Microsoft Azure AI Engineer Associate参考書

AI ソリューションの土台となる Azure AI services（旧 Cognitive Services）の全体像、リソースの作成、エンドポイント と キー による利用方法を理解します。AI-102 の「Azure AI ソリューションの計画と管理」の出発点です。

Microsoft の 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・説明責任）と、有害コンテンツを検出する Azure AI Content Safety を理解します。AI を安全に運用するための基礎です。

AI リソースの保護（キー管理・ネットワーク制限・Entra/マネージド ID）、監視（メトリック・診断ログ・コスト）、コンテナ でのオンプレ/エッジ実行といった運用面を理解します。

画像から情報を抽出する Azure AI Vision の画像分析（タグ・物体検出・キャプション）と OCR（Read） による文字認識を理解します。コンピュータービジョンの中核となる学習済み機能です。

独自の画像分類・物体検出モデルを学習させる Custom Vision と、顔の検出・属性・照合を行う Azure AI Face を理解します。学習済みで足りないときに独自モデルを使い分けます。

文章から意味を取り出す Azure AI Language の学習済み機能——感情分析・キーフレーズ抽出・固有表現認識（NER）・言語検出・PII 検出・要約 を理解します。自然言語処理の土台です。

意図とエンティティを判定する 会話言語理解（CLU）、テキスト/ドキュメント翻訳の Translator、音声認識・音声合成の Azure AI Speech を理解します。対話・多言語・音声を扱う NLP の応用です。

大量のドキュメントから検索可能なインデックスを作る Azure AI Search を理解します。インデクサー・スキルセット（AI エンリッチメント）・インデックス、そして生成 AI と組み合わせる ベクトル検索/RAG の基礎を学びます。

フォーム・請求書・領収書・ID などの文書から構造化データ（キー/バリュー・表・フィールド）を抽出する Azure AI Document Intelligence（旧 Form Recognizer）を理解します。プレビルトモデルとカスタムモデルを使い分けます。

大規模言語モデルを Azure で利用する Azure OpenAI Service と、プロンプトエンジニアリング、自社データに基づく回答を生成する RAG（検索拡張生成） を理解します。生成 AI 実装の中核です。

LLM がツール（関数）を呼び出し、複数ステップを自律的に実行する エージェント型ソリューション を理解します。関数呼び出し（ツール）・Azure AI Foundry / Agent Service・オーケストレーションの考え方を学びます。