IA générative

Principes de l’IA générative sur Azure : conception de prompts, rôles system/message, paramètres temperature et top-p, sécurité des contenus. Introduction aux embeddings, recherche sémantique et RAG pour des réponses ancrées aux données de l’entreprise.

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Questions disponibles: 30

Ce que vous apprendrez dans ce sujet

Ce sujet fait partie du parcours Microsoft AI . Sur cette page, vous pouvez mieux comprendre ce que couvre ce sujet, quels concepts sont les plus importants et pourquoi il est utile de s’exercer avec un quiz dédié avant de passer à l’examen complet ou aux quiz mixtes.

Le quiz sur IA générative vous aide à vous concentrer sur des notions spécifiques, des définitions, des scénarios pratiques et des concepts récurrents qui peuvent apparaître pendant la préparation à la certification.

Pourquoi ce sujet est important

Bien étudier IA générative est important, car ce sujet contribue à la compréhension globale de la certification Microsoft AI . Une bonne préparation sur chaque sujet facilite la gestion des questions théoriques et pratiques, tout en améliorant la confiance et la rapidité de réponse.

S’entraîner sujet par sujet vous permet aussi d’identifier plus précisément vos points faibles, de mieux réviser et de construire une préparation plus solide dans le temps.

Sujets liés

Concepts de l’IA

Introduction aux bases de l’intelligence artificielle : différence entre IA, apprentissage automatique et apprentissage profond ; données et métriques de base ; étapes d’un projet ML ; risques et biais. Aperçu des services Azure AI et cas d’usage réels.

Apprentissage automatique sur Azure

Création d’expériences ML avec Azure Machine Learning : espace de travail, jeux de données et ressources de calcul ; entraînement avec notebooks ou AutoML ; évaluation du modèle, enregistrement, déploiement et surveillance dans le cycle de vie MLOps.

Vision par ordinateur

Reconnaissance d’images et de documents avec les services Azure Vision : classification et détection d’objets, OCR et extraction de données de documents ; quand utiliser des modèles prédéfinis ou personnalisés et comment interpréter les résultats.

Traitement du langage naturel

Analyse de texte avec Azure Language : détection de langue, analyse de sentiment, extraction de mots-clés, reconnaissance d’entités, résumé ; introduction à la traduction et aux modèles conversationnels, avec un accent sur la qualité et l’ambiguïté.