1 · Orientation
Карта іспиту та ландшафт Foundry
~1,3 год

Курс підготовки до іспиту Microsoft AI-901 (Microsoft Azure AI Fundamentals) для розробників із Big 4 та інших консалтингових фірм, які вже пишуть на SQL, C# і Python, а тепер хочуть упевнено працювати з ШІ в Azure і підтвердити це сертифікатом. У 2026 році AI-901 замінив AI-900 і став іншим за характером: понад половину іспиту становить практика в Microsoft Foundry. Розгортання моделей, промпти, агенти, робота з текстом, мовленням, зображеннями та Azure Content Understanding із невеликих застосунків на Python. Курс іде за офіційним переліком навичок (редакція квітня 2026 року) і зберігає ваги доменів: концепції та можливості ШІ (40–45 %) і реалізація рішень у Foundry (55–60 %). Кожна тема подається за однією схемою: задача, яка змушує взятися за інструмент, сам інструмент і його ціна — токени, квоти, затримки, розміщення даних і ризики. Лабораторні ведуть порталом Foundry та Python SDK крок за кроком; якщо корпоративна підписка закриває доступ до Foundry, кожна лабораторна має шлях «прочитай код», щоб відпрацювати всі цілі іспиту. Наскрізний кейс — вигадана консалтингова фірма Aldervane Advisory LLP: агент для Service Desk, вилучення даних із рахунків і таймшитів, розшифрування зустрічей із клієнтами, де конфіденційність клієнтських даних не обговорюється. Практика — у форматах справжнього іспиту: один і кілька варіантів, зіставлення, набори тверджень «Так/Ні», доповнення коду. Кольорові скетчноути зводять кожну ідею на одну сторінку. Необов’язкові юніти: ті самі застосунки на C#, квоти й вартість, оцінювання і трасування, управління клієнтськими даними. Матеріал курсу англійською.
Заняття — вашою мовою: його веде асистент.
Асистент бере матеріал курсу з нашого сервера й веде заняття вашою мовою.
Іспит складається на сайті, без асистента. Питання іспиту не перекладаються: так вирішено для всіх курсів.
порядок вільний · юніти можна проходити в будь-якому порядкуВигляд: карта · щаблі
1 · Orientation
Карта іспиту та ландшафт Foundry
~1,3 год
2 · Domain 1 · AI concepts
Робочі навантаження ШІ: від сценарію до навантаження
~1 год
3 · Domain 1 · AI concepts
Як працюють генеративні моделі ШІ
~1 год
4 · Domain 1 · AI concepts
Вибір моделі в каталозі Foundry
~1 год
5 · Domain 1 · AI concepts
Варіанти розгортання та параметри конфігурації
~1,3 год
6 · Domain 1 · AI concepts
Відповідальний ШІ: шість принципів і захисні механізми Foundry
~1,3 год
7 · Domain 1 · AI concepts
Аналіз тексту: ключові фрази, сутності, тональність, резюме
~1 год
8 · Domain 1 · AI concepts
Мовлення: розпізнавання, синтез, переклад і аудіомоделі
~1 год
9 · Domain 1 · AI concepts
Комп’ютерний зір і генерація зображень
~1 год
10 · Domain 1 · AI concepts
Вилучення інформації з Azure Content Understanding
~1 год
11 · Domain 2 · Generative AI and agents
Промпт-інжиніринг: системні та користувацькі промпти, які працюють
~1,5 год
12 · Domain 2 · Generative AI and agents
Лабораторна: розгорнути модель і працювати з нею на порталі Foundry
~1,5 год
13 · Domain 2 · Generative AI and agents
Лабораторна: легкий чат-клієнт на Foundry SDK (Python)
~2 год
14 · Domain 2 · Generative AI and agents
Створення й тестування одного агента на порталі Foundry
~2 год
15 · Domain 2 · Generative AI and agents
Лабораторна: легкий клієнтський застосунок для агента служби підтримки ENGAGE
~1,5 год
16 · Domain 2 · Text and speech
Лабораторна: легкий застосунок з аналізом тексту
~1,5 год
17 · Domain 2 · Text and speech
Лабораторна: мовлення — голосові промпти та Azure Speech SDK
~1,5 год
18 · Domain 2 · Vision and images
Лабораторна: зір — зображення на вході й на виході
~1,5 год
19 · Domain 2 · Information extraction
Лабораторна: Content Understanding — документи, зображення, аудіо та відео
~1,5 год
20 · Exam rehearsal
Репетиція іспиту: організація, стратегія та змішаний набір завдань
~2,5 год
21 · Optional · Beyond the exam
Управління клієнтськими даними у Foundry (Aldervane)
~1,5 год
22 · Optional · Beyond the exam
~1,5 год
23 · Optional · Beyond the exam
Квоти, токени, вартість і моніторинг
~1,5 год
24 · Optional · Beyond the exam
Оцінювання, трасування та red teaming у Foundry
~1,5 год
фінал · у браузері, без асистента
Іспит
закрито · записатися на курс
| 1 | Карта іспиту та ландшафт Foundry Описувати два домени AI-901, їхні ваги та формат іспиту (прохідний бал 700, без лабораторних) | ~1,3 год |
| 2 | Робочі навантаження ШІ: від сценарію до навантаження Називати шість робочих навантажень ШІ в AI-901, а також вхід і вихід кожного | ~1 год |
| 3 | Як працюють генеративні моделі ШІ Пояснювати, що таке токени і чому оплата, квоти та контекстні вікна рахуються в токенах | ~1 год |
| 4 | Вибір моделі в каталозі Foundry Відрізняти моделі, які продає безпосередньо Azure, від моделей партнерів і спільноти | ~1 год |
| 5 | Варіанти розгортання та параметри конфігурації Порівнювати варіанти розгортання serverless API і managed compute | ~1,3 год |
| 6 | Відповідальний ШІ: шість принципів і захисні механізми Foundry Зіставляти короткий сценарій з потрібним принципом відповідального ШІ: справедливість, надійність і безпека, конфіденційність і захищеність, інклюзивність, прозорість або підзвітність | ~1,3 год |
| 7 | Аналіз тексту: ключові фрази, сутності, тональність, резюме Обирати метод аналізу тексту під сценарій: визначення мови, вилучення ключових фраз, розпізнавання іменованих сутностей, зв’язування сутностей, виявлення PII, аналіз тональності, аналіз думок (opinion mining) або резюмування | ~1 год |
| 8 | Мовлення: розпізнавання, синтез, переклад і аудіомоделі Відрізняти в сценарії розпізнавання мовлення (мовлення в текст) від синтезу мовлення (текст у мовлення) та перекладу мовлення | ~1 год |