构建与实施微软Azure AI解决方案：AI-102考试指南

"微软 Azure AI 解决方案设计与实施（AI-102）认证考试" 微软的 AI-102 考试是针对那些希望在 Azure 平台上构建和部署 AI 解决方案的专业人士设计的。考试涵盖了一系列关键知识点，包括 Azure 认知服务、认知搜索以及 Microsoft Bot 框架的使用。考生需要具备 C#、Python 或 JavaScript 编程能力，并熟悉基于 REST 的 API 和 SDK，以便在 Azure 上开发计算机视觉、自然语言处理、知识挖掘和对话式 AI 解决方案。 **Azure 认知服务** Azure 认知服务是一组预训练的云服务，允许开发者轻松集成 AI 功能，如文本分析、语音识别、图像识别等。候选人应了解如何使用这些服务，例如： 1. **文本分析**：用于情感分析、关键短语提取和语言检测。 2. **计算机视觉**：用于图像分析，识别对象、场景、文字等。 3. **语音服务**：将语音转换为文本，反之亦然，以及语音识别和合成。 4. **语言理解 (LUIS)**：创建自然语言处理模型，理解和解析用户输入。 **Azure 认知搜索** 这是一个全文搜索引擎，可以帮助用户快速索引和检索大量非结构化数据。考生需要理解如何： 1. 设置和配置索引器以抽取数据。 2. 创建和优化搜索索引。 3. 实现自定义技能集以增强搜索功能。 **Microsoft Bot Framework** 用于构建智能聊天机器人，候选人应知道如何： 1. 使用框架创建和配置 bot。 2. 集成 LUIS 或其他认知服务来理解用户意图。 3. 管理多轮对话和对话状态。 **编程接口与 SDK** 掌握 REST API 和 SDK 是至关重要的，这包括： 1. 使用 SDK 进行身份验证和调用 Azure 服务。 2. 创建、训练和部署 LUIS 模型。 3. 更新和管理phrase lists（短语列表）以改进 LUIS 模型。 **数据存储** 了解 Azure 提供的各种数据存储选项，如： 1. Blob 存储：用于存储大量非结构化数据。 2. SQL 数据库：结构化数据存储。 3. Cosmos DB：全球分布式多模式数据库，适用于实时分析和应用程序。 **负责任的 AI** 候选人需了解并应用负责任的 AI 原则，包括： 1. 隐私保护和数据安全。 2. 公平性和不偏见。 3. 可解释性和透明度。 **实战示例** 问题 1 描述了如何使用 LUIS SDK 程序化地更新 Phrase List。`AddPhraseListAsync` 方法用于添加或更新 phrase list，提供 `Name` 和 `Phrases` 参数。 问题 2 可能涉及使用 LUIS 应用程序创建和管理实体或意图，这要求候选人了解如何使用 LUIS API 来拖放和排列不同的元素来构建 NLP 模型。 AI-102 考试涵盖了广泛的 Azure AI 技术和最佳实践，要求考生具有深厚的理论知识和实践经验，以便成功设计和实现高效、可靠的 AI 解决方案。