１時間半で合格！ Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900)

# あらすじ

Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900試験) に勉強１時間半だけで合格した話。
無料のリソースだけで学びました。

# 最初にまとめ

マイクロソフト公式サイトにある１時間半のオンデマンドビデオを視聴するだけです。

https://info.microsoft.com/JA-AzureApp-WBNR-FY21-04Apr-07-MKTOFY21AI900PrepSessionOndemandWebinar-SRDEM70306_LP02OnDemandRegistration-ForminBody.html

# 試験内容について

Fundamentals (基礎) は非常に基礎的な内容のみです。
機械学習は難しそうなイメージがありますが、この試験は基礎です。
深層学習（ディープラーニング）とか難しい内容は試験範囲外ですから知らなくても安心。
気楽に受験しにいきましょう。

# 必ず覚えること

- 責任あるAI
    - AIの課題とリスク
        - バイアスによる結果への影響
        - エラーによって害が引き起こされる可能性
        - データが公開される可能性
        - ユーザーへの配慮が足りないソリューション
        - 複雑なシステムを信頼する必要性
        - AI主導の意思決定に対する責任者とは
    - 責任あるAIの原則
        - 公平性
        - 信頼性と安全性
        - プライバシーとセキュリティ
        - 包括性
        - 透明性
        - アカウンタビリティ

- 機械学習の概要
    - 機械学習とは、データ内のリレーションシップを検索して予測モデルを作成すること
    - 教師有り機械学習（ラベルと呼ばれる教師データで学習させる） ２種類
        - 回帰 は数値を予測する。（気温からビールの販売本数を予測する等）
        - 分類 は２つに分類する。（この人は陽性か陰性か等）
    - 教師無し機械学習（ラベルが無く機械に自動的に学習させる） １種類
        - クラスタリング は最終的に分類したい数（クラスター）を決め、それに合わせて分類する。（花の画像を大量に学習させそれらを分類する等）

回帰・分類・クラスタリングの違いと用途は沢山出るからしっかり覚えましょう。
これ以外の難しいアルゴリズムとかは出ないから気にしなくて良い。

- Azure Machine Learning
    - Azure Machine Learningは、機械学習用のクラウドベースのプラットフォーム
    - Azure Machine Learning Studio
    - 自動機械学習
        - 自分で予測モデルを構築するのではなく、データを入力して、何を予測したいのか設定するとAzureが様々なアルゴリズムを試して最適なモデルを出力してくれる
    - Azure Machine Learning デザイナー
        - 機械学習パイプラインを作成するためのビジュアル ツール
        - パイプラインの項目を穴埋めする問題に対処できるよう、機械学習パイプラインについて学ぶ

- Computer Vision
    - コンピュータビジョンとは、視覚認識のこと
    - コンピュータビジョンの用途 （６つの用途と違いを覚える）
        - 画像分類 （「この画像は戦車」のように画像１枚に対して１つのタグを付ける）
        - 物体検出 （複数の物体を検出しその位置を境界ボックスという<B>四角い枠で</B>表示する）
        - セマンティック セグメンテーション （複数の物体を検出しその位置を<B>ピクセル単位</B>で表示する）
        - 画像解析 （「銃を構えて路上で戦う人」のように画像の内容に基づいてキャプションとタグを生成する）
            - 顔検出と顔認識 （複数の顔を検出しその位置を四角い枠で表示し特徴・感情・年齢等を予測します）
        - 光学式文字認識 （複数の文字を認識しそれらを抽出します。いわゆるOCR）

- Cognitive Services （AzureでのComputer Vision）
    - Cognitivie Servicesとは、Azureでの全AI・機械学習サービスの総称。
    - AzureサブスクリプションがあればCognitive Servicesを作成できる。
        - 全てのサービスを利用できるようにも、特定のサービスだけにすることもできる。
    - アクセス方法
        - RESTエンドポイントへ認証キーを利用して作成した全てのサービスへアクセスできる。
        - Visual Studio Codespaces というオンライン環境で視覚的に利用出来る
    - Computer Vision サービス
        - 事前に用意された(Azureで学習させた)モデルを使用して画像分析を行う。
        - 人・車等の定義済みクラスの物体を検出し、四角い枠でそれが何かを表示する
        - 簡単な顔検出行う（性別・年齢を表示）
        - キャプションを出力する（「ロシア軍と戦う人達」のような）
        - タグを出力する（「人」「戦車」「銃」のような）
        - 評価として、成人向けか・性表現があるか・暴力的かどうかを出力する。
        - 「Computer Vision サービス」はAzureのサービス、「Computer Vision」は一般的な物を指す。似て非なる物。
    - Custom Vision サービス
        - ユーザ自身が訓練して作成した学習モデルを使用する。
        - 「イメージ分類」「物体検出」の２種類がある。
        - イメージ分類は画像全体に対して「ロシア軍」「戦車」のように１つのタグが表示される。
        - 物体検出は画像の中で複数の物体を検出し四角い枠で物体のタグが表示される。
    - Face サービス
        - 顔検出と分析に特化したサービスでComputer Visionサービスの顔検出よりも高機能
        - 顔の属性（性別・年齢・感情（幸福度:0.75のような））
        - 顔認識機能（疑似性マッチング・本人確認）モデルにマッチした顔があれば名前が表示される。
        - 事前に学習させたモデルから行われる
    - テキストの読み取り
        - 活字・手書き文字共に認識可能なOCR。
    - Form Recognizer サービス
        - 領収書のような提携書式のフォーム画像上の文字列等にラベルを付ける
        - テキストの読み取りの進化形で意味のある認識が可能

- 自然言語処理
    - テキスト分析とエンティティ（独立した存在）認識
    - センチメント分析
    - 音声認識と合成
    - 機械翻訳
    - 意味論的言語モデル

- 対話型AI (ボット)
    - 人間と対話するソリューション、つまりはボット
    - ボットは複数のチャネルで使用できる
        - チャット
        - メール
        - SNS
        - 音声
    - ボットに関する責任有るAIガイドラインを覚える
    - AzureではBot ServiceとQnA Makerサービスがある
    - Bot Serviceが人間と対話を行うサービス
    - QnA Makerというナレッジベース(想定質疑応答集)を作り、これと連携することでボットが質問に回答する。作成方法は主に３つ。
        - 質問と回答を手動入力する
        - 既存のFAQドキュメントを読み込ませる
        - 組み込みのchat-chat(汎用的な挨拶や雑談)を使用する


# 無料試験のご案内

マイクロソフトでは無料のオンライントレーニングを実施しています。
通常は試験料12500円なのですが、約３時間半のこれを受講すると試験の無料券をもらえます。
生講義でなく録画されたコンテンツが流れ質問にはトレーナーが回答する形式なので、がっつり取り組んでも良いですしラジオ代わりに流して復習して無料で試験を受けても良いでしょう。

https://www.microsoft.com/ja-jp/events/top/training-days


# まとめ

比較的短時間の学習で取得できる部類に入ると思いますからチャレンジしてみては。
現在AIの知識が全く無くても大丈夫。
きっと受かりますよ！