AI-900 histórico: fundamentos de IA no Azure

Objetivos e percurso

Percurso independente com cinco módulos e 32 decisões originais em contextos fictícios de APS e projetos IT. Avaliação interna de 20 decisões em 45 minutos. Distingue capacidades históricas e ciclo de vida atual dos serviços. O exame AI-900 foi retirado em 30-06-2026. Este percurso conserva os objetivos de 02-05-2025 para aprendizagem histórica. A certificação Azure AI Fundamentals continua com AI-901, cujo programa é diferente. Não é preparação completa para AI-901.

Para quem: Profissionais IT, equipas de suporte e gestores que avaliam aplicações de IA.

Pré-requisitos: Noções de cloud e aplicações cliente-servidor. Não exige experiência prévia de data science para estes objetivos históricos.

220 minutos de estudo estimados

• Escolhe a tarefa de IA e define condições de aceitação e controlo humano.
• Distingue tarefas, dados de treino e evidência de generalização.
• Relaciona a saída visual com o requisito e confirma dados extraídos.
• Escolhe a transformação certa e preserva o significado nas integrações.
• Avalia geração, contexto recuperado e limites antes de usar recomendações.

Módulos

1. Workloads e responsabilidade na operação
2. Machine learning e avaliação útil
3. Visão e documentos com validação
4. Linguagem, fala e significado operacional
5. IA generativa e respostas fundamentadas

Continua a aprender

Dados e IA

• AZ-900 — Azure Fundamentals
• DP-900: Azure Data Fundamentals
• AWS Certified AI Practitioner

Referências e versão

AI-900 historical skills measured 2025-05-02; exam retired 2026-06-30

• AI-900 historical study guide and retirement · 2026-09-30
• AI-901 current study guide · 2026-09-30
• Azure AI Fundamentals current credential · 2026-09-30
• Responsible AI principles · 2026-09-30
• Automated machine learning · 2026-09-30
• Machine learning task types · 2026-09-30
• Overfitting imbalance and target leakage · 2026-09-30
• Model management deployment and lineage · 2026-09-30
• Vision capabilities and Image Analysis 4.0 lifecycle · 2026-09-30
• Face detection and recognition · 2026-09-30
• Document Intelligence extraction and layout · 2026-09-30
• Extraction confidence and evaluation · 2026-09-30
• Language workloads and legacy capabilities · 2026-09-30
• Speech transcription synthesis and translation · 2026-09-30
• Model catalog capability and availability · 2026-09-30
• Retrieval augmented generation · 2026-09-30
• Direct and indirect prompt attacks · 2026-09-30
• Tokens embeddings and transformer attention · 2026-09-30
• Model benchmarks and their scope · 2026-09-30
• Microsoft Foundry platform and historical naming · 2026-09-30
• Evaluation of generative applications · 2026-09-30
• Technical exam scaled scoring · 2026-09-30