AI-102 فهماً عميقاً لخدمات الذكاء الاصطناعي المعقدة على Azure، ويُعد هذا الاختبار التدريبي الطريقة الأكثر فعالية للتحقق من مهاراتك قبل يوم الامتحان. فهو يحاكي بدقة التنسيق ومستوى الصعوبة ونطاقات الأهداف الخاصة بالشهادة الرسمية، مما يضمن عدم وجود مفاجآت عندما تتقدم للامتحان الفعلي. من خلال الاستفادة من وضعي الاختبار المزدوجين، يمكنك محاكاة بيئة الاختبار الحقيقية ذات الضغط العالي، مع أخذ الوقت الكافي لمراجعة الشروحات التفصيلية لكل سؤال. هذا النهج المستهدف لا يعزز ثقتك بنفسك فحسب، بل يسد أيضاً أي فجوات معرفية، مما يزيد من فرصك في اجتياز امتحان الشهادة من المحاولة الأولى وإثبات كفاءتك كمهندس ذكاء اصطناعي على Azure.
يحتوي اختبار AI-102 التدريبي على 134 سؤالاً ويغطي الأهداف التالية:
تخطيط وإدارة حلول الذكاء الاصطناعي على Azure – 27 سؤالاً
تحديد خدمات Azure AI Foundry المناسبة
- تحديد الخدمة المناسبة لحل ذكاء اصطناعي توليدي
- تحديد الخدمة المناسبة لحل رؤية حاسوبية
- تحديد الخدمة المناسبة لحل معالجة اللغات الطبيعية
- تحديد الخدمة المناسبة لحل التحدث (Speech)
- تحديد الخدمة المناسبة لحل استخراج المعلومات
- تحديد الخدمة المناسبة لحل التنقيب في المعرفة (Knowledge mining)
تخطيط وإنشاء ونشر خدمة Azure AI Foundry
- التخطيط لحل يلبي مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول
- إنشاء مورد Azure AI
- اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي المناسبة لحلك
- نشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام خيارات النشر المناسبة
- تثبيت واستخدام حزم التطوير (SDKs) وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) المناسبة
- تحديد نقطة النهاية الافتراضية للخدمة
- دمج خدمات Azure AI Foundry في مسار التكامل المستمر والتسليم المستمر (CI/CD)
- تخطيط وتنفيذ نشر الحاويات (Container deployment)
إدارة ومراقبة وتأمين خدمة Azure AI Foundry
- مراقبة مورد Azure AI
- إدارة تكاليف خدمات Azure AI Foundry
- إدارة وحماية مفاتيح الحساب
- إدارة المصادقة لمورد خدمة Azure AI Foundry
تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي بمسؤولية
- تنفيذ حلول الإشراف على المحتوى
- تكوين رؤى الذكاء الاصطناعي المسؤول، بما في ذلك سلامة المحتوى
- تنفيذ الذكاء الاصطناعي المسؤول، بما في ذلك فلاتر المحتوى وقوائم الحظر
- منع السلوك الضار، بما في ذلك دروع الأوامر (Prompt shields) واكتشاف الأذى
- تصميم إطار عمل لحوكمة الذكاء الاصطناعي المسؤول
تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي – 27 سؤالاً
بناء حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام Azure AI Foundry
- التخطيط والإعداد لحل ذكاء اصطناعي توليدي
- نشر مركز ومشروع والموارد اللازمة باستخدام Azure AI Foundry
- نشر نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المناسب لحالة الاستخدام الخاصة بك
- تنفيذ حل تدفق الأوامر (Prompt flow)
- تنفيذ نمط RAG من خلال تأسيس نموذج استناداً إلى بياناتك (Grounding)
- تقييم النماذج والتدفقات
- دمج مشروعك في تطبيق باستخدام حزمة تطوير Azure AI Foundry
- استخدام قوالب الأوامر في حل الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بك
استخدام Azure OpenAI في نماذج Foundry لإنشاء المحتوى
- توفير مورد Azure OpenAI ضمن نماذج Foundry
- تحديد ونشر نموذج Azure OpenAI
- إرسال الأوامر لإنشاء أكواد واستجابات بلغة طبيعية
- استخدام نموذج DALL-E لإنشاء الصور
- دمج Azure OpenAI في تطبيقك الخاص
- استخدام النماذج الكبيرة متعددة الوسائط في Azure OpenAI
- تنفيذ مساعد Azure OpenAI (Assistant)
تحسين وتشغيل حل الذكاء الاصطناعي التوليدي
- تكوين المعلمات (Parameters) للتحكم في السلوك التوليدي
- تكوين إعدادات مراقبة النموذج والتشخيص، بما في ذلك الأداء واستهلاك الموارد
- تحسين وإدارة الموارد للنشر، بما في ذلك قابلية التوسع وتحديثات النموذج الأساسي
- تمكين التتبع وجمع الملاحظات
- تنفيذ انعكاس النموذج (Model reflection)
- نشر الحاويات للاستخدام على الأجهزة المحلية وأجهزة الحافة (Edge devices)
- تنفيذ التنسيق بين عدة نماذج ذكاء اصطناعي توليدي
- تطبيق تقنيات هندسة الأوامر (Prompt engineering) لتحسين الاستجابات
- الضبط الدقيق (Fine-tune) لنموذج توليدي
تنفيذ حل وكيلي (Agentic solution) – 8 أسئلة
إنشاء وكلاء مخصصين
- فهم دور وحالات استخدام الوكيل
- تكوين الموارد اللازمة لبناء وكيل
- إنشاء وكيل باستخدام خدمة الوكيل في Azure AI Foundry
- تنفيذ وكلاء معقدين باستخدام Semantic Kernel و Autogen
- تنفيذ مهام سير عمل معقدة بما في ذلك التنسيق لحل متعدد الوكلاء، والمستخدمين المتعددين، والقدرات المستقلة
- اختبار وتحسين ونشر الوكيل
تنفيذ حلول الرؤية الحاسوبية – 23 سؤالاً
تحليل الصور
- تحديد الميزات المرئية لتلبية متطلبات معالجة الصور
- اكتشاف الكائنات في الصور وإنشاء علامات للصور
- تضمين ميزات تحليل الصور في طلب معالجة الصور
- تفسير استجابات معالجة الصور
- استخراج النص من الصور باستخدام Azure AI Vision
- تحويل النص المكتوب بخط اليد باستخدام Azure AI Vision
تنفيذ نماذج الرؤية المخصصة
- الاختيار بين نماذج تصنيف الصور واكتشاف الكائنات
- تصنيف الصور (Label images)
- تدريب نموذج صور مخصص، بما في ذلك تصنيف الصور واكتشاف الكائنات
- تقييم مقاييس نموذج الرؤية المخصص
- نشر نموذج رؤية مخصص
- استهلاك (Consume) نموذج رؤية مخصص
- بناء نموذج رؤية مخصص يعتمد على الكود أولاً (Code first)
تحليل مقاطع الفيديو
- استخدام Azure AI Video Indexer لاستخراج الرؤى من مقطع فيديو أو بث مباشر
- استخدام التحليل المكاني لـ Azure AI Vision لاكتشاف وجود وحركة الأشخاص في الفيديو
تنفيذ حلول معالجة اللغات الطبيعية – 33 سؤالاً
تحليل وترجمة النص
- استخراج العبارات الرئيسية والكيانات
- تحديد المشاعر في النص (Sentiment analysis)
- اكتشاف اللغة المستخدمة في النص
- اكتشاف معلومات التعريف الشخصية (PII) في النص
- ترجمة النصوص والمستندات باستخدام خدمة Azure AI Translator
معالجة وترجمة الكلام (Speech)
- دمج قدرات التحدث التوليدية للذكاء الاصطناعي في أحد التطبيقات
- تنفيذ تحويل النص إلى كلام والكلام إلى نص باستخدام Azure AI Speech
- تحسين تحويل النص إلى كلام باستخدام لغة ترميز تركيب الكلام (SSML)
- تنفيذ حلول كلام مخصصة باستخدام Azure AI Speech
- تنفيذ التعرف على النوايا والكلمات الرئيسية باستخدام Azure AI Speech
- ترجمة الكلام إلى كلام والكلام إلى نص باستخدام خدمة Azure AI Speech
تنفيذ نماذج لغة مخصصة
- إنشاء النوايا والكيانات وإضافة المنطوقات (Utterances)
- تدريب وتقييم ونشر واختبار نموذج فهم اللغة
- تحسين ونسخ احتياطي واسترداد نموذج فهم اللغة
- استهلاك نموذج لغة من تطبيق عميل
- إنشاء مشروع أسئلة وأجوبة مخصص
- إضافة أزواج الأسئلة والأجوبة واستيراد المصادر للإجابة على الأسئلة
- تدريب واختبار ونشر قاعدة معرفية (Knowledge base)
- إنشاء محادثة متعددة الأدوار (Multi-turn)
- إضافة صياغة بديلة ودردشة غير رسمية (Chit-chat) إلى قاعدة معرفية
- تصدير قاعدة معرفية
- إنشاء حل أسئلة وأجوبة متعدد اللغات
- تنفيذ ترجمة مخصصة، بما في ذلك تدريب وتحسين ونشر نموذج مخصص
تنفيذ حلول التنقيب في المعرفة واستخراج المعلومات – 16 سؤالاً
تنفيذ حل Azure AI Search
- توفير مورد Azure AI Search، وإنشاء فهرس، وتحديد مجموعة مهارات
- إنشاء مصادر بيانات ومفهرسات (Indexers)
- تنفيذ مهارات مخصصة وتضمينها في مجموعة مهارات
- إنشاء وتشغيل مفهرس
- الاستعلام عن فهرس، بما في ذلك بناء الجملة والفرز والتصفية وأحرف البدل (Wildcards)
- إدارة إسقاطات مخزن المعرفة، بما في ذلك إسقاطات الملفات والكائنات والجداول
- تنفيذ حلول الدلالات ومخزن المتجهات (Semantic and vector store solutions)
تنفيذ حل Azure AI Document Intelligence
- توفير مورد Document Intelligence
- استخدام النماذج المبنية مسبقاً لاستخراج البيانات من المستندات
- تنفيذ نموذج ذكاء مستندات مخصص
- تدريب واختبار ونشر نموذج ذكاء مستندات مخصص
- إنشاء نموذج ذكاء مستندات مركب (Composed)
استخراج المعلومات باستخدام Azure AI Content Understanding
- إنشاء مسار للتعرف البصري على الحروف (OCR) لاستخراج النص من الصور والمستندات
- تلخيص وتصنيف واكتشاف سمات المستندات
- استخراج الكيانات والجداول والصور من المستندات
- معالجة واستيعاب المستندات والصور ومقاطع الفيديو والصوت باستخدام Azure AI Content Understanding
ملاحظات:
- النقاط التي تلي كل من المهارات المقاسة تهدف إلى توضيح كيفية تقييمنا لتلك المهارة. قد يتم تناول مواضيع ذات صلة في الامتحان.
- تغطي معظم الأسئلة الميزات المتاحة بشكل عام (GA). قد يحتوي الامتحان على أسئلة حول ميزات المعاينة (Preview) إذا كانت تلك الميزات مستخدمة بشكل شائع.
لا تترك نجاحك في الحصول على الشهادة للصدفة. إن تجهيز نفسك باختبار AI-102 التدريبي هو أذكى استثمار يمكنك القيام به نحو تحقيق بيانات اعتماد مهندس الذكاء الاصطناعي على Azure الخاصة بك. استفد من التغطية الشاملة، والمحاكاة الواقعية للامتحان، والملاحظات التفصيلية لتحويل رحلة تحضيرك. احصل على وصولك اليوم، وأتقن تعقيدات حلول الذكاء الاصطناعي على Azure، واتخذ خطوة حاسمة للأمام في تسريع مسيرتك المهنية التقنية!
