▉ 從 AI 素養基礎到 Microsoft Foundry 工具理解,一篇整理 AI-900 準備重點、考試範圍,以及 AI-901趨勢命題的完整心得。▉
這篇文章想用比較實際的方式,分享小編自己的備考流程、讀書方法,以及觀察到的考題方向。如果你和小編一樣,先前已經有其他 AI 素養證照基礎,例如 iPAS AI 應用規劃師初級,那麼 AI-900 的準備門檻其實不算太高;真正需要額外補強的,反而是 Microsoft AI 生態系中的工具定位、服務差異,以及各種情境題到底該選哪一個服務。
什麼是Microsoft AI-900?主要內容考什麼?
Microsoft AI-900 是 Microsoft Azure AI Fundamentals 基礎認證,主要測驗內容以人工智慧基本概念為主,不需要程式背景,強調AI的核心應用場景,例如機器學習、電腦視覺、自然語言處理與生成式 AI,同時也會測驗Azure相關 AI 服務的用途與差異,以及包含公平性、隱私、安全與透明性等AI治理原則。
因此,這張證照適合初學者、商務人員、在學學生,或想快速建立 Microsoft AI 生態系基礎知識的考生。簡單來說,AI-900 是一張幫助你理解「AI 能做什麼、在 Microsoft 平台上怎麼應用」的入門證照。
考試內容:
● 人工智慧工作負載與責任式 AI:理解常見 AI 應用類型,例如預測、電腦視覺、NLP、生成式 AI,以及公平性、可靠性與安全性、隱私與安全、包容性、透明性、問責等責任式 AI 原則。
● 機器學習基本原理:認識監督式學習、非監督式學習、回歸、分類、分群等概念,並理解 Azure 中機器學習的基本使用方式。
● 電腦視覺:影像分類、物件偵測、臉部分析、OCR 光學辨識、影像描述等情境,知道對應服務能做什麼。
● 自然語言處理(NLP):情緒分析、關鍵字擷取、實體辨識、翻譯、語音辨識、語音合成等文字與語音相關能力。
● 生成式 AI:大型語言模型、提示詞、生成內容、負責任使用生成式 AI,以及Azure上相關服務的定位。
微軟 AI 認證如何計分?
微軟認證採用 1000 分制,及格門檻為 700 分。不過,這裡的 700 分並不等於答對 70% ,因為微軟使用的是量尺分數(Scaled Scoring),會依題目難易度與權重套用計分公式。也就是說,最終成績並不是單純以答對題數直接換算百分比,而是經過加權後得出的結果。這套計分公式目前微軟並未公開。
● 題數通常約為 40–60 題;以小編這次實際應試為例,共考了 42 題。
● 題型:多數題目為單選題,作答通常不倒扣。部分題型會以題組方式出現,例如一組包含 3 個是非題,或 3 題拖放配對題。
● 考試結束後通常會立即顯示成績與成績單,證照通常可於 48 小時內下載。
備考 AI-900策略
小編大約花了兩週準備 AI-900。因為先前已經取得 iPAS AI 應用規劃師初級證照,所以對機器學習、AI 基本概念、常見應用場景不算陌生。這讓我在準備AI-900時,不需要從零開始理解什麼是分類、迴歸、電腦視覺或自然語言處理,而是把重點放在「Microsoft 的服務怎麼對應這些場景」。
因此,AI-900 最需要額外熟悉的地方,就是 Microsoft Foundry(前身為 Azure AI Foundry,是微軟 AI 生態系工具與平台)的服務定位與功能特色。很多題目其實不是考你會不會寫程式,而是考你看到一個需求時,能不能快速判斷應該用哪個工具。例如,題目:「如何辨識圖片上的文字」,就要聯想到電腦視覺中的 OCR(光學字元辨識)能力;如果題目問的是文字情緒分析、關鍵字萃取、語言偵測,就要想到語言服務;如果題目是在問生成內容、提示詞互動、模型能力,重點就會轉向生成式 AI 與相關平台能力。
◆ 第 1 週:快速建立全貌,先把 AI-900 的五大主題跑過一次。
◆ 第 2 週:考古題+AI集中刷題,反覆確認每一種情境要對應哪個 Microsoft AI 服務。
◆ 考前最後整理:把容易混淆的工具功能整理成對照表,例如 OCR、影像分析、翻譯、文字分析、生成式 AI 的適用情境。
獨家準備心法:官方資源+AI 整理筆記+大量刷題
小編的準備方式其實不複雜,核心就是三件事:先看官方學習資源、再用 AI 幫忙整理筆記、最後透過刷題把概念轉成「看情境就能選服務」的反應速度。
第一步,我會先上 Microsoft 官方學習平台,把 AI-900 對應模組全部看過一次。官方內容的好處是架構清楚,而且用語和考題很接近。
第二步,我會把每個主題透過AI整理成自己的筆記,尤其是「服務名稱-功能-適用情境」三欄對照,這對應付選擇題很有幫助。
第三步,不斷刷題:利用微軟學習平台上的免費練習評量,進行考古題練習,免費測驗總共50題,每次出題都不同,每個題目都有詳細解析,可以幫助考生把容易混淆的地方反覆記熟。只要練習到評量平均超過90分,正式考試時大多可輕鬆過關。
如果你已經取得其他 AI 素養認證,或本來就具備一些機器學習演算法概念,我會建議你不要花太多時間糾結在理論細節,而是把重點放在「微軟這套服務如何落地」。AI-900 很多題目考的是應用判斷,不是深度技術實作,所以越接近情境、越容易得分。
如何報名考證(所有微軟認證都適用)
● 點選認證頁面「與Pearson Vue排程」、用英文輸入所在地址,並填入手機與Email
● 選擇「親自前往考試中心考試」,或「通過OnVUE在線考試」。
● 若選擇前往考試中心,系統會提醒考試注意事項,以及選擇考試語言,這裡,你可以選擇繁體中文或英語,接著,選擇適合的考試時間與你想要選擇的考試中心地點,目前台灣北中南都有微軟合作的訓練中心可選擇
● 若選擇「通過OnVUE在線考試」,你需要下載微軟官方指定的考試平台程式OnVUE,這個程式同時是遠端監考系統也是考試介面,一旦發現有違規狀況,例如離開鏡頭或非自然考試行為,監考官有權終止考試
● 選好考試方式與日期、時間,完成付費,即報名完成。
AI-900 即將退場!AI-900 與 AI-901 的差別
就難度上來說,AI-901難度大於AI-900。
根據目前微軟官方已公開的 AI-901 考試資訊,這張認證相較於 AI-900 更強調考生對 Microsoft Foundry 的理解,以及如何在 Azure 情境中實際應用 AI 服務。官方也提到,應試者需具備基礎的 Python 語法概念,並熟悉 Azure 資源、REST API、SDK 與CLI 等基本使用觀念。相較之下,AI-900 仍以 AI 基礎概念、常見工作負載與服務辨識為主,因此對沒有平台實作經驗的初學者相對友善;而AI-901 則更進一步,要求考生不只理解概念,也要能掌握 Microsoft Foundry 在生成式 AI、agents 與應用建置上的角色與使用情境。
● 考試定位:AI-900 偏向 AI 概念與 Azure AI 服務辨識;AI-901 更強調以 Microsoft Foundry 為核心的實作理解。
● 內容重心:AI-900 著重在機器學習、電腦視覺、NLP、生成式 AI 的基礎概念;AI-901 則更明確納入生成式 AI app、agent、Foundry 工具與模型應用。
● 技術期待:AI-900 對非技術背景較友善;AI-901 雖然仍是 Fundamentals,但官方已提到候選人需要具備基礎 Python 語法與 Azure 資源配置概念。
● 學習方式:AI-900 可以靠概念理解與刷題快速通過;AI-901 可能更需要搭配平台操作經驗與情境實作理解。
考 AI-900 還是直接準備 AI-901?
根據微軟官方公告,AI-900於2026年6月30日正式退場,並由AI-901取代。
如果你已經在準備 AI-900,而且能在2026年6年30 前完成考試,我會認為仍然值得考。因為這張屬於Fundamentals基礎證照,已取得的認證仍然有效,不會因為考試退場就失效。
另一方面,如果你現在才剛開始,或希望學到的是更貼近 Microsoft 最新 AI 平台方向的內容,那就可以直接把重心放到 AI-901。
從官方訊息來看,AI-901 代表的是 Microsoft 對新一代 AI 基礎能力的重新定義:不只是知道 AI 是什麼,而是更重視你能不能用 Microsoft Foundry 理解並實作現代 AI 應用,特別是生成式 AI、AI agents、以及更貼近實務的建置思維。
在送出最後一題,系統會彙整考生標籤過不確定的題目,讓你再確認或修改答案,最終確認送出提交所有答案後,系統立刻給分,最終小編以788分,拿到了微軟AI-900認證,官方也在兩、三個小時內,就透過Email發出電子認證。
整體來說,小編覺得 AI-900 是一張很適合建立 Microsoft AI 全貌的入門證照。它不會要求你有很深的技術背景,但會幫你建立「看到需求、判斷工具、理解場景」的基本能力。如果你本來就有一些 AI 素養基礎,兩週其實是有機會準備完成的。至於未來如果想接軌 Microsoft 更新的 AI 發展方向,AI-901 也很值得提早關注,尤其是 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI agents 這幾個主題,很可能會成為接下來的核心趨勢。
▉ 學習資源