Microsoft Azure AI-900 课程大纲变更说明（新内容与原因）
Source: Dev.to
本指南解释
- AI‑900 大纲实际发生了哪些变化
- 为什么微软在不断更新其 AI 基础考试
- 如何正确准备（不依赖过时的材料）
- 像 Microsoft Foundry 这样的现代平台如何融入您的学习路径
- AI‑900 的真实演变（哪些改变——以及哪些保持不变）
让我们先澄清一点
AI‑900 考试结构 并未被彻底重写，但其侧重点已经演变。
微软已更新认证，以反映当今 AI 的使用方式，尤其是生成式 AI、协作机器人（copilots）以及企业级负责任 AI 实践的兴起。
考试不再仅仅是回答：
“What is machine learning?”它现在要求你理解：
“Which AI capability solves this business problem, and what risks or considerations come with it?”这种转变映射了组织在 2026 年实际采用 AI 的方式。
Microsoft Foundry
您可能会在 Microsoft Learn 和 Azure 文档中频繁看到对 Microsoft Foundry（以前的 Azure AI Foundry / Azure AI Studio）的引用。
关键区别
- Microsoft Foundry 目前 不 被列为 AI‑900 考试的必备技能。
- 它是 Microsoft 用来交付和演示 Azure AI 功能的现代工作空间。
简而言之
- AI‑900 考查概念和服务能力。
- Microsoft Foundry 是其中一个可以动手探索这些能力的环境。
了解这一点可以避免一个常见错误：将对 UI 的熟悉度误认为是考试要求。
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官方 AI‑900 考试结构（2026）
根据 Microsoft Learn，AI‑900 考试分为五个技能测评领域。下面准确地拆解它们。
1. 人工智能工作负载与考量
此领域构建你的 AI 基础，并介绍 负责任的 AI，这在当今尤为重要。
你需要了解的内容
- AI 工作负载的区别（预测、分类、生成式 AI）
- 商业中的常见 AI 场景
负责任的 AI 六大原则
- 公平性
- 可靠性与安全性
- 隐私与安全
- 包容性
- 透明性
- 责任制
你还应认识到 Azure AI 服务如何帮助组织负责任地应用这些原则。不需要设计治理框架——只需识别负责任的实践和风险。
2. Azure 上机器学习的基本原理
机器学习仍是 AI‑900 的核心部分，但重点在概念层面，而非数学细节。
考查的关键概念
- 回归 – 预测数值
- 分类 – 分配类别
- 聚类 – 将相似数据分组
你应当理解的内容
- 何时使用每种方法
- 它们能解决什么业务问题
- Azure Machine Learning 如何在高层面支持机器学习工作流
可能会概念性提及 AutoML，但不要求了解模型训练步骤或编码知识。
3. Azure 上计算机视觉工作负载的特性
此领域聚焦于让机器“看”。
你应能够识别的内容
- 图像分类
- 对象检测
- 光学字符识别（OCR）
- 人脸检测（不涉及人脸识别使用政策）
典型场景题目
“哪项 AI 能力可以从扫描的文档中提取文本？”
正确答案侧重于 Azure AI Vision 的功能，而非实现细节。
4. Azure 上自然语言处理（NLP）工作负载的特性
本节评估你对处理人类语言的 AI 系统的理解程度。
核心 NLP 概念
- 分词
- 情感分析
- 关键短语提取
- 命名实体识别
你应识别的服务
- 问答
- 语言理解
- 对话式 AI
预期会出现从电子邮件或文档中提取日期、姓名或地点等场景。
5. Azure 上生成式 AI 工作负载的特性
这是发展最快的领域，也是相较于旧版 AI‑900 最大的变化。
你需要了解的内容
- 什么是生成式 AI
- 大语言模型（LLM）的概念性工作原理
- 聊天机器人、摘要和内容生成的使用案例
- Copilot 在 Microsoft 产品中的角色
不考查深度提示工程技术或部署流水线，但必须能够判断何时使用生成式 AI 是合适的解决方案。
为什么微软更新了 AI‑900
原因很简单：AI 素养现在是工作场所的必备要求，而不是小众技能。
组织不再只需要会背定义的员工。他们需要能够：
- 选择合适的 AI 能力
- 理解 AI 风险
- 使用像 Copilot 这样的现代工具负责任地使用 AI
AI‑900 正好验证了这一基础。
如何正确准备（避免学习错误内容）
避免旧的题库和 PDF
2023‑2024 年的材料常常引用过时的术语，并且完全没有提及生成式 AI。
通过情境学习
考试基于情境。练习真实的业务问题，而不是记忆孤立的事实。
使用官方 Microsoft Learn 路径
遵循 Microsoft Learn 上的 AI‑900 学习路径；它会持续更新以符合 2026 年大纲。
在 Microsoft Foundry 上动手实践（可选）
虽然不是必需，但花几小时在 Microsoft Foundry 中操作可以帮助你看到服务的实际运行，并巩固概念性知识。
复习负责任的 AI 原则
熟悉解释六大原则，并将其映射到 Azure 服务上。
自我测试
进行侧重 情境解释 而非纯记忆的练习测验。
AI‑900 认证 – 2026 年有什么新变化？
为什么考试感觉不同
- 更偏向业务的题目 – 考试现在更强调真实世界的 AI 问题，而不是低层技术配置。
- 生成式 AI 与负责任的 AI – 新增章节测试你对大语言模型、图像生成器以及伦理考量的理解。
使用现代工具进行练习
虽然考试不要求，但在 Microsoft Foundry 等环境中练习概念有助于巩固：
- 视觉、自然语言处理与生成式 AI 的使用场景
- 对服务选择的信心
在指导下学习
单独学习可能会导致对错误细节的过度学习。在 SkillTech Club，我们的 AI‑900 课程直接映射到 Microsoft 的测评技能，提供：
- 更新的示例
- 明确区分考试内容与行业实践
- 导师支持，防止混淆
Conclusion
AI‑900 认证 并没有变得更难；它只是变得更具相关性。通过强调生成式 AI、负责任的 AI 和真实场景，Microsoft 确保 AI‑900 持有者为 2026 年实际使用 AI 的方式做好准备。
如果你正开始你的 AI 之旅，这个认证仍然是最佳入门点——尤其是结合结构化指导和更新的学习路径时。
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