تم تصميم اختبار AI-900 التدريبي بعناية فائقة لتدريبك على المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) داخل بيئة Microsoft Azure. يوفر هذا الاختبار فرصة مثالية للمحترفين التقنيين وغير التقنيين على حد سواء لإثبات معرفتهم الأساسية بخدمات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. كما يُعد نقطة انطلاق ممتازة لأولئك الذين يتطلعون إلى بناء مسيرة مهنية مجزية في قطاع الذكاء الاصطناعي السحابي سريع النمو. على الرغم من أن شهادة أساسيات الذكاء الاصطناعي في Azure (AI-900) ليست متطلباً رسمياً مسبقاً للشهادات المتقدمة القائمة على الأدوار مثل DP-100 أو AI-102، إلا أنها تضع أساساً بالغ الأهمية وتقدم مساراً موصى به للغاية لبدء رحلتك الشاملة للحصول على الشهادات. يتميز اختبارنا التدريبي بوضعي الشهادة والتدريب، مما يمكّنك من تقييم معرفتك الحالية بفعالية، وتحديد نقاط الضعف، والتركيز بعمق على الموضوعات المحددة التي تحتاج إلى أكبر قدر من التطوير.
ملاحظة: هذا مجرد اختبار تدريبي للتحضير لامتحان الحصول على الشهادة الاحترافية ولا يوجد له شهادة من المركز.
| الأسئلة | 116 |
|---|---|
| تاريخ الإصدار | 01/2022 (آخر تحديث: 06/2025) |
| الدور الوظيفي | مهندس ذكاء اصطناعي |
| اللغة | الإنجليزية |
لماذا ينبغي عليّ استخدام اختبار AI-900 التدريبي للتحضير للامتحان الرسمي؟
يعد استخدام اختبار AI-900 التدريبي أحد أكثر الاستراتيجيات فعالية لضمان نجاحك في امتحان شهادة أساسيات الذكاء الاصطناعي في Microsoft Azure الرسمي. فهو يضعك في بيئة اختبار واقعية للغاية تحاكي بدقة تنسيق وصعوبة وأنواع الأسئلة في الاختبار الفعلي. من خلال التفاعل المتكرر مع هذه السيناريوهات المصاغة بخبرة، يمكنك تحديد الفجوات المعرفية لديك بسرعة في مجالات التعلم الآلي، والرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغات الطبيعية، والذكاء الاصطناعي التوليدي. كما تتيح لك أوضاع الدراسة القابلة للتخصيص استهداف نقاط ضعفك، مما يؤدي في النهاية إلى بناء الثقة الراسخة والكفاءة التقنية اللازمة لتحقيق درجة النجاح والتقدم في مسيرتك المهنية.
يحتوي اختبار AI-900 التدريبي على 116 سؤالاً ويغطي الأهداف التالية:
وصف أعباء عمل الذكاء الاصطناعي والاعتبارات الخاصة بها – 25 سؤالاً
تحديد ميزات أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الشائعة
- تحديد أعباء عمل الرؤية الحاسوبية (computer vision)
- تحديد أعباء عمل معالجة اللغات الطبيعية (natural language processing)
- تحديد أعباء عمل معالجة المستندات
- تحديد ميزات أعباء عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي
تحديد المبادئ التوجيهية للذكاء الاصطناعي المسؤول
- وصف اعتبارات الإنصاف (fairness) في حلول الذكاء الاصطناعي
- وصف اعتبارات الموثوقية والسلامة (reliability and safety) في حلول الذكاء الاصطناعي
- وصف اعتبارات الخصوصية والأمان (privacy and security) في حلول الذكاء الاصطناعي
- وصف اعتبارات الشمولية (inclusiveness) في حلول الذكاء الاصطناعي
- وصف اعتبارات الشفافية (transparency) في حلول الذكاء الاصطناعي
- وصف اعتبارات المساءلة (accountability) في حلول الذكاء الاصطناعي
وصف المبادئ الأساسية للتعلم الآلي في Azure – 28 سؤالاً
تحديد أنواع التعلم الآلي الشائعة
- تحديد سيناريوهات التعلم الآلي الانحداري (regression)
- تحديد سيناريوهات التعلم الآلي التصنيفي (classification)
- تحديد سيناريوهات التعلم الآلي العنقودي (clustering)
- تحديد ميزات تقنيات التعلم العميق (deep learning)
- تحديد ميزات بنية المحولات (Transformer architecture)
وصف المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي
- تحديد الميزات (features) والتسميات (labels) في مجموعة بيانات للتعلم الآلي
- وصف كيفية استخدام مجموعات بيانات التدريب والتحقق في التعلم الآلي
وصف قدرات التعلم الآلي في Azure
- وصف قدرات التعلم الآلي المؤتمت (automated machine learning)
- وصف خدمات البيانات والحوسبة لعلوم البيانات والتعلم الآلي
- وصف قدرات إدارة النماذج ونشرها في Azure Machine Learning
وصف ميزات أعباء عمل الرؤية الحاسوبية في Azure – 20 سؤالاً
تحديد الأنواع الشائعة لحلول الرؤية الحاسوبية
- تحديد ميزات حلول تصنيف الصور
- تحديد ميزات حلول اكتشاف الكائنات (object detection)
- تحديد ميزات حلول التعرف البصري على الحروف (OCR)
- تحديد ميزات حلول اكتشاف وتحليل الوجوه
تحديد أدوات وخدمات Azure لمهام الرؤية الحاسوبية
- وصف قدرات خدمة Azure AI Vision
- وصف قدرات خدمة Azure AI Face detection لاكتشاف الوجوه
وصف ميزات أعباء عمل معالجة اللغات الطبيعية (NLP) في Azure – 22 سؤالاً
تحديد ميزات واستخدامات أعباء عمل معالجة اللغات الطبيعية الشائعة
- تحديد الميزات والاستخدامات لاستخراج العبارات الرئيسية (key phrase extraction)
- تحديد الميزات والاستخدامات للتعرف على الكيانات (entity recognition)
- تحديد الميزات والاستخدامات لتحليل المشاعر (sentiment analysis)
- تحديد الميزات والاستخدامات لنمذجة اللغة (language modeling)
- تحديد الميزات والاستخدامات للتعرف على الكلام وتوليده (speech recognition and synthesis)
- تحديد الميزات والاستخدامات للترجمة
تحديد أدوات وخدمات Azure لأعباء عمل معالجة اللغات الطبيعية
- وصف قدرات خدمة Azure AI Language
- وصف قدرات خدمة Azure AI Speech
وصف ميزات أعباء عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي في Azure – 21 سؤالاً
تحديد ميزات حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي
- تحديد ميزات نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي
- تحديد السيناريوهات الشائعة للذكاء الاصطناعي التوليدي
- تحديد اعتبارات الذكاء الاصطناعي المسؤول للذكاء الاصطناعي التوليدي
تحديد خدمات وقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي في Microsoft Azure
- وصف ميزات وقدرات Azure AI Foundry
- وصف ميزات وقدرات خدمة Azure OpenAI
- وصف ميزات وقدرات كتالوج النماذج في Azure AI Foundry
ملاحظات:
- النقاط التي تلي كل مهارة يتم قياسها تهدف إلى توضيح كيفية تقييمنا لتلك المهارة. قد يغطي الاختبار موضوعات ذات صلة.
- تغطي معظم الأسئلة الميزات المتاحة بشكل عام (GA). قد يحتوي الاختبار على أسئلة حول ميزات المعاينة (Preview) إذا كانت هذه الميزات مستخدمة بشكل شائع.
لا تترك نجاحك في الحصول على الشهادة المهنية للصدفة. احصل على إمكانية الوصول إلى اختبار مايكروسوفت التدريبي AI-900 اليوم لتجربة تحضير من الدرجة الأولى. من خلال التدرب على محتوانا المختار بعناية، ستؤسس قاعدة صلبة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مما يضمن لك اجتياز امتحانك الرسمي بثقة تامة ومن المحاولة الأولى لتنطلق بمسيرتك المهنية نحو آفاق جديدة!
