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中小學生 Microsoft AI 認證課程系列 – Certificate in Microsoft Azure AI 證書課程 (AI-900)

$3,000.00

Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals 課程概述

概述

這個 Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals 課程專為對人工智能感興趣的學生設計，無需具備數據科學或軟件工程的經驗，也不需要任何編程基礎。只要你對 AI 充滿好奇和熱情，就能參加這個課程，深入了解 AI 的基本概念和 Microsoft Azure 的應用。

痛點

  1. 缺乏基礎知識：許多學生對 AI 的基本概念和應用知識了解不足，難以開始學習。
  2. 技術門檻高：傳統的 AI 課程往往要求參加者具備一定的技術背景，這使得許多有興趣的學生望而卻步。
  3. 學習資源不足：許多資源未能針對初學者，導致學生在學習過程中感到困惑。
  4. 對 AI 應用的認識有限：學生可能不清楚 AI 在現實世界中的實際應用，影響他們的學習動機。

獨特賣點 (USP)

  1. 無需先前經驗：課程專為初學者設計，任何對 AI 感興趣的人都可以輕鬆參加。
  2. 全面的基礎知識：提供有關 AI 概念、應用和 Microsoft Azure 服務的清晰介紹。
  3. 獲得官方認證：成功完成課程後，學生將獲得微軟認證，這對未來的學習和職業發展大有裨益。
  4. 實踐導向的學習：課程中將包括實際案例和應用，幫助學生理解 AI 的現實應用。
  5. 支持和資源：提供豐富的學習資源和支持，幫助學生在學習過程中獲得成功。

對象是學生

這個課程不需要你有數據科學或軟件工程的經驗，也不需要你有編程的基礎，只需要你有一顆對AI充滿好奇和熱情的心。

這個課程將通過理論講解，實例演示，小組討論，互動練習和測驗，讓你掌握 AI 基本概念和技能，並為 AI-900 考試做好準備。

AI-900 Azure AI Fundamentals 考試費用為港幣 $600

Category:

微軟認證：Azure AI 基礎

概述

微軟認證：Azure AI 基礎 認證提供有關人工智能和機器學習概念的基礎知識，特別是在微軟 Azure 的上下文中。此認證旨在幫助希望展示對 AI 和 Azure 服務理解的個人，非常適合正在開始 AI 之旅的人士。

痛點

  1. 理解 AI 概念：許多專業人士對 AI 的基本原則及其在雲服務中的應用感到困惑。
  2. 導航 Azure 服務：面對眾多的 Azure 產品，了解哪些服務與 AI 應用相關可能具有挑戰性。
  3. AI 技能缺口：AI 技能的需求不斷增長，但許多人缺乏追求進階認證或角色所需的基礎知識。
  4. 跟上行業趨勢：快速發展的 AI 領域可能使新手感到不知所措。

獨特賣點 (USP)

  1. 全面課程：涵蓋基本的 AI 概念、機器學習和 Azure AI 服務，提供堅實的基礎。
  2. 官方微軟認證：全球認可，增強您的簡歷和在 AI 及雲計算領域的職業前景。
  3. 易於接觸：設計適合不同技術經驗水平的個人，適合初學者。
  4. 實際應用：重點放在 Azure 中 AI 的現實場景和實際應用，橋接理論與實踐之間的差距。
  5. 為進階認證做準備：作為更高級 Azure 認證和 AI 相關角色的跳板。

學習成果

  • 理解核心 AI 概念和術語。
  • 識別 Azure 服務以實現 AI 解決方案，包括機器學習和認知服務。
  • 解釋機器學習的原則及其在 Azure 中的應用。
  • 認識道德考量和負責任的 AI 實踐。
  • 獲得為進一步研究 AI 和雲計算所需的基礎知識。

 

Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate Overview

Overview

This certification is an opportunity for you to demonstrate knowledge of machine learning and AI concepts and related Microsoft Azure services. As a candidate for this certification, you should have familiarity with the self-paced or instructor-led learning material.

This certification is intended for you if you have both technical and non-technical backgrounds. Data science and software engineering experience are not required. However, you would benefit from having awareness of:

  • Basic cloud concepts
  • Client-server applications

You can use Azure AI Fundamentals to prepare for other Azure role-based certifications like Azure Data Scientist Associate or Azure AI Engineer Associate, but it’s not a prerequisite for any of them.

You may be eligible for ACE college credit if you pass this certification. See ACE college credit for certification exams for details.

Skills measured

  • Describe Artificial Intelligence workloads and considerations
  • Describe fundamental principles of machine learning on Azure
  • Describe features of computer vision workloads on Azure
  • Describe features of Natural Language Processing (NLP) workloads on Azure
  • Describe features of generative AI workloads on Azure

Pain Points

  1. Complexity of AI Solutions: Many professionals find it challenging to understand how to integrate various AI services effectively within Azure.
  2. Need for Hands-On Experience: There is often a gap between theoretical knowledge and practical application, making it difficult for candidates to implement AI solutions.
  3. Rapidly Evolving Technology: AI and Azure technologies are continuously advancing, which can make it hard for individuals to keep their skills current.
  4. Lack of Clear Pathways: Aspiring AI engineers may struggle to find structured learning paths that lead to certification.

Unique Selling Proposition (USP)

  1. Focused Curriculum: Covers essential skills for AI engineering, including designing and implementing AI solutions using Azure services.
  2. Industry Recognition: Being a Microsoft certification, it is widely recognized and respected in the tech industry, enhancing career opportunities.
  3. Hands-On Learning: Emphasizes practical experience and real-world applications, preparing candidates for actual job scenarios.
  4. Integration with Azure Tools: Teaches integration of various Azure services, including Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning, and more.
  5. Career Advancement: Equips candidates with the skills needed for roles in AI engineering, machine learning, and data science.

Learning Outcomes

  • Design and implement AI solutions that leverage Azure Cognitive Services.
  • Develop and deploy machine learning models using Azure Machine Learning.
  • Integrate AI solutions into applications and services.
  • Conduct data analysis and prepare data for AI models.
  • Apply best practices for managing AI solutions, including monitoring and optimization.

什麼是 AI-900 ?

人工智能（AI）技術在現代社會中至關重要，廣泛應用於醫療、金融、交通運輸和製造業等多個領域。

為了幫助人們更好地理解和應用人工智能，以解決問題並提高效率，微軟推出了 AI-900 認證考試。

這項認證考試旨在幫助個人和組織掌握人工智能的基本概念和應用，以迎接未來的技術發展和挑戰。

通過參加此考試，您可以獲得微軟發出的 AI-900 Azure AI Fundamentals 證書，以證明您對人工智能基本概念和 Azure AI 服務有深入的理解。

https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/?practice-assessment-type=certification

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    缺乏個性化學習：傳統教育往往無法滿足個別學習風格，這會妨礙學生的參與和成功。
    有限的 AI 工具接觸：許多學生沒有機會使用 AI 技術，而這些技術在各個領域中變得越來越重要。
    公眾演講的恐懼：許多學生在公眾演講和溝通方面存在困難，這可能影響他們的信心和職業前景。
    理解 AI 概念的困難：學生在沒有實踐經驗的情況下，可能難以理解複雜的 AI 概念。
    創意表達的有限渠道：學生通常缺乏通過數字媒介（如平面設計和視頻）表達創意的平台。

    獨特賣點 (USP)

    實踐學習：強調基於項目的學習，讓學生參與真實的 AI 應用。
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