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ABN 26621887572

认证/Azure/Azure AI Fundamentals
Azure基础级🤖 AI/ML

Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900)

验证您对 AI 工作负载、机器学习原理、计算机视觉、自然语言处理和生成式 AI 的基础理解。Microsoft Azure AI 入门认证。

开始刷题查看学习路径
50
单次题量
849
题库总量
45m
考试时长
700/1000
及格分
$99
考试费

快速判断

849 题
适合方向希望了解 AI 基础概念的 IT 从业者、Azure 云计算从业者希望扩展 AI 技能
备考节奏1 周（有经验）
题库内容7 章 · 20 小时
学习信号0 人学习 · 0/5
官方考纲
?
一句话定论 · 看情况

$99 拿一张永不过期的微软 AI 词汇表证书，对销售/BA/PM 和微软生态合作伙伴值；想做 AI 工程的直接跳 AI-102。

这张认证到底考什么

先把考试形式、适合人群、备考时长和学习范围讲清楚，再决定要不要投入时间。

Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals（AI-900）是微软 Azure 认证体系里 AI 方向的入门级证书，2020 年 4 月上线，2024 年加入"生成式 AI 工作负载"领域后变成现在的版本。和 AZ-900、SC-900、MS-900 一样，它属于 Microsoft 的 Fundamentals 系列，永不过期 —— 这是它和 AWS AIF-C01（3 年有效期）最关键的差别之一。

考试费 $99 USD，40-60 题、60 分钟、700/1000 及格，全部是单选 / 多选 / 拖拽 / 判断题，不要求任何代码能力。考纲 5 个领域：AI 工作负载与注意事项（15-20%）、机器学习基本原理（20-25%）、计算机视觉（15-20%）、自然语言处理（15-20%）、生成式 AI（15-20%）。所有题目都是"识别这是什么场景该用哪个 Azure AI 服务"，不会让你写 Python、不会让你解释反向传播、不会让你看 ROC 曲线。

它的真实定位是"AI 通识 + Azure Cognitive Services / Azure AI Studio 服务目录熟悉度测试"。题目会问你 Azure AI Vision、AI Language、AI Speech、Document Intelligence、Azure OpenAI Service 这些服务分别用在什么场景，会问你 Content Moderator 和 Personalizer 的区别，会问你分类（classification）/ 回归（regression）/ 聚类（clustering）三类机器学习任务怎么区分，会问 Responsible AI 六大原则（Fairness、Reliability、Privacy、Inclusiveness、Transparency、Accountability）。

和 AWS AIF-C01 横向比：AI-900 更便宜（$99 vs $75 实际差不多但 AIF 经常打折）、更简单、词汇为主；AIF-C01 更技术、加入了 shared responsibility model 和更多 prompt engineering 细节。如果你已经在 AWS 生态里工作，考 AIF-C01；如果客户是微软合作伙伴 / Fortune 500 传统企业 / 政府 / 银行，考 AI-900。微软经常通过 Microsoft Virtual Training Days 发免费考试券，参加一天免费在线培训就能省 $99，强烈建议先去 events.microsoft.com 搜一下再付费。

你会反复碰到的核心服务

AI 概念机器学习计算机视觉自然语言处理生成式 AIAzure Cognitive ServicesAzure Machine Learning负责任 AI

学完以后你能带走什么

  • 获得 Microsoft 官方认可的 Azure AI Fundamentals 认证
  • 掌握人工智能与机器学习核心概念
  • 了解计算机视觉和自然语言处理应用场景
  • 理解生成式 AI 工作负载和负责任 AI 原则

考试详情

考试代码
AI-900
发证机构
Microsoft Azure
时长
45 分钟
题目数
50 题
及格分
700/1000
有效期
0 年
考试费用
$99 USD
题型
单选题、多选题、判断题、拖拽题
考试语言
English, 中文(简体), 日本語, 한국어, Français, Deutsch, Español
官方页面
打开官方页面

适合谁考

适合人群

  • 希望了解 AI 基础概念的 IT 从业者
  • Azure 云计算从业者希望扩展 AI 技能
  • 业务分析师和产品经理
  • 计算机科学/数据科学专业学生
  • 准备进阶 Azure AI Engineer 认证的人员

开始前最好先有

  • 无特定编程背景要求
  • 建议了解基本的云计算概念
  • 对人工智能和机器学习有基本兴趣
  • 建议有基础的 Azure 使用经验

值不值得考？职业价值

Azure AI Fundamentals 持证人的薪资区间、对应岗位、以及真实的职业影响。

澳洲
$75K-110KAUD
美国
$70K-115KUSD
中国
¥200K-380KCNY
新加坡
$60K-90KSGD
Business Analyst (AI)AI Product ManagerIT Sales / Pre-salesMarketing Manager (AI tooling)Customer Success (Microsoft Partner)AI Solutions Consultant (Junior)业务分析师AI 产品经理微软合作伙伴销售

先说真话：AI-900 不是工程岗的敲门砖

它是 Fundamentals 级别证书，对应的不是某个具体岗位，而是"会用 AI 词汇和微软同事开会"的标签。社区数据显示 AI-900 单证持有者的薪资增幅约 5-12%，主要靠"内部转岗 + 项目机会 + 客户信任度"，不是直接加薪。真正的薪资跃升来自 AI-900 + 1 年实操或者升级到 AI-102（Azure AI Engineer Associate） 之后 —— 澳洲 Azure AI Engineer 中位数能到 130k-160k AUD，AI-900 单独最多帮你跨进面试门槛。

这张证最有价值的三类人：

  1. 业务分析师 / 产品经理 / 项目经理：你不用自己训模型，但你要在需求评审里听懂"我们要做一个 RAG 应用，用 Azure AI Search + Azure OpenAI"，要能判断"这个需求该用 prebuilt Cognitive Service 还是 fine-tune 一个 GPT-4o"。AI-900 给的就是这套词汇 + 服务地图。
  2. 微软合作伙伴体系内的销售 / Pre-sales / Customer Success：微软 Solutions Partner 等级要求企业必须有一定数量的认证员工，AI-900 是计入条件的入门证之一。Accenture、Avanade、Deloitte 这类咨询公司会让非技术员工集体考。客户问"Azure OpenAI 和 ChatGPT 是不是一回事"你必须能立刻答出"Azure OpenAI 跑的是同样的 GPT-4o 模型，但部署在你的 Azure 租户里、数据不出企业边界、走企业 SLA"。
  3. 完全零基础但想转 AI 方向的人：相比 AIF-C01 题目结构上 AI-900 更直接，永不过期 这一点对学生和转行者意义大 —— 考一次终身有效，不用每 3 年续。

不适合考 AI-900 的人：

  • 想做 AI 工程师 / ML Engineer：AI-900 不会让你的简历在工程岗 HR 那里加分，直接冲 AI-102（Azure AI Engineer Associate）效率高 10 倍，AI-102 涵盖 AI-900 全部内容并加入实际 SDK 调用、Prompt Flow、Azure AI Search 集成。
  • 公司技术栈是 AWS 或 GCP：客户和同事不会用 Azure 服务名沟通，AI-900 在这种环境下零杠杆，应该考 AIF-C01 或 GCP 的 Generative AI Leader。
  • 已经有 1+ 年生成式 AI 实操经验的工程师：你的 GitHub 项目和实际产品远比 Foundational 证有说服力，AI-900 反而显得"基础证才考过"。

考试域分布

这里不是装饰信息，它决定你应该先把时间砸在哪些知识域上。

学习内容分布

18%

1. 描述 AI 工作负载与注意事项

Describe AI Workloads and Considerations

核心知识点
AI 概念负责任 AI公平性可靠性隐私与安全
22%

2. 描述 ML 基本原则

Describe Fundamental Principles of ML

核心知识点
监督学习无监督学习回归分类聚类Azure ML Designer
18%

3. 描述计算机视觉特性

Describe Features of Computer Vision

核心知识点
图像分类物体检测语义分割OCRAzure Vision
18%

4. 描述自然语言处理特性

Describe Features of NLP

核心知识点
文本分析情感分析关键短语提取翻译语言理解QnA
24%

5. 描述生成式 AI 特性

Describe Features of Generative AI

核心知识点
Azure OpenAIGPT 模型CopilotPrompt 工程DALL-E负责任生成 AI

备考节奏

有 AWS 实操经验

1 周

零基础切入

2-4 周

建议日投入

1 小时/天

学习路径预览

7 章
1
AI-900 考试概述与备考指南
30 min
2
AI 工作负载与注意事项
60 min
3
机器学习基本原理
90 min
4
计算机视觉工作负载
60 min
5
自然语言处理工作负载
60 min
6
生成式 AI 工作负载
60 min
+ 还有 1 章在完整学习路径里

分阶段备考路径

过来人总结的分阶段备考节奏，按周拆分，不是空话。

1

第一阶段：跑完 Microsoft Learn 官方 AI-900 学习路径（4-6 天）

去 learn.microsoft.com 搜 "AI-900 learning path"，里面有 5 个模块共约 10-12 小时的免费课程，完全对应五大考试域，由微软自己出。这是全网最好的 AI-900 资料，没有之一。重点过：分类 vs 回归 vs 聚类三类 ML 任务的区别、Azure AI Vision / Face / Document Intelligence / Custom Vision 各自的用途、Azure AI Language 里 sentiment / entity recognition / key phrase extraction / language detection 的区别、Azure OpenAI Service 和普通 OpenAI 的差异、Responsible AI 六大原则。

2

第二阶段：抢 Microsoft Virtual Training Days 免费考试券（1 天）

去 events.microsoft.com 搜 "AI-900 Virtual Training Day"，每个月微软官方都办一天免费在线培训，参加完会送一张 AI-900 考试券，能直接省 $99。这一步**先做不要拖**，因为名额按月放出，临近考试再找可能赶不上。培训本身也覆盖考纲，等于免费带你过一遍。

3

第三阶段：在 Azure AI Studio 实际点一遍服务（2-3 天）

注册 Azure 免费账户，在 Azure AI Studio / Azure Portal 里实际开一个 Azure AI Vision 资源、上传一张图试试 OCR；开一个 Language 资源做一次 sentiment analysis；在 Azure OpenAI Studio 里调一次 GPT-4o（如果账户已开通），调一下 temperature 看输出变化。这些操作每个 5 分钟，但能把抽象服务名变成肌肉记忆，考试有大量"以下哪个 Azure 服务用来做 X"的题，亲手点过的人正确率明显更高。

4

第四阶段：刷题 + 模考冲刺（最后 5-7 天）

至少做 200 道练习题 + 2-3 套全真模考。每道错题都要回去看官方文档对应那一段，**不要只记答案**，因为生成式 AI 章节是新加的、题库还在变化，死记硬背很容易翻车。模考稳定 800/1000 以上再去考。考试可以选 Pearson VUE 线下或 OnVUE 在线监考，新手强烈建议线下 —— OnVUE 对环境要求严苛（桌面清空、360 度展示房间、不能戴手表）。

通过者的真实经验

过来人的备考时长、分数、以及踩过的坑。

公司接了一个微软合作伙伴项目，要求销售团队全部考 AI-900。我完全非技术背景，第一周看 Microsoft Learn 的时候 Cognitive Services 那一堆服务名直接劝退 —— Vision、Face、Custom Vision、Document Intelligence、Form Recognizer，听起来都差不多。后来我做了一张 Excel 表把每个服务对应的"客户场景"列出来（比如客户说"自动读发票"= Document Intelligence），背完那张表，模考立刻 800+。建议非技术同学不要按服务名学，按"客户问题"反向学。

L. Park835/1000
SaaS 公司 Account Executive（IT 销售） · 备考 2 周

我是 BA，公司在评估 Azure OpenAI 替换内部呼叫中心的方案，被推去考 AI-900。最难的是机器学习那一章 —— classification / regression / clustering / forecasting 这四种任务怎么区分，每次都搞混。最后用一句话记住：要预测"是哪一类"=classification，要预测"数值"=regression，要"自动分组"=clustering，要预测"未来趋势"=forecasting。这一招过了之后整章正确率从 50% 拉到 90%。免费券是真的有，我参加 Virtual Training Day 拿到的，省了 $99。

J. Liu878/1000
银行业务分析师 · 备考 3 周

纯营销背景，零代码经验，是为了带 AI 营销项目去考的。最容易混淆的是 Content Moderator 和 Personalizer：前者是审内容（图片/文字里有没有不当信息），后者是个性化推荐（给用户推该看哪条内容），名字看起来都"和内容有关"，考试爱在这里挖坑。建议用一句话记：Moderator = 守门员，Personalizer = 推荐官。Responsible AI 六大原则我用首字母编了一个口诀（FRPITA），三天就背下来了。考的时候 Responsible AI 这部分一题没错。

S. Wang758/1000
快消品牌 Marketing Manager · 备考 4 周

同赛道认证对比

Azure AI FundamentalsAzure AI EngineerAWS AI Practitioner
机构AzureAzureAWS
级别基础级助理级基础级
考试费$99$165$75
时长45 min100 min90 min
单次考试题量505065
有效期0 年1 年3 年

备考技巧与常见失误

💡

**优先抢免费考试券**：每月 Microsoft Virtual Training Days 都有 AI-900 专场，参加一天免费在线培训送考试券，能省 $99。报名前先去 events.microsoft.com 搜 "AI-900 Virtual Training Day"，**先抢券再开始复习**。

💡

**ESL 加时**：母语非英语考生可以申请 ESL Accommodation 多 30 分钟，AI-900 原本 60 分钟，加完 90 分钟，差别巨大。报名时在 Accommodation 选项里勾选。

💡

**关键词敏感**：看到 "extract text from images" 想到 OCR / AI Vision；看到 "extract fields from invoices" 想到 Document Intelligence；看到 "classify customer feedback into positive/negative" 想到 Sentiment Analysis / AI Language；看到 "generate marketing copy" 想到 Azure OpenAI；看到 "prevent harmful content" 想到 Content Moderator / Content Safety。

💡

**多选题题目会告诉你选几个**：看到 "Select 2" 或 "Select 3" 严格按要求选，多选少选都算错。AI-900 多选题大约占 10-15%。

💡

**Case Study 留到最后做**：考试中后段有 case study（围绕同一个虚构公司的 5-7 题），占用时间多。先把前面单选多选刷完，剩余时间集中啃 case study。

💡

**线下考试优于在线**：有 Pearson VUE 实体考点的城市优先选线下。OnVUE 在线监考要求桌面清空、360 度展示房间、不能戴手表、不能离开座位，新手紧张容易出问题。

⚠️

**把 Cognitive Services 几个 Vision 类服务全混淆** — Azure AI Vision 是通用图像分析（OCR、标签、描述），Custom Vision 是自己上传图片训练分类器，Face 专做人脸（检测/识别/属性），Document Intelligence（原 Form Recognizer）专门提取发票/收据/表单结构化字段。题目每次都问"以下哪个最适合 X 场景"，必须分清。

⚠️

**搞不清 classification / regression / clustering 三类 ML 任务** — Classification 预测离散类别（垃圾邮件 yes/no），Regression 预测连续数值（房价多少），Clustering 是无监督自动分组（把客户分成 5 群但事先不知道每群是什么）。考试至少 3-5 题考这个区分。

⚠️

**生成式 AI 和传统 ML 混为一谈** — 传统 ML 要训练数据 + 标签 + 模型；生成式 AI 用的是预训练的基础模型（foundation model），通过 prompt 调用、可选 fine-tune 或 RAG。考题会问"以下哪个属于生成式 AI 工作负载"，混淆必错。

⚠️

**Content Moderator vs Personalizer 不分** — Content Moderator 是审内容（屏蔽不当文字/图片），Personalizer 是用强化学习做个性化推荐（给用户推什么内容/广告）。两个名字都"和内容有关"，但功能完全相反，每次必考。

⚠️

**Azure OpenAI Service 和普通 OpenAI 当成一回事** — 跑的模型相同（GPT-4o、GPT-4、Embeddings），但 Azure OpenAI 部署在你的 Azure 租户里，数据不会被用来训练 OpenAI 的模型，走企业 SLA + 区域合规。考企业场景题（医疗/金融/政府）几乎一定选 Azure OpenAI 而不是 OpenAI API。

⚠️

**Responsible AI 六大原则张冠李戴** — Fairness、Reliability and Safety、Privacy and Security、Inclusiveness、Transparency、Accountability。题目会给一个场景（比如"自动招聘工具歧视女性候选人"）问违反了哪条，必须能对号入座。

常见问题

如果你准备考 Azure AI Fundamentals，先从真题型练习开始。

849 道练习题、章节学习路径、模考、错题复盘和 AI 导师都在备考页里。

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849
练习题
7
章节
20h
学习时长
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备考快照

学习章节7
练习题849
预计学习时长20h

你会拿到什么

  • 7 个系统化学习章节，覆盖考试 5 大领域
  • 849 道精选练习题，每题附详细解析
  • 仿真模拟考试（50 题/45 分钟）
  • 错题本 + 智能复习，薄弱环节针对性突破
  • Fundamentals 级别认证，永不过期