AI-901 インタラクティブ演習｜Azureの契約なしで操作しながら覚える

責任あるAIの6原則

採用スコアの偏り、同意なきデータ利用、権限の空欄。実際の画面を見て6原則を見分けます。間違えると切り分けの一問が出ます。

AIワークロードの見分け方

実行トレース、抽出結果、外観検査。やろうとしていることが6つのどのワークロードかを見分けます。生成AIとエージェント型AIの切り分けつき。

適切なAIモデルの選び方

コスト重視・速度重視・マルチモーダル必須。要件を切り替えると答えが変わることを体感します。

デプロイ構成パラメーターを動かす

temperature や max tokens のつまみを動かすと、出力がどう変わるかをその場で確かめます。実機では毎回待たされる部分です。

生成AIモデルのしくみ

入力から出力までの流れを図で追い、要所で確認問題に答えます。

テキスト分析の4手法を並べて見る

同じ1つの文章に、キーワード抽出・エンティティ検出・センチメント分析・要約をかけた結果を横並びで表示します。説明を読むより速く分かります。

音声認識と音声合成のちがい

声から文字へ、文字から声へ。入口と出口のどちらに声があるかで見分けます。

コンピュータービジョンと画像生成

画像を「認識する」のか「作り出す」のか。同じ画像を扱う2つの役割を並べて確認します。

Content Understanding で対応できるか

「割に合っているか判定して」「イメージ画像を作って」——対応できる依頼と、そうでない依頼を「はい／いいえ」で6問。動画も対象だという点が引っかかりどころです。

Foundryポータルでモデルをデプロイして呼び出す

モデルカタログで gpt-5-mini を選び、デプロイ、プレイグラウンドで確認、エンドポイントの取得、az login での認証、コードでの呼び出しまで。すべての操作ラボの土台になる1本です。

システムプロンプトとユーザープロンプトを設計する

同じ質問でも、システムプロンプトを変えると応答がどう変わるかを試します。

Foundry SDKで軽量チャットクライアントを作る

キーとエンドポイントをコードに渡し、応答を受け取るまでの流れを追います。

Foundryポータルで単一エージェントを作ってテストする

指示・ツール・テストの3段階で、エージェントが自分で動く仕組みを組み立てます。

エージェント用の軽量クライアントを作る

作ったエージェントを外部のアプリから呼び出します。

テキスト分析を含む軽量アプリを作る

文章を渡して、感情や重要語を返すまでを組み立てます。

音声プロンプトに応答させる

マルチモーダルモデルに声で問いかけ、応答を得るまでの構成を確認します。

Foundry ToolsでAzure Speechを使う

音声認識と音声合成を、実際の設定画面の流れで追います。

プロンプト内の視覚的な入力を解釈させる

画像を添えて質問し、モデルが何を読み取るかを確認します。

生成モデルで新しいビジュアル出力を作る

画像生成の指定項目と、結果への影響を確かめます。

ビジョン機能を含む軽量アプリを作る

画像を入力にしたアプリの構成を組み立てます。

Content Understandingで文書・フォームから抽出する

請求書や契約書から、決めた項目を取り出す設定を作ります。

Content Understandingで画像から抽出する

レシートや標識など、画像からの項目取り出しを扱います。

Content Understandingで音声・動画から抽出する

会議録音や動画から、必要な情報だけを構造化します。

Content Understandingで情報抽出アプリを作る

抽出の設定をアプリから呼び出すところまでを通します。

間違えた項目だけをくり返す

解いた記録が残り、間違えた場面だけを時間をおいて出し直します。無料版は毎回リセットされます。

5資格を横断して学ぶ

G検定・生成AIパスポート・AIエージェント・AIF-C01・AI-901の計2,060問を、同じ形式で学べます。