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AI-102 微軟AI工程師認證: 在 Azure 中開發 AI 解決方案(Develop AI solutions in Azure)

Created by Build School Learn
Updated 2025-11-18
Current Status
Not Enrolled
Price
NTD 7,900(含一張考試卷)
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This course is currently closed

[有意考證者請留意] 本課程為 Microsoft Azure AI 進階 + AI102 微軟AI工程師認證 + AI 企業開發實務，有意學習 AI 解決方案、AI Agent開發者並導入AI企業應用，歡迎預約下單以取得課程內容存取權 – https://learn.build-school.com/zh-hant/product/training-microsoft-certified-ai102/ ; 於本網頁中按”參加這門課程 / Enroll” 報名註冊亦可進入課程下單頁，下單後將可以存取課程教材/影片/Lab/考證練習題，即可線上自主學習，並於Live 實況課程時參加講師講解課程內容。

成為真正擁有AI 企業開發實務者，不只是考證知識而已。結合真正的AI 開發實務，並升級企業 AI 技能，同時拿下微軟全球認可的AI認證!
AI-102 是專為 設計與實作 Azure AI 解決方案 而打造的國際認證，從基礎到高階實務，帶你一次掌握 AI 視覺、語言、知識挖掘、生成式 AI 等核心技能。取得 AI 102 Azure AI 工程師認證，為自己的職涯成長加分，並成為企業AI導入與開發的領頭者!

🎯 你將學會

  1. 規劃與管理 Azure AI 解決方案
    • 服務選型、部署策略、監控與最佳化
  2. 生成式 AI 應用
    • Azure OpenAI、提示工程與Context Engineering、你需要模型微調嗎?
  3. 計算機視覺實務
    • 影像/影片分析、自訂模型訓練與部署
  4. 自然語言處理 (NLP)
    • 文字分析、語音轉換、智慧對話系統
  5. 知識挖掘與文件智能
    • 資料提取、搜尋引擎整合、自訂技能
  6. AI 內容安全審核 – 文字與影像內容檢測、合規應用

💡 適合對象

  • 想進入 AI 領域 的技術者/工程人員
  • IT / 開發人員轉職 AI 工程師
  • 企業內部 AI 專案開發者
  • 準備 Azure AI 工程師認證

🔥 為什麼該報名這門課？

課程大綱Lab / Demo
Module 1: 規劃和管理 Azure AI 解決方案
(認證內容)
1. 選取適當的 Azure AI Foundry 服務
2. 規劃、建立及部署 Azure AI Foundry 服務
3. 管理、監視及保護 Azure AI Foundry 服務
4. 實作負責任 AI 解決方案(Responsible AI)
(實務補充)
1. Azure 基礎知識及 Azure AI 服務 – 管理與維運		Lab: 建立 Azure OpenAI Service
Lab: 使用 Azure AI Foundry 主要功能
* 模型目錄與佈署 / API Key 管理 / 模型測試Playground及 Web 佈署
* 管理專案及Azure AI 資源
Lab: 使用 Content Filter 內容篩選
Lab: Azure 基礎知識與管理
* 訂閱帳戶(Subscription) / 資源群組(Resource Group) / 資源(Resource) 關係
* 資源的權限管理 (IAM – 了解角色及存取控制)
* 預算設置及成本估算
* 其它常用管理工具 – Azure Cloud Shell / CLI / PowerShell
Module 2-1: 實作生成式 AI 解決方案
(實務補充)
1. 提示工程 Prompt Engineering / Context 上下文重要性及 LLM 模型基礎
2. 了解AI 應用設計與 Agent
3. 工具 Function Call (呼叫外部 API 強化模型能力)
(認證內容)
1. Azure AI Foundry 建置生成式 AI 解決方案
2. 使用 Azure OpenAI 來生成內容
3. 優化及運行生成式 AI 解決方案		Lab: 提示工程 Prompt Engineering / Context 上下文重要性及 LLM 模型基礎
Lab: AI 應用設計與Agent入門 – 運用知識庫 + 工具增強能力
* 透過低程式碼自動化工具 n8n 上手及POC實驗
Lab: 結合試算表自動生成報告文案
Lab: 內部系統或第三方 API 轉為工具供 LLM / AI Agent 使用
Lab: 了解 function call 運作機制及原生寫法 – 正確引用工具
Module 2-2: 知識庫及 RAG 應用 (補充模型知識並優化生成)
(實務補充)
1. RAG 與嵌入 Embedding 向量化 – 向量 / 相近詞 / 向量資料庫
2. RAG 檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation)及應用情境
Lab: 結合知識庫的客服 Workflow
Lab: 了解 Embedding 及 RAG 技術原理 – 使用 LlamaIndex 實作文件查詢(文件問答機器人)
Lab: 向量資料庫及 Azure AI Search
Module 2-3: 評估 Evaluation (輸出正確性/相關性等指標的評估測試)
(實務補充)
1. 常用的評估指標
2. 評估資料集的生成與清理技巧		Lab: Azure AI Foundry 上的評估工具及執行
Lab: 評估執行 – 自動化 LLM 評估工具 Promptfoo / n8n evaluation評估
Lab: 生成客服常見問題 – LLM 生成與結構化輸出 Structured Output
Module 3: 實作 AI Agent 代理解決方案
(認證內容)
1. 建立自定義 Agent 代理程式
2. 使用 Semantic Kernel 實作
3. 測試、優化及部署Agent 代理程式
(實務補充)
1. 使用低程式碼Low Code 平台 vs 原生開發 或 框架開發?
– POC或正式上線?
– 平台或框架目標是開發效率的提升 (從學習/維護性及是否過度抽象化的多面向考量; 使用框架/平台不等同模型輸出品質的提升)
2. 模型輸出品質提升與優化技巧 (更有意義的指標及真正帶著走的技能)
3. 關注模型能力提升及應用情境 (了解每一代新的底層模型能力提升、限制、應用情境 ; 是否模型一升級，許多開發/優化技巧不再需要?)		Lab: AI 應用整合 – C# .NET 應用串接內部系統
Lab: AI 應用整合 – Python FastAPI 串接內部系統
Module 4: 自然語言處理 (NLP) 解決方案
(實務補充)
1. 常見的 NLP 工作負載
2. 命名實體識別 NER (Named Entity Recognition)
3. 分類與打標籤
4. 去識別化及知識摘要
5. 意圖 Intent 判讀
(認證內容)
1. Azure NLP 解決方案 – 模型/工具和服務
2. 分析及翻譯文字
3. 語音服務
4. 實作自定義語言模型		Lab: 實作命名實體識別 NER (Named Entity Recognition) 與 Function Call 參數提取
Lab: 客戶Profile自動生成 (依客戶往來email，生成3個標籤及總結文字)
Lab: 意圖判斷
Lab: Azure Language Studio (判斷評論正向度及找出關鍵字/並透過Python呼叫 API)

Demo – Text to Speech 文字轉語音 + API 存取
Demo – 交談語言理解 : Conversational Language Understanding
Module 5.1: 推理模型的應用 (實務補充)
Module 5.2: 再論工具 Function Call 與 MCP (Model Context Protocol) (實務補充)
1. LLM 模型如何引用工具及正確率
2. MCP vs Function Call?
3. 需要為你的應用開發 MCP Server 嗎?		Lab: 使用推理模型進行排班(多個限制條件下求最佳解問題)
Lab: 實作股價資訊查詢的MCP Server，並在 VSCode / Claude 中使用
Module 6: 實作電腦視覺解決方案 (10-15%)
Module 7: 知識採礦和資訊擷取解決方案(15-20%)
(認證內容)
Azure AI 搜尋服務解決方案
Azure AI 文件智慧服務 Document Intelligence
Azure AI Content Understanding 擷取資訊		Lab: 分析圖片 : 找出物件並給定圖片標題 / OCR文字辨視
Lab – Document Intelligence Studio 分析文件
Module 8: AI102 認證準備及題目練習
1. 註冊線上練習課程 – Build School Learn
2. AI102 模擬題練習及講解
  • AI 實戰教學：每個模組都配合真實案例與專案實作
  • 一次到位：學完立即應用於工作與專案
  • 國際認可：證照全球通用，職場競爭力大幅提升

[常見的考證報名者問題與回答FAQ]

若下單後，就能提前就取得教材開始準備? 或課程講義/影片/考證練習題?
A: 可以的，當完成下單確認，系統即會自動發送課程開通，可立即線上存取教材，包括 AI102 的講義、教學影片、依考證大綱的講解影片、約250題的練習題供提前備考。另將提供PersonVue 考試用的 Coupon Code，請詳讀下一題。

本課程是包含一次考證嗎?
A: 是的，本課程包含一次的 PersonVue的考試用 Coupon Code，但需自行線上預約考證並自行於預約時段考證。PersonVue為微軟在全球委托的認證機構，你可以自行至官網預約考科及考試時間，可自行選擇「線上考證(OnVue線上考證服務)」，或在「台灣各考證中心(實體考)」，建議可線上考證即可(考量方便性; 因是獨自考試，考證中心不一定能預約到你想要的時段; 線上考時段多且可在家獨立空間考試)。當您下單後，將會收到email通知，內含一次考證用的Coupon Code，可於 PersonVue預約頁面中輸入，無需再付其它費用，自行選擇考試時間及方式(線上或實體)。預約取消/改期等，請直接至PersonVue官網操作 (全球皆為如此，我們無法代為處理; PersonVue考試預約/取消/改期需考生個人自行操作，也都是個別預約時段考試，並無團體考證)

建議: 可先預約考證時間，例如:上完課後1~2個月內，因考證需一股作氣，隔太久會沒動力。依我們準備的內容/教材及準備心法，即可順利應考。

但請留意: 您在本網站下單後取得的 Coupon Code 有效期(約為9個月左右)，為電子數位產品下單後無法取消/退回，但可供他人使用，敬請留意並見諒。使用 Coupon Code 於 PersonVue 預約考試日期後，若後續欲延期，也是依其規格(為原訂考試時間前幾日前，詳細延期規定請依PersonVue其公告。

如何預約考證?

A: 從此連結進入(如下圖) – https://learn.microsoft.com/zh-tw/credentials/certifications/azure-ai-engineer/?practice-assessment-type=certification

除了適合於資訊領域工作者或工程師外，請問本課程非 IT人員也能參加？
A: 本科目為微軟Azure AI 較進階內容，適合AI工程試/開發者/IT或資訊背景。建議非技術人員，如:一般的上班族、行銷、業務或工程技術人員，可從 AI-900 微軟的AI基礎認證培訓開始。了解及應用雲端已是數位人才之必備知識及技能，AI-900也能幫助學生及即將進入數位資訊領域的新人能快速進入 Microsoft Azure AI 的世界，並實際運用在生活和工作當中。

下單後的教材型式為何? 最近的培訓梯次沒辦法參加，還有其他梯次或線上/影片可學習嗎?
A: 我們會定期(3個月左右) 有培訓梯次，但下單後即會提供線上教材/影片/Lab/考證練習題等供線上學習，因此本課程為「線上自主學習」+每3-4個月一次課程更新最新內容「線上實體同步直播並提供錄影」。其它注意事項:

  • 「線上自主學習」- 下單後即可存取完整教材並自主學習 (教材包括:影片+講義 + Lab 逐步演練文件+AI工具/平台試用帳號，將持續更新內容以跟進最新 AI 技術與趨勢，例如: GPT-5模型已推出，或較新的MCP 開發，於新梯次加入此內容)
  • 「線上實體同步直播與錄影」- 每3~4個月1梯次，可參加該梯次的線上實體同步直播課並更新最新的 AI 技術內容，課後將會提供錄影於本平台後續線上自主學習或複習。
    • 直播課前3個工作日將 email通知並提供線上Teams會議連結 – 若至上課日前3個工作日，該梯次報名學員數未達 10名，將通知已報名學員延至下一梯次，仍可先依線上學習教材自主學習
    • 線上教材已很完整，包括:範例、可逐步演練的 Lab 講義、高品質的影片隨時回播，線上教材自主學習也能達到很好的學習效果
  • 課程 Lab 實作將會使用到 OpenAI API 或 Azure OpenAI API 與雲端 Colab、n8n AI平台與Promptfoo 評估工具等，也將會使用我們的 Server，下單後將會收到相關試用帳號的Email通知; 參加線上實體同步直播課程時，講師亦將協助開通試用帳號並指導如何自行建立帳號。
  • 上述工具/平台僅供課堂間練習及 Lab 用，請勿用於非本堂課學習用途或專案用途，敬請多多見諒，僅保留課程下單後3個月的使用權，也請盡早學習 (線上學習教材仍可持續存取學習並持續更新2年); 您也可自行申請相關工具/平台帳號或API、自行建立帳號/環境以滿足後續內部或自行使用，課程中也說明了如何申請。

考證的準備心法為何? AI102 認證準備方法 (8天每次3小時 : 24+小時準備)

A: 以本課程的內容 (教學影片+講義+練習題) 搭配 MS Learn 官方AI102 學習材料已足夠了，考證要目標導向，擬定一個短期目標並執行，以2023/12月至2025/8月我們舉辦的培訓及考證梯次為例已超過 280 位通過微軟900系列的認證。考證準備方法如下:

  1. 課程內容摘要 + 將 Lab 大致玩一下 ; 以下反覆 3 次 (考前1天為最後1次)
  2. MS Learn (每個單元模組都要看過) – 搭配實機操作幫助記憶及理解
  3. 模擬題練習 (Build School Learn Quiz) – 回看 MS Learn / MS Doc 官方文件 (用關鍵字搜尋) + 實機操作再次回顧

考證可選中文或英文嗎?
A: 大多數的考科皆提供多語系，可以自選繁體中文或英文考試。

Build School 專業講師群 – Dann Wu (Dann哥) / Weber Yang

Dann Wu 吳典璋 : Build School 軟體工程/資訊學校創辦人 / 前 Microsoft 微軟資深產品行銷經理 / 台灣青築未來協會 Build the Future 理事長 (Build School 校友會)

20+年資訊軟體業經驗、職位包括工程師、PM、業務、行銷、歷經外商及本土公司，曾任職 Microsoft 微軟 .NET / Visual Studio / Azure DevOps(TFS) 資深產品行銷經理，目前創辦 Build School 軟體工程師就業及軟體開發培訓，成立台灣青築未來協會 Build the Future 以培育青年學子並支持公益團體。

Build School 是最酷的軟體工程/AI與IT專業培訓學校，我們也協助企業更有效的找到專業軟體及 IT 人才! 成立9年培育 600+ 位軟體與資訊人才，目前有台北新竹培訓場域及線上學習平台 Build School Learn。與 Microsoft 台灣微軟合作推廣認證、數位技能、AI 及雲端/軟體技術至 2025/9月達 3,200 人次培訓，協助職場與社會人士及青年學子養成數位技能以提升就業力。

Build School Learn 最完整的微軟認證培訓及學習地圖 – https://learn.build-school.com/

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