AI-102 vs. AI-900: Die richtige Azure AI-Zertifizierung auswählen

Microsofts Azure-KI-Zertifizierungen sind eine kraftvolle Möglichkeit, Fachwissen in KI und Cloud-Technologie zu zeigen. Es hilft Fachkräften, sich auf einem wettbewerbsintensiven Arbeitsmarkt abzuheben. Es gibt zwei beliebte Optionen für dich: Microsoft AI-900 und AI-102. Diese Optionen erfüllen unterschiedliche Zwecke. Die erste ist für die KI-Grundlagen. Aber der zweite ist für die Entwicklung und Nutzung von KI-Lösungen. Viele vergleichen diese Themen, wenn sie ihre Karriere im Bereich KI starten oder vorantreiben wollen. 

Die Wahl zwischen diesen Optionen hängt von vielen Faktoren ab. Es umfasst: 

• Karriereziele
• Aktuelle Fähigkeiten
• Erfahrungsniveau

Heute führen wir Sie an, damit Sie die richtige Entscheidung treffen. Nach der Lektüre unseres Artikels wissen Sie, welcher Test am besten zu Ihren Zielen passt.

Verständnis der Azure-KI-Zertifizierungslandschaft

Die Zertifizierungsstruktur von Microsoft berücksichtigt Profis in verschiedenen Phasen ihrer Karriere. Das Unternehmen bietet eine klare Weiterentwicklung, die von grundlegenden bis zu fortgeschrittenen Qualifikationen reicht. Die AI-900-Prüfung ist eine Einstiegsprüfung. Es stellt die Grundlagen von KI und Azures KI-Diensten vor. Es ist gut für Anfänger oder Nicht-Tech-Profis, für diejenigen, die KI-Konzepte verstehen möchten, ohne sich in komplexe technische Details zu vertiefen. 

Andererseits ist der AI-102-Test eine rollenbasierte Zertifizierung. Es ist für Menschen, die aktiv KI mit Azures Tools entwerfen und implementieren. Diese Zertifizierung richtet sich an diejenigen mit praktischer technischer Erfahrung.

Die AI-900-Zertifizierung richtet sich an ein breites Publikum. Es umfasst: 

• Unternehmensanalysten
• Projektmanager
• Vermarkter
• Ich bin neu bei KI und möchte grundlegendes Wissen erwerben

Es erfordert kein Programmieren oder Cloud-Erfahrung. So ist es für eine breite Palette von Menschen zugänglich. Im Gegensatz dazu ist der AI-102-Test für KI-Ingenieure, Entwickler oder Data Scientists gedacht. Sie sind mit Programmierung und Azure-Diensten vertraut. 

Fachleute im wachsenden Cloud- und KI-Ökosystem schätzen beide Tests. Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass sie unterschiedliche Zwecke und unterschiedliche Karrierewege erfüllen. Deshalb ist es unerlässlich, die Unterschiede dieser Tests zu verstehen. Das ist wichtig, denn die richtige Wahl kann Ihre Reise beeinflussen.

Was ist AI-900: Azure AI Fundamentals?

Der AI-900 Microsoft-Test konzentriert sich auf die Grundlagen von KI und maschinellem Lernen (ML). Es bietet einen Einstieg in die KI. Dieser Test behandelt eine Reihe von Themen, darunter:

• Kernkonzepte von KI und ML. Es geht darum, grundlegende Prinzipien zu verstehen. Zum Beispiel Klassifikation, Regression, Clustering und Anomalieerkennung.
• Kognitive Dienste. Es geht darum, Werkzeuge für Computer Vision (z. B. Bilderkennung), NLP (z. B. Textanalyse) und Sprachdienste (z. B. Sprach-zu-Text) zu erforschen.
• Verantwortungsvolle KI-Prinzipien. Dies umfasst wichtige KI-Faktoren. Dazu gehören Fairness, Transparenz, Verantwortlichkeit und ethische Überlegungen in der KI.
• KI-Werkzeuge. Es geht darum, sich mit wichtigen Azure-Tools vertraut zu machen. Dabei handelt es sich um ML, kognitive Dienste und andere KI-Dienste.

Diese Prüfung ist darauf ausgelegt, einsteigerfreundlich zu sein. Es erfordert keine Programmierkenntnisse oder Vorkenntnisse mit Azure. Es ist ideal für Leute in nicht-technischen Rollen. Zum Beispiel ist es ideal für Geschäftsentscheider oder diejenigen, die ihre KI-Reise beginnen. Der Test besteht typischerweise aus 40–60 Fragen. Es dauert etwa 60 Minuten und kostet etwa 99 US-Dollar. Das Bestehen der AI-900-Zertifizierung zeigt ein Verständnis der Grundlagen. Und es positioniert dich als Kandidaten für Einstiegspositionen auf KI-Ebene. Oder es kann ein Sprungbrett zu fortgeschritteneren Zertifikaten sein.

Was ist AI-102: Entwurf und Implementierung einer Azure-KI-Lösung?

Die AI-102-Zertifizierungsprüfung ist eine fortgeschrittenere Prüfung. Es konzentriert sich auf die Entwicklung und Nutzung von KI-Lösungen in Azure. Es richtet sich an Menschen, die bereit sind, ihre technischen Fähigkeiten für reale KI-Projekte einzusetzen. Der Test umfasst:

• Entwicklung von KI-Lösungen. Planung und Architektur von KI-Systemen. Dafür können Fachkräfte kognitive Dienste, ML und andere Werkzeuge nutzen.
• Erstellung und Implementierung von ML-Modellen. Entwicklung, Training und Implementierung von Machine-Learning-Modellen für Anwendungen wie Vorhersage oder Klassifikation.
• Wissensabbau. Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten mit kognitiver Suche extrahieren. Zum Beispiel Dokumente oder Bilder.
• Konversations-KI. Entwicklung von Chatbots und virtuellen Assistenten mit Tools wie dem Azure Bot Service.
• Integration mit Diensten. KI-Lösungen mit anderen Azure-Komponenten verbinden. Zum Beispiel Funktionen oder Data Lake.

Der AI-102-Kurs erfordert praktische Erfahrung im Programmieren (Python oder C#) und Vertrautheit mit Azure-Diensten. Diese Prüfung ist anspruchsvoller, besteht aber typischerweise aus 40–60 Fragen. Sie umfasst Fallstudien und praktische Aufgaben und dauert 120 Minuten. Die Kosten für den Test liegen bei etwa 165 US-Dollar. Es bestätigt Ihre Fähigkeit, komplexe KI-Lösungen zu entwickeln und zu nutzen. Es ist also eine wertvolle Qualifikation für technische Stellen. Dazu gehören ein KI-Ingenieur oder ein Lösungsarchitekt.

Vergleich von AI-102 und AI-900: Wichtige Unterschiede und Überschneidungen

Wie entscheidet man zwischen der AI-900- und der AI-102-Prüfung? Dafür müssen Sie ihre Unterschiede und Gemeinsamkeiten verstehen. Hier ein detaillierter Vergleich:

Beide Tests behandeln Azure Cognitive Services und verantwortungsvolle KI-Prinzipien. AI-102 geht jedoch tiefer in die Implementierung und Integration ein. Es gibt einige Überschneidungen bei den Themen. Allerdings machen die Tiefe und die technischen Anforderungen des AI-102 ihn deutlich fortschrittlicher als den AI-900.

Schwierigkeitsgrad und erforderliche Hintergrundkenntnisse

Das AI-900-Training ist so gestaltet, dass es für jeden zugänglich ist, unabhängig vom technischen Hintergrund. Es ist ideal für:

• Geschäftsleute, die das Potenzial von KI für Entscheidungsfindung verstehen müssen.
• Tech-Entscheidungsträger, die KI-Projekte überwachen.
• Anfänger, die KI als Karriereweg erkunden.

Die Prüfung prüft das konzeptuelle Verständnis. Zum Beispiel zu erkennen, wie Cognitive Services auf Geschäftsszenarien angewendet werden können. Programmier- oder Azure-Erfahrung ist nicht erforderlich. Allerdings ist Vertrautheit mit grundlegender KI-Terminologie hilfreich.

Der AI-102-Kurs ist jedoch deutlich anspruchsvoller. Es erfordert:

• Programmierfähigkeiten. Kenntnisse in Python oder C# zum Erstellen von KI-Modellen und Lösungen.
• Azure Experience. Vertrautheit mit Diensten wie Cognitive Services, Machine Learning oder Bot Service.
• Projekt-Vertrautheit. Erfahrung mit realen KI-Workflows. Zum Beispiel Datenvorverarbeitung, Modelltraining oder Bereitstellung.

Personen, die sich auf AI-102 vorbereiten, müssen in praktischen Aufgaben gut sein. Zum Beispiel sollten sie in der Lage sein, einen Chatbot zu programmieren oder ein KI-Modell einzubauen. Das macht es besser geeignet für Personen mit technischem Hintergrund.

Karrierewege nach jeder Zertifizierung

Der Erwerb der AI 900-Zertifizierung eröffnet viele Karrieremöglichkeiten. Es umfasst:

• Rollen im Bereich Datenkompetenz. Positionen wie Business Analyst, Data Coordinator oder Projektmanager. Dort verbessert das Verständnis von KI-Konzepten die Entscheidungsfindung.
• Vor-Sales Engineering. Rollen, die darin bestehen, Kunden oder Stakeholdern KI-Lösungen zu erklären. Zum Beispiel im Tech-Vertrieb oder in der Beratung.
• Basis für weitere Zertifizierungen. AI-900 bereitet Sie auf fortgeschrittene Zertifizierungen vor. Sie umfasst AI-102, Data Scientist (DP-100) oder andere Qualifikationen.

Die AI-102-Zertifizierung führt zu spezialisierteren technischen Positionen, wie zum Beispiel:

• KI-Ingenieur. Entwurf, Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen und -Lösungen mit Azure.
• Data Scientist. Entwicklung prädiktiver Modelle und Analyse von Daten mit Azure ML.
• Lösungsarchitekt. Aufbau von End-to-End-KI-Lösungen, die mit Cloud-Infrastruktur integriert sind. Zum Beispiel Azure Functions oder Data Lake.

Die AI-900 Microsoft-Zertifizierung ist ein Sprungbrett für diejenigen, die am Anfang ihrer KI-Reise sind. Gleichzeitig positioniert dich AI-102 für anspruchsvolle Tech-Positionen. Viele streben beide Zertifizierungen an, weil sie eine starke, fortschrittliche Kompetenz aufbauen wollen.

Vorteile des Einstiegs mit AI-900 vor AI-102

Mit dieser Ausbildung zu beginnen, bietet mehrere Vorteile. Das gilt besonders für diejenigen, die neu bei KI oder Azure sind:

• Stärkt Selbstvertrauen. Dieser Test führt zentrale KI-Konzepte auf eine anfängerfreundliche Weise ein. Es verringert den Einschüchterungsfaktor bei fortgeschrittenen Themen.
• Strukturierter Lernweg. Es bietet eine klare Basis. Es macht es leichter, den technischen Inhalt des AI-102-Kurses zu verstehen. Zum Beispiel Modellbereitstellung oder konversationelle KI.
• Stärkere Positionierung für Vorstellungsgespräche. Arbeitgeber schätzen Kandidaten mit Grundkenntnissen, selbst für technische Stellen. Das liegt daran, dass es ein umfassendes Verständnis zeigt.
• Arbeitgeberwahrnehmung. Beide Zertifizierungen zeigen ein Engagement für kontinuierliches Lernen und einen umfassenden Kompetenzen. Das kann dich auf dem Arbeitsmarkt hervorheben.
• Kostengünstiger Einstieg. Dieser Test bietet geringere Kosten und kürzere Vorbereitungszeiten. Das macht es also zu einem zugänglichen Ausgangspunkt.

Für die meisten Menschen sorgt der Start mit AI-900 für eine reibungslosere Lernkurve. Und es schafft eine solide Grundlage für die AI-102-Zertifizierung.

Wer sollte AI-102 direkt wählen?

Manche Menschen könnten davon profitieren, die Vorbereitung auf den AI-900-Übungstest zu überspringen und Microsoft AI-102 direkt zu verfolgen. Dieser Weg eignet sich für:

• Erfahrene Entwickler. Diejenigen, die mit Python oder C# vertraut sind und mit Cloud-Plattformen vertraut sind.
• Data Scientists. Leute, die bereits mit ML-Modellen oder KI-Systemen in ihren aktuellen Rollen arbeiten.
• KI-Praktiker. Menschen, die praktische Erfahrung im Aufbau oder Einsatz von KI-Lösungen in Projekten haben.

Um AI-102 direkt zu verfolgen, sollten Sie:

• Programmierkenntnisse in Python oder C# zur Entwicklung von KI-Modellen.
• Erfahrung mit Azure-Diensten. Zum Beispiel Cognitive Services, Azure ML oder Azure Bot Service.
• Kenntnisse im Design von KI-Lösungen. Es umfasst Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Bereitstellung.

Die AI-102-Zertifizierung bestätigt fortgeschrittene Kompetenz. Das macht es perfekt für Menschen, die derzeit in der KI- oder Cloud-Entwicklung tätig sind und ihre Expertise zertifizieren möchten.

Lernstrategien und Tipps zur Prüfungsvorbereitung

Die Vorbereitung auf beide Tests erfordert einen strukturierten Ansatz und die richtigen Ressourcen. Hier sind allgemeine Tipps für den Erfolg:

• Fang mit Microsoft Learn an. – Es ist komplett kostenlos und hat alles in mundgerechte Abschnitte zerlegt, die tatsächlich Sinn ergeben. Die Module sind speziell für diese Prüfungen aufgebaut, sodass du keine Zeit mit irrelevanten Dingen verschwendest.
• Finde deine Lernpartner. Steige in LinkedIn-Gruppen, Reddit-Threads oder Microsofts eigene Foren ein. Glaub uns, Menschen zu haben, mit denen man Fragen austauschen und mit denen man Kriegsgeschichten teilen kann, macht einen riesigen Unterschied. Außerdem ist immer jemand bereit, seine Lernnotizen zu teilen.
• Mach daraus eine Gewohnheit. Versuche nicht, alles in ein Wochenende zu quetschen. Nehmen Sie sich jeden Tag ein paar Stunden ein und halten Sie sich daran. Wir wissen, es klingt langweilig, aber dein Gehirn braucht Zeit, um das wirklich zu verarbeiten, nicht nur fünf Minuten lang auswendig zu lernen.
• Mach Übungsprüfungen, als wären sie echt. Stell einen Timer, setz dich an deinen Schreibtisch, kein Handy, keine Snacks. Gewöhne dich an den Druck und die seltsame Art, wie manche Fragen formuliert sind. Du wirst dir später danken, wenn am Testtag nichts überraschend wirkt.
• Mach dir die Hände schmutzig (besonders bei AI-102). Lies nicht nur über das Erstellen von Chatbots oder Trainingsmodellen – tu es wirklich. Starte Azures kostenlose Stufe und klicke herum. Dinge kaputt zu machen und zu reparieren lehrt dich viel mehr als jedes Lehrbuch je tun wird.

Empfohlene Ressourcen für AI-900

Um sich auf die AI-900-Prüfungsfragen vorzubereiten, nutzen Sie diese Ressourcen:

• Microsoft Learn Module. Kostenlose Kurse zu KI-Grundlagen, Azure Cognitive Services und verantwortungsvollen KI-Prinzipien. Sie sind interaktiv und für Anfänger geeignet.
• Anfänger-KI-Lehrbücher. Bücher wie "Artificial Intelligence Basics" von Tom Taulli oder "AI for Everyone" von Andrew Ng für konzeptionelle Klarheit.
• Praktische Demos. Experimentiere mit Azures kostenlosen Cognitive Services, um KI in Aktion zu sehen. Zum Beispiel Bilderkennungs- oder Textanalysetools. 
• AI-900 Übungstest. Plattformen wie MeasureUp, Whizlabs oder offizielle Übungstests bieten Beispielfragen zu AI-900 an, um dein Wissen zu testen.

Für diesen Test solltest du 20–30 Stunden mit Lernen verbringen. Es kann jedoch auch von deinem Vorwissen abhängen. Dort müssen Sie sich darauf konzentrieren, KI-Begriffe zu verstehen und zu verstehen, wie Azure-Dienste in der realen Welt angewendet werden.

Empfohlene Ressourcen für AI-102

Für den AI-102-Test sollten Sie praktische Übung und technische Ressourcen priorisieren:

• Microsoft Azure Documentation. Detaillierte Leitfäden zu kognitiven Diensten, ML, Bot-Service und Knowledge Mining.
• GitHub Labs. Zugriff auf Azure-KI-Beispielprojekte auf GitHub für praktische Programmiererfahrung. Zum Beispiel den Bau eines Chatbots oder Bildklassifikators.
• Programmierübung. Baue kleine KI-Projekte mit Python oder C#. Zum Beispiel ein Sentiment-Analyse-Tool oder eine Sprach-zu-Text-App.
• Echte KI-Projekte. Nutzen Sie die kostenlose Stufe von Azure, um mit Cognitive Services, ML oder Bot Service in einer Sandbox-Umgebung zu experimentieren.
• Bereitschaftstests. Plattformen wie MeasureUp oder Whizlabs bieten AI-102-Fragen an, um das Testerlebnis zu simulieren. Es enthält Fallstudien.

Du brauchst 40–60 Stunden zur Vorbereitung. Das ist besonders wichtig, wenn du keine Erfahrung mit Azure und KI-Entwicklung hast. Praktische Labore und Programmierübungen sind für den Erfolg unerlässlich.

Kosten, Gültigkeit und Verlängerung: Praktische Überlegungen

Wie bereits erwähnt, kostet der AI-900-Test 99 US-Dollar. Unterdessen kostet die AI-102-Prüfung 165 US-Dollar. Beide sind ein Jahr gültig, danach müssen Sie eine kostenlose Online-Verlängerungsprüfung absolvieren. Das kannst du auf der Microsoft Learn-Seite machen. Das ist eine ihrer Regeln, um deine Qualifikation zu erhalten. Diese Bewertungen stellen sicher, dass Ihre Fähigkeiten aktuell bleiben. Es ist aufgrund der sich entwickelnden Werkzeuge und Dienstleistungen im KI-Bereich unerlässlich.

Microsofts Wiederholungsrichtlinie erlaubt es dir, beide Tests zu wiederholen, wenn du durchfällst. Es gibt eine Wartezeit von 24 Stunden für die erste Wiederholung und 14 Tage für nachfolgende Versuche. Die Kosten jedes Tests sind eine lohnende Investition. Das liegt an der wachsenden Nachfrage nach KI- und Cloud-Profis. Der AI-900 bietet einen kostengünstigen Einstiegspunkt. Gleichzeitig bietet AI-102 aufgrund seines fortschrittlichen Umfangs eine höhere Rendite für technische Rollen.

Endgültige Entscheidung: Welche Azure-KI-Zertifizierung sollten Sie wählen?

Die Wahl zwischen AI-900 Microsoft und AI-102 hängt von Ihren Fähigkeiten, Zielen und Ihrer verfügbaren Zeit ab. Hier ist ein strukturierter Leitfaden, der Ihnen bei der Entscheidung hilft:

• Anfänger oder Nicht-Tech-Profis. Beginnen Sie mit der AI-900-Zertifizierung. Es ist eine zugängliche Möglichkeit, Grundwissen aufzubauen. So kannst du dich auf fortgeschrittene Zertifikate wie AI-102 vorbereiten. Dieser Weg eignet sich für alle, die in Business-Positionen, Pre-Sales oder Berufsanfängern tätig sind, die KI erforschen.
• Erfahrene Entwickler oder KI-Praktiker. Geh direkt zur AI-102-Zertifizierung, wenn du Programmierkenntnisse, Azure-Erfahrung oder praktische Erfahrung im KI-Projekt hast. Diese Zertifizierung bestätigt fortgeschrittene Fachkenntnisse. Und es positioniert dich für Tech-Positionen wie KI-Ingenieur oder Data Scientist.
• Progressiver Pfad. Wenn du unsicher bist, fang mit AI-900 an, um Selbstvertrauen und eine solide Basis aufzubauen. Anschließend kannst du zu AI-102 aufsteigen, um einen umfassenden Fähigkeitsbestand zu erhalten.

Richten Sie Ihre Wahl auf Ihre beruflichen Ziele an. Wenn du in Tech-KI-Rollen arbeiten möchtest, ist AI-102 unerlässlich. AI-900 kann jedoch dennoch einen Mehrwert bieten, indem es dein Wissen erweitert. Wenn du in einer nicht-technischen Rolle bist oder neu in der KI bist, ist AI-900 der ideale Einstieg.

Zusammenfassungscheckliste zur Wahl zwischen AI-900 und AI-102

Verwenden Sie diese Checkliste, um Ihre Entscheidung endgültig zu treffen:

Hintergrund:

• Neu bei KI oder ohne technische Erfahrung – wähle Microsoft AI-900.
• Erfahrung im Programmieren oder Azure – zieh AI-102 in Betracht.

Karriereziele:

• Grundlegendes KI-Wissen oder Geschäftsrollen – AI-900.
• Tech-KI- oder Cloud-Rollen – AI-102.

Stellen:

• Business Analyst, Pre-Sales oder Data Literacy-Rollen – AI-900.
• KI-Ingenieur, Data Scientist oder Solution Architect – AI-102.

Programmierwissen:

• Keine Programmierkenntnisse – AI-900.
• Versiert in Python oder C# – AI-102.

Zeitleiste:

• Begrenzte Zeit (20–30 Stunden) – AI-900 Prüfungsfragen.
• Mehr Zeit (40–60 Stunden) – AI-102.

Budget:

• Günstigere Kosten (99 USD) – AI-900.
• Höhere Investition (165 USD) – AI-102.

Die Wahl zwischen AI-900 und AI-102 hängt von Ihren Karrierezielen und Ihrer technischen Expertise ab. AI-900 ist ideal für Anfänger oder Nicht-Techniker. Diese suchen meist grundlegendes KI-Wissen. Dieser Test bietet somit einen zugänglichen Zugang zum KI-Ökosystem ohne Programmiervoranforderungen. Es eignet sich für Business Analysten oder diejenigen, die eine KI-Karriere suchen. Im Gegensatz dazu richtet sich AI-102 an erfahrene Entwickler und KI-Praktiker, die Python oder C# beherrschen. Diese konzentrieren sich auf die Entwicklung und Nutzung komplexer KI-Lösungen. 

Für einen fortschrittlichen Weg beginnen Sie mit AI-900, um Selbstvertrauen aufzubauen, und dann zu AI-102 für spezialisierte Rollen wie KI-Ingenieur aufsteigen. Richten Sie Ihre Wahl auf Ihre Fähigkeiten und Ziele aus, um die Wirkung auf Ihre Karriere zu maximieren. Dieser Ansatz hilft Ihnen, mit Sicherheit die Azure-KI-Zertifizierung auszuwählen, die Ihre Karriere am besten vorantreibt.