Para quem é
Estudantes, analistas, pessoas de produto, desenvolvedores iniciantes e profissionais que precisam entender cenários de IA sem começar por matemática avançada.
AI-900: guia de estudos
A AI-900 valida fundamentos de inteligencia artificial no Azure. A prova cobre machine learning, visao computacional, processamento de linguagem natural, busca, IA generativa e principios de IA responsavel.
Conhecimento previo
Nao exige programacao profunda. Ajuda conhecer dados, APIs, automacao e exemplos de uso de IA em empresas.
Assuntos cobrados
- Tipos de carga de trabalho de IA e machine learning.
- Visao computacional, reconhecimento de imagem, OCR e analise de formularios.
- Processamento de linguagem natural, fala, traducao e extracao de informacoes.
- Busca cognitiva, IA generativa e principios de uso responsavel.
Plano de estudos
Comece separando cada carga de trabalho em uma tabela: problema, entrada, saída e serviço Azure relacionado. Depois revise exemplos práticos, como classificar imagens, extrair texto, criar chatbots e pesquisar documentos. Finalize com simulados e revisão dos termos que confundiram você.
Erros comuns
O principal erro é tratar toda IA como a mesma coisa. A prova quer que você diferencie quando usar visão, linguagem, busca, machine learning ou IA generativa. Também vale revisar os princípios de IA responsável, porque eles aparecem em perguntas conceituais.
Materiais recomendados
Use a página oficial da AI-900 e pratique descrevendo cenários de uso em linguagem simples.
Perguntas frequentes
Preciso saber Python?
Não para a AI-900. Programação ajuda em projetos reais, mas a certificação é de fundamentos.
AI-900 combina com carreira de dados?
Sim. Ela complementa DP-900 ao mostrar como dados podem alimentar cargas de trabalho inteligentes.
Última atualização: 4 de agosto de 2026.