Fähigkeit: ai901.practice_labs.micro.validated
Beschreibung: Erstellen Sie kurze, ausführbare und selbstvalidierende KI-901-Praxisübungen (15-25 Minuten). Jede Übung enthält Voraussetzungen, genaue Aufgaben, Validierungsschritte, erwartete Ausgaben und Bereinigung.
Kurskontext
Diese Fähigkeit stützt das Begleit-Repository zum Microsoft Press-Videokurs „AI-901" von Tim Warner unter C:\github\ai901. Der Kurs ist ein 16-teiliger Microsoft Press-Videokurs. Die Lektionen 01-07 sind Konzeptlektionen, die auf KI-901 Domäne 1 ausgerichtet sind. Die Lektionen 08-16 sind Baulektionen, die auf KI-901 Domäne 2 ausgerichtet sind. Jede Lektion befindet sich unter lessons/lesson-NN/README.md. Wenn eine Übung zur Unterstützung einer bestimmten Lektion erstellt wird, speichern Sie das Übungsartefakt unter lessons/lesson-NN/labs/, damit die Lernenden es neben dem Lektionsplan finden.
Zielgruppenprofil
Die KI-901-Zielgruppe steht am Anfang einer Karriere in der KI-Lösungsentwicklung. Die Lernenden haben konzeptionelles Wissen über KI in Azure, können Python-Code lesen und sind mit Azure-Ressourcen vertraut. Der Übungstext bleibt freundlich und direkt. Vermeiden Sie Fachjargon, der in der Lektion noch nicht eingeführt wurde.
Stilpriorität
Befolgen Sie den Microsoft Worldwide Learning Exam Writing Style Guide (WWL) für jeden Text, der Prüfungsformulierungen widerspiegelt (Titel, Zielaussagen, benannte Ressourcen, Firmenverweise). Befolgen Sie den Microsoft Writing Style Guide (MWSG) für den Übungstext selbst: freundlich, überfliegbar, Präsens, Satzfall-Großschreibung. Zwei MWSG-Konventionen, die durch WWL für unsere Übungen außer Kraft gesetzt werden: keine Kontraktionen und Großbuchstaben für Tastennamen (TAB, EINGABETASTE, STRG+ALT+ENTF).
Übungskategorien
KI-901-Übungen umfassen vier praktische Kategorien, die der KI-901-Baudomäne zugeordnet sind:
- foundry-portal – Praktische Arbeit im Microsoft Foundry-Portal. Modellbereitstellung aus dem Modellkatalog, Playground-Experimente, Einzel-Agent-Entwicklung, Prompt-Flow-Inspektion und Konfiguration von gestützten Chats ausschließlich im Portal.
- foundry-sdk – Python 3.12-Client-Apps, die Microsoft Foundry-Endpunkte mit den Paketen azure-ai-projects und azure-ai-agents aufrufen. Die Authentifizierung erfolgt schlüssellos über DefaultAzureCredential. Zu den Mustern gehören Chat Completion, Multi-Turn-Konversationen, Einzel-Agent-Aufrufe und toolunterstützte Agents.
- ai-services – Azure KI-Sprache, Azure KI-Sprache und Azure KI-Vision, die über Microsoft Foundry Tools genutzt werden. Beispiele: Textanalyse, Stimmungsanalyse, Schlüsselbegriffe, Entitätserkennung, Sprache-zu-Text, Text-zu-Sprache, Bildanalyse, optische Zeichenerkennung und Bildgenerierung.
- content-understanding – Azure Content Understanding-Analysatoren für die vier unterstützten Modalitäten: Dokumente, Bilder, Audio und Video. Umfasst die Erstellung von Analysatoren, Schemadefinition, Beispiel-Eingabeläufe und Ausgabevalidierung.
Standard-Erstellungswerkzeuge nach Kategorie:
- Für foundry-portal-Übungen ist der primäre Pfad das Microsoft Foundry-Portal unter
ai.azure.com. - Für foundry-sdk-Übungen ist der primäre Pfad Python 3.12 mit dem Foundry SDK und DefaultAzureCredential. Verwenden Sie niemals API-Schlüssel als Standard.
- Für ai-services-Übungen ist der primäre Pfad das Microsoft Foundry-Portal. Wenn Automatisierung erforderlich ist, verwenden Sie die Azure CLI für ressourcenseitige Vorgänge im Mandanten.
- Für content-understanding-Übungen ist der primäre Pfad das Microsoft Foundry-Portal. Wenn Code erforderlich ist, verwenden Sie Python 3.12 mit schlüsselloser Authentifizierung.
Grundsätze
Erforderliche Quellen:
- Microsoft Learn (Wahrheitsquelle für Dienstfunktionen, Konfiguration und Architektur). Zugriff über den Microsoft Learn MCP-Server (
ai901buddy-mslearn) mitmicrosoft_docs_searchundmicrosoft_docs_fetch. - Microsoft Learn-Codebeispiele (für Python SDK, Azure CLI und Bicep-Genauigkeit). Zugriff über
microsoft_code_sample_search. - Kanonische KI-901-Zielbereichsdatei:
.claude/skills/_references/ai901-objective-domain.md.
Recherchieren Sie immer zuerst. Erfinden Sie keine Dienstfunktionen, Modellnamen oder SKU-Optionen.
KI-901-Domänen (kanonisch)
Datum der gemessenen Fähigkeiten: 15. April 2026.
| Domäne | Gewichtung |
|---|---|
| KI-Konzepte und -Fähigkeiten identifizieren | 40-45 % |
| KI-Lösungen mit Microsoft Foundry implementieren | 55-60 % |
Domäne 1 umfasst die Konzeptlektionen 01-07 (keine praktischen Übungen erforderlich, obwohl optionale reflektierende Durchläufe erlaubt sind). Domäne 2 umfasst die Baulektionen 08-16 und ist die Hauptquelle für Übungsarbeit.
Stil und Wortgebrauch
Benennung von Ressourcen und Personen (WWL)
- Unternehmen: Verwenden Sie nur WWL-geprüfte fiktive Unternehmen aus der folgenden Tabelle. Verwenden Sie den vollständigen Firmennamen bei jeder Nennung.
- Personen: der Benutzer oder Benutzer1, Benutzer2, Benutzer3 (keine Leerzeichen).
- Server: Server1, Server2; Exch1, Exch2; SQL1, SQL2; DC1, DC2; DNS1, DNS2.
- Computer: Computer1, Computer2. Anwendungen: App1, App2. Subnetze: Subnetz1, Subnetz2. Standorte: Standort1, Standort2.
- Büros: Hauptbüro, Zweigstelle, Außenstelle. Städte: WWL-geprüft (Atlanta, Boston, Kairo, Frankfurt, London, New York, Paris, Seattle, Singapur, Sydney, Tokio usw.).
- Definieren Sie jeden Namen bei der ersten Nennung.
Geprüfte fiktive Unternehmen (WWL-Liste fiktiver Namen)
Verwenden Sie immer den vollständigen Firmennamen. Randomisieren Sie über die Liste – verwenden Sie nicht standardmäßig Contoso, Ltd.
| Unternehmen | Geprüfte URL |
|---|---|
| A. Datum Corporation | adatum.com |
| Adventure Works Cycles | adventure-works.com |
| Alpine Ski House | alpineskihouse.com |
| Bellows College | bellowscollege.com |
| Best For You Organics Company | bestforyouorganics.com |
| Blue Yonder Airlines | blueyonderairlines.com |
| City Power & Light | cpandl.com |
| Coho Vineyard | cohovineyard.com |
| Coho Winery | cohowinery.com |
| Coho Vineyard & Winery | cohovineyardandwinery.com |
| Consolidated Messenger | consolidatedmessenger.com |
| Contoso, Ltd. | contoso.com |
| Contoso Pharmaceuticals | contoso.com |
| Contoso Suites | contososuites.com |
| Fabrikam, Inc. | fabrikam.com |
| Fabrikam Residences | fabrikamresidences.com |
| First Up Consultants | firstupconsultants.com |
| Fourth Coffee | fourthcoffee.com |
| Graphic Design Institute | graphicdesigninstitute.com |
| Humongous Insurance | humongousinsurance.com |
| Lamna Healthcare Company | lamnahealthcare.com |
| Liberty's Delightful Bakery & Cafe | libertysdelightfulbakeryandcafe.com |
| Litware, Inc. | litwareinc.com |
| Lucerne Publishing | lucernepublishing.com |
| Margie's Travel | margiestravel.com |
| Munson's Pickles and Preserves Farm | munsonspicklesandpreservesfarm.com |
| Nod Publishers | nodpublishers.com |
| Northwind Electric Cars | northwindelectriccars.com |
| Northwind Traders | northwindtraders.com |
| Proseware, Inc. | proseware.com |
| Relecloud | relecloud.com |
| School of Fine Art | fineartschool.net |
| Southridge Video | southridgevideo.com |
| Tailspin Toys | tailspintoys.com |
| The Phone Company | thephone-company.com |
| Trey Research | treyresearch.net |
| VanArsdel, Ltd. | vanarsdelltd.com |
| Wide World Importers | wideworldimporters.com |
| Wingtip Toys | wingtiptoys.com |
| Woodgrove Bank | woodgrovebank.com |
Wortgebrauch (WWL)
- benannt, nicht genannt.
- melden, nicht beschweren.
- Vermeiden Sie ermitteln; verwenden Sie überprüfen, identifizieren, festlegen, einrichten, berechnen, entscheiden.
- Vermeiden Sie kann; verwenden Sie können oder könnte.
- Vermeiden Sie unter Verwendung von allein; verwenden Sie durch Verwendung von.
- Vermeiden Sie bestimmte Bestimmwörter (alle, keine, nur, immer, nie) und unbestimmte Qualifikatoren (wenige, viele, mehrere, einige, normalerweise).
- Standort logisch, Ort physisch – niemals austauschen.
- Plural über (s).
- Zielaussagen: Sie müssen ... / Sie müssen sicherstellen, dass ...
Formatierung
- Fett für anklickbare UI-Elemente, Azure CLI-Befehle und Python-Klassen- oder Methodennamen, die wörtlich eingegeben werden.
- Eingabeneutrale Verben: auswählen (nicht klicken), eingeben (nicht tippen), zu ... gehen, öffnen, schließen.
- Imperativ in Verfahrensschritten.
- Dateinamen mit Datei gekennzeichnet: die main.py-Datei, die deploy.bicep-Datei.
- Großbuchstaben für Tastennamen: TAB, EINGABETASTE, STRG+ALT+ENTF.
- Satzfall-Großschreibung an anderer Stelle; Produktnamen und Eigennamen sind Ausnahmen.
- Oxford-Komma in Aufzählungen mit drei oder mehr Elementen.
- Einfaches ASCII – keine geschweiften Anführungszeichen, en- oder em-Striche; verwenden Sie
--und->. - Schreiben Sie Null bis neun aus; Ziffern für 10 und darüber.
Globalisierung
- Sätze 15-20 Wörter. Aktiv. Einfache Zeitformen.
- Kein
/oder-als Satzzeichen (ersetzen Sie erstellen/bearbeiten/anzeigen durch erstellen, bearbeiten und anzeigen). - Keine Possessivformen bei Produktnamen. Keine Nominalisierungen. Keine Substantivstapel.
Umbenennungstabelle (nicht verhandelbar)
Verwenden Sie immer aktuelle Microsoft-Produktnamen. Verwenden Sie niemals einen zurückgezogenen oder veralteten Namen, auch wenn der Benutzer es tut. Ordnen Sie stillschweigend dem aktuellen Namen zu.
| Zurückgezogener / Legacy-Name | Aktueller Name |
|---|---|
| Azure Active Directory (Azure AD) | Microsoft Entra ID |
| Azure AD-Mandant | Microsoft Entra-Mandant |
| Azure AD Conditional Access | Microsoft Entra Conditional Access |
| Azure AD B2B / B2C | Microsoft Entra External ID |
| Azure AD PIM | Microsoft Entra Privileged Identity Management |
| Azure OpenAI Service (eigenständig, nach dem Rebranding) | Azure OpenAI in Microsoft Foundry |
| Azure AI Studio | Microsoft Foundry |
| Azure AI Foundry | Microsoft Foundry |
| Azure AI Foundry Tools | Microsoft Foundry Tools |
| Cognitive Services (Dach) | Azure KI-Dienste |
| Azure Cognitive Services for Language | Azure KI-Sprache |
| Azure Cognitive Services for Speech | Azure KI-Sprache |
| Azure Cognitive Services for Vision | Azure KI-Vision |
| Form Recognizer | Azure KI-Dokumentenintelligenz |
| Custom Vision | Azure KI-Vision (benutzerdefinierte Bildklassifizierung und Objekterkennung) |
| LUIS | Konversationelles Sprachverständnis von Azure KI-Sprache |
| QnA Maker | Benutzerdefinierte Beantwortung von Azure KI-Sprache |
Authentifizierungsstandards (nicht verhandelbar)
Für jede codebasierte Übung:
- Verwenden Sie DefaultAzureCredential aus dem Paket azure.identity.
- Der Lernende meldet sich mit az login an, bevor er das Skript ausführt.
- Betten Sie niemals einen API-Schlüssel in Code, Umgebungsdateien oder Konfigurationsdateien ein.
- Der Foundry-Projektendpunkt ist der einzige wertähnliche Geheimniswert. Speichern Sie ihn in einer Umgebungsvariable mit dem Namen PROJECT_ENDPOINT.
- Weisen Sie dem Lernenden die Rolle Azure KI-Benutzer für das Foundry-Projekt zu, bevor das Skript ausgeführt wird. Nehmen Sie dies als Anforderung des Ausgangszustands auf.
Schutzmaßnahmen
- Bleiben Sie im KI-901-Umfang (grundlegende KI-Konzepte und praktische Arbeit mit Microsoft Foundry). Vermeiden Sie Pro-Code-Modelltraining oder fortgeschrittenes MLOps.
- Bevorzugen Sie den kostengünstigsten Weg. Verwenden Sie gpt-4o-mini oder gpt-5-mini, es sei denn, die Lektion erfordert ein größeres Modell. Verwenden Sie den kostenlosen F0-Tarif von Azure KI Services, wo verfügbar.
- Keine Kontraktionen an irgendeiner Stelle der Übung.
- Keine mehrdeutigen „klicken Sie herum, bis ..."-Schritte. Jeder Schritt hat eine genaue UI-Bezeichnung, einen genauen Azure CLI-Befehl oder eine genaue Python-Anweisung.
- Fügen Sie immer eine Bereinigung oder ein Rollback ein. Listen Sie für Übungen, die Modellbereitstellungen, Agentendefinitionen, KI-Dienstressourcen, Content Understanding-Analysatoren, Ressourcengruppen oder Speicherkonten erstellen, die genauen Löschschritte auf.
Bereinigungserwartungen (nicht verhandelbar)
Die Bereinigung ist in jeder Übung nicht verhandelbar. Zu den spezifischen KI-901-Bereinigungszielen gehören:
- Modellbereitstellungen in Microsoft Foundry. Löschen Sie unter Meine Assets > Modelle und Endpunkte.
- Agentendefinitionen, die im Agents-Dienst erstellt wurden. Löschen Sie unter Agents im Foundry-Portal.
- Azure KI-Dienstressourcen (Sprache, Sprache, Vision, Dokumentenintelligenz). Löschen Sie über das Azure-Portal oder mit az cognitiveservices account delete.
- Content Understanding-Analysatoren. Löschen Sie aus dem Content Understanding-Arbeitsbereich im Foundry-Portal.
- Foundry-Projekte und Foundry-Hubs, wenn die Übung sie erstellt hat.
- Ressourcengruppen, die nur Übungsressourcen enthielten, gelöscht mit az group delete --name --yes --no-wait.
- Speicherkonten und hochgeladene Beispieldateien, wenn die Übung sie bereitgestellt hat.
- Lokale Python-Virtualenvironments und heruntergeladene Beispieldaten, wenn die Übung sie erstellt hat.
Die Bereinigungsvalidierung bestätigt, dass die Löschung erfolgreich war, indem sie den übergeordneten Bereich auflistet und zeigt, dass die Ressource verschwunden ist.
Platzierung von Kosten- und Lizenzierungswarnungen
Wenn die Übung eines der folgenden Elemente verwendet, erscheint eine Warnung unmittelbar nach Voraussetzungen und vor Ausgangszustand:
- Ein Modell mit einem Kontextfenster größer als 128.000 Token.
- Ein multimodales oder Reasoning-Modell, das zu Premium-Tarifen abgerechnet wird.
- Azure Content Understanding (Preise pro Seite, pro Bild, pro Minute).
- Azure KI-Sprache-Batchtranskription oder benutzerdefinierte Stimme.
- Azure KI-Vision Read OCR im großen Maßstab.
- Jede Azure-Ressource über den kostenlosen Tarif hinaus.
Die Warnung gibt den Kostentreiber, die ungefähre Kostengrößenordnung und den Bereinigungsschritt an, der die Kosten stoppt.
Randomisierung fiktiver Unternehmen (nicht verhandelbar)
Randomisieren Sie über die oben genannte WWL-geprüfte Liste. Verwenden Sie nicht standardmäßig Contoso, Ltd. Verwenden Sie immer den vollständigen Firmennamen.
Zeitrahmenrichtlinie
Eine Übung enthält nicht mehr als 12 Schritte insgesamt über alle Aufgaben hinweg. Wenn die Übung mehr erfordert, teilen Sie sie in zwei engere Übungen auf. Die angestrebte Bearbeitungszeit beträgt 15-25 Minuten für einen Lernenden, der die entsprechende Lektion abgeschlossen hat.
Arbeitsablauf
- Wählen Sie ein einzelnes KI-901-Ziel aus
.claude/skills/_references/ai901-objective-domain.mdaus und geben Sie es am Anfang der Übung an. Wenn die Übung eine bestimmte Lektion unterstützt, nennen Sie den Lektionsordner (lessons/lesson-NN/). - Recherchieren Sie die beabsichtigte Konfiguration in Microsoft Learn mit
microsoft_docs_search. - Wählen Sie einen primären Pfad, der der Übungskategorie entspricht (Microsoft Foundry-Portal, Python 3.12 + Foundry SDK mit DefaultAzureCredential, Azure KI-Dienste über Foundry Tools oder Content Understanding).
- Verwenden Sie
microsoft_code_sample_search, um Python-, Azure CLI- oder Bicep-Codeausschnitte zu überprüfen. - Verwenden Sie
microsoft_docs_fetchfür detaillierte Informationen auf Seitenebene zu jeder Dienstfunktion, SDK-Klasse oder jedem Konfigurationsschritt. - Fügen Sie Validierungsgates nach jedem Hauptschritt hinzu (Portal-UI-Status, Azure CLI-Ausgabe, Python-Skriptausgabe, Ergebnis des Analysatorlaufs).
- Fügen Sie eine Bereinigung hinzu, die die Arbeit genau rückgängig macht, mit einer abschließenden Validierung, dass die Bereinigung erfolgreich war.