1 · Orientation
Карта экзамена и ландшафт Foundry
~1,3 ч

Курс подготовки к экзамену Microsoft AI-901 (Microsoft Azure AI Fundamentals) для разработчиков из Big 4 и других консалтинговых фирм, которые уже пишут на SQL, C# и Python, а теперь хотят уверенно работать с ИИ в Azure и подтвердить это сертификатом. В 2026 году AI-901 заменил AI-900 и стал другим по характеру: больше половины экзамена — практика в Microsoft Foundry. Развёртывание моделей, промпты, агенты, работа с текстом, речью, изображениями и Azure Content Understanding из небольших приложений на Python. Курс идёт по официальному перечню навыков (редакция апреля 2026 года) и сохраняет веса доменов: концепции и возможности ИИ (40–45 %) и реализация решений в Foundry (55–60 %). Каждая тема подаётся по одной схеме: задача, которая заставляет взяться за инструмент, сам инструмент и его цена — токены, квоты, задержки, размещение данных и риски. Лабораторные ведут по порталу Foundry и Python SDK шаг за шагом; если корпоративная подписка закрывает доступ к Foundry, у каждой лабораторной есть путь «прочитай код», чтобы отработать все цели экзамена. Сквозной кейс — вымышленная консалтинговая фирма Aldervane Advisory LLP: агент для Service Desk, извлечение данных из счетов и таймшитов, расшифровка встреч с клиентами, где конфиденциальность клиентских данных не обсуждается. Практика — в форматах настоящего экзамена: один и несколько вариантов, сопоставление, наборы утверждений «Да/Нет», дополнение кода. Цветные скетчноуты сводят каждую идею на одну страницу. Необязательные юниты: те же приложения на C#, квоты и стоимость, оценка и трассировка, управление клиентскими данными. Материал курса на английском.
Занятие — на вашем языке: его ведёт ассистент.
Ассистент берёт материал курса с нашего сервера и ведёт занятие на вашем языке.
Экзамен сдаётся на сайте, без ассистента. Вопросы экзамена не переводятся: так решено для всех курсов.
порядок свободный · юниты можно проходить в любом порядкеВид: карта · ступени
1 · Orientation
Карта экзамена и ландшафт Foundry
~1,3 ч
2 · Domain 1 · AI concepts
Рабочие нагрузки ИИ: от сценария к нагрузке
~1 ч
3 · Domain 1 · AI concepts
Как работают генеративные модели ИИ
~1 ч
4 · Domain 1 · AI concepts
Выбор модели в каталоге Foundry
~1 ч
5 · Domain 1 · AI concepts
Варианты развёртывания и параметры конфигурации
~1,3 ч
6 · Domain 1 · AI concepts
Ответственный ИИ: шесть принципов и защитные механизмы Foundry
~1,3 ч
7 · Domain 1 · AI concepts
Анализ текста: ключевые фразы, сущности, тональность, резюме
~1 ч
8 · Domain 1 · AI concepts
Речь: распознавание, синтез, перевод и аудиомодели
~1 ч
9 · Domain 1 · AI concepts
Компьютерное зрение и генерация изображений
~1 ч
10 · Domain 1 · AI concepts
Извлечение информации с Azure Content Understanding
~1 ч
11 · Domain 2 · Generative AI and agents
Промпт-инжиниринг: системные и пользовательские промпты, которые работают
~1,5 ч
12 · Domain 2 · Generative AI and agents
Лабораторная: развернуть модель и работать с ней на портале Foundry
~1,5 ч
13 · Domain 2 · Generative AI and agents
Лабораторная: лёгкий чат-клиент на Foundry SDK (Python)
~2 ч
14 · Domain 2 · Generative AI and agents
Создание и тестирование одного агента на портале Foundry
~2 ч
15 · Domain 2 · Generative AI and agents
Лабораторная: лёгкое клиентское приложение для агента службы поддержки ENGAGE
~1,5 ч
16 · Domain 2 · Text and speech
Лабораторная: лёгкое приложение с анализом текста
~1,5 ч
17 · Domain 2 · Text and speech
Лабораторная: речь — голосовые промпты и Azure Speech SDK
~1,5 ч
18 · Domain 2 · Vision and images
Лабораторная: зрение — изображения на входе и на выходе
~1,5 ч
19 · Domain 2 · Information extraction
Лабораторная: Content Understanding — документы, изображения, аудио и видео
~1,5 ч
20 · Exam rehearsal
Репетиция экзамена: организация, стратегия и смешанный набор заданий
~2,5 ч
21 · Optional · Beyond the exam
Управление клиентскими данными в Foundry (Aldervane)
~1,5 ч
22 · Optional · Beyond the exam
~1,5 ч
23 · Optional · Beyond the exam
Квоты, токены, стоимость и мониторинг
~1,5 ч
24 · Optional · Beyond the exam
Оценка, трассировка и red teaming в Foundry
~1,5 ч
финал · в браузере, без ассистента
Экзамен
закрыт · записаться на курс
| 1 | Карта экзамена и ландшафт Foundry Описывать два домена AI-901, их веса и формат экзамена (проходной балл 700, без лабораторных) | ~1,3 ч |
| 2 | Рабочие нагрузки ИИ: от сценария к нагрузке Называть шесть рабочих нагрузок ИИ в AI-901, а также вход и выход каждой | ~1 ч |
| 3 | Как работают генеративные модели ИИ Объяснять, что такое токены и почему оплата, квоты и контекстные окна считаются в токенах | ~1 ч |
| 4 | Выбор модели в каталоге Foundry Отличать модели, продаваемые напрямую Azure, от моделей партнёров и сообщества | ~1 ч |
| 5 | Варианты развёртывания и параметры конфигурации Сравнивать варианты развёртывания serverless API и managed compute | ~1,3 ч |
| 6 | Ответственный ИИ: шесть принципов и защитные механизмы Foundry Соотносить короткий сценарий с нужным принципом ответственного ИИ: справедливость, надёжность и безопасность, конфиденциальность и защищённость, инклюзивность, прозрачность или подотчётность | ~1,3 ч |
| 7 | Анализ текста: ключевые фразы, сущности, тональность, резюме Выбирать метод анализа текста под сценарий: определение языка, извлечение ключевых фраз, распознавание именованных сущностей, связывание сущностей, обнаружение PII, анализ тональности, анализ мнений (opinion mining) или резюмирование | ~1 ч |
| 8 | Речь: распознавание, синтез, перевод и аудиомодели Отличать в сценарии распознавание речи (речь в текст) от синтеза речи (текст в речь) и перевода речи | ~1 ч |