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EingestelltJetzt: AI-901

Microsoft · AI-900 · Fundamentals

Microsoft Azure AI Fundamentals

Bereite dich auf die Prüfung Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) vor: unbegrenzte, prüfungsrealistische Übungsfragen aus den offiziellen Prüfungsbereichen, mit KI-Erklärung zu jeder Antwort. Jetzt kostenlos starten.

Diese Zertifizierung wurde eingestellt.

50Fragen
45minZeitlimit
700/ 1000Bestehensgrenze

Über die Prüfung

Die AI-900-Zertifizierung belegt grundlegende Kenntnisse von Konzepten des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz sowie der Azure-Dienste, die diese umsetzen. Sie deckt zentrale KI-Workloads wie Computer Vision, Natural Language Processing, generative KI und Conversational AI ab, ebenso wie grundlegende Prinzipien des maschinellen Lernens und Praktiken für verantwortungsvolle KI.

Dies ist ein idealer Einstiegspunkt für alle, die sich für KI und maschinelles Lernen auf Azure interessieren, unabhängig vom technischen Hintergrund. Sie eignet sich für Geschäftsverantwortliche, IT-Fachleute, Studierende und angehende KI-Praktiker, die ihr Verständnis der KI-Fähigkeiten und deren Bereitstellung durch Azure nachweisen möchten.

Was geprüft wird

Prüfungsaufbau: AI-900

Describe Artificial Intelligence workloads and considerations19%

Merkmale gängiger KI-Workloads und Leitprinzipien für verantwortungsvolle KI identifizieren

Describe fundamental principles of machine learning on Azure19%

Gängige Techniken des maschinellen Lernens, zentrale ML-Konzepte und Funktionen von Azure Machine Learning

Describe features of computer vision workloads on Azure19%

Gängige Arten von Computer-Vision-Lösungen und Azure-Tools für Computer-Vision-Aufgaben

Describe features of Natural Language Processing (NLP) workloads on Azure19%

Gängige NLP-Workload-Szenarien sowie Azure-Tools und -Dienste für NLP-Workloads

Describe features of generative AI workloads on Azure24%

Merkmale generativer KI-Lösungen sowie generative KI-Dienste und -Funktionen in Microsoft Azure

Format und Fragetypen

Die Prüfung besteht aus 40–60 Fragen, die in etwa 45 Minuten zu beantworten sind. Zu den Fragetypen gehören Multiple-Choice, Multiple-Select, Drag-and-Drop und Hot-Area-Formate. Die Fragen testen das konzeptionelle Verständnis und nicht die praktische Umsetzung und konzentrieren sich darauf, die richtige KI-Workload oder den richtigen Azure-Dienst für ein bestimmtes Szenario zu identifizieren. Plane etwa eine Minute pro Frage ein.

Fragetypen: AI-900

Multiple Choice42%

Eine einzige beste Antwort aus vier oder fünf Optionen — das Brot-und-Butter-Format der Prüfung.

Drag & Drop18%

Zieh Elemente in den richtigen Slot, die richtige Gruppe oder Reihenfolge — geprüft wird, ob du ein Konzept anwenden kannst, nicht nur wiedererkennst.

Mehrfachauswahl18%

Mehrere Antworten sind richtig und du brauchst alle; die Frage sagt dir, wie viele du wählen sollst.

Dropdown12%

Vervollständige eine Aussage oder eine Konfiguration über Dropdown-Menüs im Text.

Wahr / Falsch10%

Ein einzelner Satz, wahr oder falsch — schnelle Punkte, aber die genaue Formulierung entscheidet.

Fünf AI-900-Fragen zum Ausprobieren

Fünf Fragen direkt aus unserem Microsoft Azure AI Fundamentals-Pool. Beantworte eine — Alex erklärt dir das Warum.

Die Beispielfragen siehst du auf Englisch — die deutschen Übersetzungen sind noch nicht unabhängig geprüft.

Häufige Fehler

Obwohl es sich um eine Grundlagenprüfung handelt, deckt AI-900 ein breites Spektrum an KI-Themen ab. Kandidaten unterschätzen häufig die Breite der geprüften Dienste und konzentrieren sich zu einseitig auf einen KI-Bereich.

Stolperstellen: AI-900

  1. 01KI-Workload-Zuordnung

    Fehlerhafte Zuordnung von Geschäftsszenarien zur passenden KI-Workload-Kategorie (Computer Vision, NLP, generativ, konversationell).

  2. 02Verantwortungsvolle KI-Prinzipien

    Fehlende Kenntnis aller sechs Microsoft-Prinzipien für verantwortungsvolle KI und deren praktische Auswirkungen.

  3. 03Dienstverwechslung

    Verwechslung der Azure AI Services-Angebote wie Azure AI Vision, Azure AI Language und Azure OpenAI Service und deren Funktionen.

  4. 04ML-Konzepte

    Schwierigkeiten mit grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens wie der Unterscheidung von Klassifikation, Regression und Clustering.

  5. 05Generative KI-Grundlagen

    Unterschätzung des Gewichts von Inhalten zu generativer KI und Azure OpenAI, die in jüngsten Prüfungsaktualisierungen hinzugefügt wurden.

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