AI-102 exige une expérience pratique de Python ou C#, une familiarité avec les API REST et les SDK, et une compréhension opérationnelle des concepts cloud et JSON. Sans ces fondations, les participants auront des difficultés avec les exercices d'intégration de services et la réalisation des labs.
AI-102 exige une expérience pratique de Python ou C#, une familiarité avec les API REST et les SDK, et une compréhension opérationnelle des concepts cloud et JSON. Une connaissance des structures JSON et des patterns de requêtes HTTP est requise.
Une expérience spécifique à Azure n'est pas obligatoire mais accélère les labs. Sans ces fondations, les participants auront des difficultés avec les exercices d'intégration de services et la réalisation des labs au rythme du cours de 3 jours.
Les professionnels ayant suivi AZ-900 ou une formation équivalente aux fondamentaux cloud sont bien positionnés pour démarrer AI-102. Les développeurs déjà familiers avec les SDK Azure dans un contexte professionnel tireront le plus grand bénéfice des labs d'implémentation.
L'erreur la plus fréquente est de suivre AI-102 directement après AZ-900 sans expérience en programmation. AZ-900 construit une sensibilisation conceptuelle au cloud, mais les labs AI-102 exigent du code fonctionnel dès la première session. Les participants sans cette base passent les deux premiers labs à apprendre la syntaxe Python plutôt que les patterns d'intégration Azure AI — ils prennent du retard dès le jour 1 et ne rattrapent jamais pendant les trois jours.
Ce qui distingue les candidats bien préparés est d'avoir construit au moins une intégration REST dans n'importe quel contexte professionnel — n'importe quel langage, n'importe quelle API. La reconnaissance des patterns pour la construction de requêtes, l'authentification et la gestion des erreurs se transfère directement aux SDK Azure AI. Les candidats qui arrivent avec cette base traitent les labs comme une exploration architecturale, pas des sessions de débogage.
L'examen AI-102 teste la capacité à créer des applications avec Azure AI Foundry, développer des agents conversationnels avec Azure AI Language, mettre en œuvre des pipelines d'extraction documentaire, déployer des modèles de vision par ordinateur et configurer des flux de reconnaissance et synthèse vocales. Le score de passage est de 700 sur 1000.
byPhani SRIPADA
L'examen AI-102 mène à la certification Microsoft Certified : Azure AI Engineer Associate, qui valide la capacité à concevoir et mettre en œuvre des solutions d'IA avec les services Azure AI. Les ingénieurs certifiés peuvent créer des pipelines d'extraction documentaire, déployer des agents conversationnels multi-tours, configurer des modèles de vision par ordinateur et intégrer des flux de reconnaissance et de traduction vocales via des API REST et des SDK.
byPhani SRIPADA
La formation AI-102 s'adresse aux développeurs logiciels créant des applications cloud basées sur l'IA, aux ingénieurs IA intégrant les services cognitifs Azure, et aux développeurs backend traitant le langage, la vision ou les documents dans un seul système. Les consultants techniques qui doivent justifier des décisions d'architecture IA en bénéficient également.
byManuel VARTANIAN
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