Azureの資格2つめに挑戦するよ
次はAzure認定資格の基礎(Fundamental)レベルのAIを扱う資格、正式名称『Microsift Certified: Azure AI Fundamentals』に合格してきました。
こちらも基礎レベルなので準備すれば受かってふつうではあるのですが、これから挑戦する方や未来の自分向けに、今回も情報を残して振り返っておこうと思います。
- Azureの資格2つめに挑戦するよ
- Azureの資格の中の AI Fundamentalsの位置
- 挑戦への経緯
- やったこと
- 学習の流れ
- 残暑の9月にに試験会場へ行くのこと
- 試験まとめ
- AI-900: Azure AI Fundamentals の難易度
- 『AI-900: Azure AI Fundamentals』資格試験所感：AIや機械学習、データのことを押さえておこう！
- 今後の展望
- おまけ：これまでの受験記録だよ
- おまけ2：このエントリのアイキャッチ画像
Azureの資格の中の AI Fundamentalsの位置
AZ-900の記事に書いた通りですが、Azure認定資格が全18個。うち基礎のFundamentalsレベルが計3個。
- 全体を扱うAzure Fundamentals
- AIを扱うAzure AI Fundamentals
- データの基礎を扱うAzure Data Fundamentals
AIの資格は正式名称がMicrosoft Certified: Azure AI Fundamentals、合格に必要な試験の名前がCertifed: が抜けてMicrosoft Azure AI Fundamentals、この試験のコード体系がAI-900となっています。
なかなかわかりづらいのですがPDFの資格情報の図を再掲。
３領域ある図の下の「データとデータアナリティクス領域」＋「アプリ領域」の横断の場所にあるのがこのAI-900とその上位のAssociateレベルのAIの資格。このエリアと左下の「データとデータアナリティクス領域」が機械学習、AI、データサイエンス、データエンジニアリング周りが集まった、おそらく資格面でも注力しているであろうエリアになります。
資格自体の説明ページはこちらです。
挑戦への経緯
きっかけ
AZ-900はまあ難易度はそれほど高くないので、予定通り合格できました。Fundamentalsレベルがだいたいこれぐらいなら後の２つも獲れるだろうという予測が建てられます。世は生成AI時代、ChatGPTブームにプライベートでは機械学習の簡単な本も読んだり画像生成AIにも入門してきました。次に獲るならAIだろう...ということでAI-900を次のターゲットに定めました。
私的には今までの人生で獲得してきた資格を全カウントすると、遠く高校生の頃に遡った英検2級とか今はもう跡形もないワープロ検定、大学で獲った教員免許、ほかIT資格諸々合わせると合計29個。あとひとつで30個になってキリがよいからという単純な理由もあります。(笑)
書いている人のAzure AI Fundamentals歴
まだでーす。公式ページには以下のように、この資格には前提条件がないことが書いてあります。
プログラミングの一般知識や経験があることが推奨されますが、必須ではありません。 Azure AI Fundamentals は、Azure Data Scientist Associate、Azure AI Engineer Associate、Azure Developer Associate など、他の Azure ロールベースの認定資格の基礎を補強できますが、これらの資格の必須条件ではありません。
別ページには
この試験は、技術的および非技術的背景の両方を持つ方を対象としています。 データ サイエンスとソフトウェア エンジニアリングの経験は必要ありません。 ただし、次に関する知識をお持ちですと、ベネフィットがあります。
クラウドの基本
クライアント-サーバー アプリケーション
Azure AI Fundamentals は、Azure Data Scientist Associate や Azure AI Engineer Associate などの他の Azure ロールベースの認定の準備に使用できますが、いずれの前提条件でもありません。
Azureの実務経験とよく使う興味のあるサービス
ここもAZ-900の時に書いた通りです。
やったこと
基本方針の策定
元々Azureを扱った商業書籍自体が少ないのですが、AI-900は資格としては比較的マイナーなのか本も見当たりませんね。
今回は関係しそうな本 → 公式でも推奨されているオンライン学習リソースであるMicrosoft Learn → 約束のUdemy の順で進めることにしました。おそらく2～3週間で行けるのだろうという見込みで、明確には期限を定めずに進みました。
スタプラで学習記録を可視化する
いつもどおり、長く使っている学習アプリのStudyplusをを継続して、時間の計測にも使いました。
完全にもうTwitter改めXに放流する機能はなくなってしまって地味に不便です。
なおAZ-900の合格記録にフォロワー数がもうすぐ2000人達成と書いたのですが、無事に2000人突破しました。でも時々増減して怖いので祝うのはもう少し後にしよう...
Tweets by iwasiman twitter.com
ネット上の合格エントリは...省略
ぐぐると出てはくるのですが、まあFundamentalsレベルだしそんなに戸惑うことはないだろうということで省略しました。
学習の流れ
本：生成AI系
『ソフトウェア開発にChatGPTは使えるのか？――設計からコーディングまでAIの限界を探る』。ソフトウェアエンジニアリングの視点からどれだけ使えるのか解説した本。平易な文章であちこちユーモアも入っていてよかったです。
『OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門』。こちらもAIの歴史総まとめから、LangChainなど関連ライブラリを使ってGPTと関連したアプリをどう作っていくか解説した、上と同じようなテーマの本。こちらも参考になります。おじさんと猫と恐竜が見えるこの本の表紙、画像生成AIのDALL-E2で作られたそうですね。
とエンジニアの普段からの嗜み的に読んでいる技術書は2冊読了したのですが、Azure OpenAI Serviceの深い話はAI-900には出てこないので、ぶっちゃけ資格そのものにはあまり影響しなかったですね。
この手のテーマの技術書というとあとは『生成AI・ChatGPTでPythonプログラミング アウトプットを10倍にする！GPT4&GPT3.5対応』が面白そうなので後にとっておいてあります。
本：機械学習系
『図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書』。そもそもMLやDLってなんぞやという一番最初の入門の本。たくさん出ている即戦力シリーズですが、これで機械学習の概念を知っておくのはめちゃくちゃ重要でした。
僕は未読なのですが、類書では『図解即戦力 AIのしくみと活用がこれ1冊でしっかりわかる教科書 単行本（ソフトカバー）』、『図解即戦力 AIエンジニアの実務と知識がこれ1冊でしっかりわかる教科書』もおそらく領域が被っていてこの資格の役に立ちそうです。
『スッキリわかるPythonによる機械学習入門 (スッキリわかる入門シリーズ)』。こちらもAmazonで星がたくさん付いているド定番の入門書。読んだだけで実際に手を動かしてPythonプログラミングはしていないのですが、実際にPythonでコードを書いて実現すると本書のようになる→これをAzure Machine Learning デザイナー上でやるとだいたい同じことができるんだな、とイメージが繋がるのは重要でした。
こちらで僕が読んだ2冊も資格対策というよりエンジニアの普段からの嗜み的に読んだものでしたが、結果としては役立ちました。
ということでAI-900突破にはまずAIや機械学習自体について、大まかな概念から理解していることが重要でした。
公式のデジタルトレーニング Microsoft Learn で学ぶ
よく紹介されているので今回はこちらを一式やってみることにしました。Microsoftアカウントが必要なので個人もしくは仕事のメアドで登録が必要です。
タブで「認定資格」を選ぶとAzureだけにかかわらずMicrosoftの資格がぜんぶドカドカッと出てきて、ここは体系図を見たほうが良いです。
タブで「ラーニングパス」を選んで『すべてのラーニング パスとモジュールを参照する』の画面に遷移するとまたドカドカッと4000件以上の結果が出てきて圧倒されるので、ここも把握に慣れが必要です。
- 「ラーニングパス」とは、このサイトで学べる各種大テーマ。例えば『Microsoft Azure AI Fundamentals: 人工知能の概要』など。
- たくさんある「ラーニングパス」の中で、Azureの資格18個にはそれぞれに対応するラーニングパスが定義されている。Fundamentalsレベルなら数個、Associateレベルになると10個以上。お互いに重複はしない。
- 例えばAI-900であれば『～人工知能の概要』『～機械学習用のビジュアルツールについて調べる』『～Computer Visionについて調べる』『～自然言語処理について調べる』『～意思決定支援について調べる』『～ナレッジマイニングについて調べる』の合計６つのラーニングパスが用意されている。
- 「ラーニングパス」の命名にはある程度ルールがあるが、不統一。
- AI-900であればラーニングパス名の先頭に「Microsoft Azure AI Fundamentals: 」と試験の英語名がprefixについていて検索しやすい。
- Azure全体の基礎のAzure Fundamentals(AZ-900)であれば先頭に「Microsoft Azure の基礎: 」と、微妙に日本語になってprefixがついている。
- Azure Data Fundamentals(DP-900)も先頭に「Microsoft Azureデータの基礎: 」のprefix。こちらはAzureの後に半角スペースがない！
- そしてAssociateレベルの資格になると、ラーニングパス名の先頭に何も付いていなかったり
XX-100:のようなコードのほうが付いていたり....
と、機械学習エンジニアだったらデータの欠損値があるじゃないか！と言いたくなりそうな表記揺れがけっこうあります。日本語化は完全にされているのですが、まあこのへんは仕方ないですね。
そして概念の階層構造として ラーニングパス＞モジュール＞ユニット というものがあります。
- 「モジュール」とは、1つのラーニングパスの中に1～N個ある中テーマのような分類。例えばラーニングパス『Microsoft Azure AI Fundamentals: 人工知能の概要』の下にあるモジュールは『Azure で AI の使用を開始する』『Azure OpenAI Service の概要』の2つ。
- このラーニングパスとモジュールが両方、トップページから検索可能なので最初分かりにくい。よく見ると検索条件のチェックボックスで絞れる。
- そしてこの中テーマ「モジュール」の1つの中を構成しているN個ある目次のようなひとつひとつが「ユニット」。モジュール『Azure で AI の使用を開始する』の下には『AIの概要』『機械学習を理解する』...のユニットがあるといった具合。
- ひとつの「ユニット」はURLで区別できる１つのWebページで、読むのに数分とだいたい書いてある。もっと短い時間でも読めることが多い。
- ひとつの「ユニット」を構成するコンテンツとしてはテキスト、写真、イラスト、動画で、けっこうよくできている。
- ひとつの「モジュール」を構成するN個の「ユニット」は必ず最初は「はじめに」、最後は「知識チェック」「まとめ」で終わる。
- ひとつの「モジュール」を構成する「ユニット」の中に0個か1個、演習課題のユニットがある。Azureの対応するコンピューティングリソースを作って、動かして、そのモジュールで扱ったAI機能を実際に動かして、最後にお掃除して終わり...という段取り。必要なコードはGitHubが示されているが、示されているのはみな同じ場所。
→https://github.com/MicrosoftLearning/AI-900-AIFundamental
「演習課題」のユニットだけはまだ英語でしたが、ページごとGoogle翻訳などすれば普通に読めます。ちなみに動かすときのコードがMS必殺のPowerShellで用意されていて、Pythonじゃないのか...！と思ったりしました。
こうやって慣れていくと、『すべてのラーニング パスとモジュールを参照する』ページの見方がようやくだんだん分かってきます。
検索条件の製品で「Azure」を選び、
ロールで「AIエンジニア」だけを選び、
レベルで「初級」がFundamentals相当でこれだけを選び、
種類で「ラーニングパス」だけにしてモジュールを除外すると...まだ13件で多し。
さらに検索窓で資格の名前で「AI-900」か「Azure AI Fundamentals」を入力すると...この資格で指定されている6つだけに絞り込める
というわけですね。
各ユニットの中身のコンテンツのほうは白背景でなかなか良くできています。英文の日本語訳はそんなには不自然ではなく、冒頭にはMicrosoftのAI技術への取り組みが動画で紹介されていたり、このへんもしっかりしています。
AI-900に必要なラーニングパスは前述の6つ、モジュールを全部合わせると19、ユニット数≒Webページ数は129。学ぶのに必要な時間が各ラーニングパスやモジュールにも示されています。演習込みとなっているのでしょうが、AI-900の分を全部合計すると14.5時間。
実際には演習を省いてざっと目を通したら自分の場合は4時間ほどでした。
達成すると「おめでとうございます！」と表示が出てきたりアンケートが示されたり、Expが貯まっていってトロフィーがもらえたり、ゲーミフィケーション的なところもなかなか工夫されています。
なお資格のページから指示に従って進んでいけばラーニングパス終了時、次のラーニングパスは自動的に表示されてそのまま進めばよいはずです。自分の場合はなぜか途中で『生成AIの概要』というAI-900に必須ではないはずのラーニングパスも出てきて、ついでに見てしまいました。AI術師とかやってるとやっぱり見たくなるんじゃ...!
ということで資格合格に必須ではなさそうですが、このLearnで学んでおくのも良いと思います。自分は演習課題はまったくやらずに流し読みしただけでしたが、これは試験には影響しませんでした。おそらくFundamentalsレベルではみな同じではと思います。
Udemyで学ぶ
定番のUdemy。AI-900の講座は比較的マイナーですが、日本語で読めるものが2つあります。
フライハイツアカデミー(Freiheitsakademie)作の講座、後発なのか評価の件数は伸びてないけど評価は4.3で十分、ベストセラーになっています。
1つめが簡単めの基本問題、2～4が模擬試験で合計4つの演習テスト、それぞれの問題数は40～54問。合格ラインも本試験と同じ70%。各問題には解説もついていてしっかり学ぶことができます。2400円で値段も手ごろ、これをしっかりやれば大丈夫でしょう。まずはこの講座がお勧めですね。
自分は１回目の平均正答率が77%で数字上はすでに合格ライン。しかし油断は禁物なので2周目もやって正答90%。さらに念を入れて直前の3周目は93%まで行きました。
なお試験の制限時間は1.5Hとなっていますが、4択ですぐ選んで答える問題ばかりなので時間切れになることはほぼないかと思います。
こちらは前からあるAzure StudyAcademy作の問題集講座。評価件数は多いけど評価は3.9でちょい低め、値段は2400円で手ごろです。
演習テスト1～3まであるのですが3は拍子抜けする1問があるだけ、演習テスト1の98問と演習テスト2の68問がメインとなります。なぜか合格ラインが謎の90%と高く設定してありました。
初見だと上の『【2023年最新版】～』講座より問題の難易度は若干難しめでした。そしてレビューにもよく出てくるのですが、この講座は解説がついてないんですね。(ゼロではなくたまについてくる問題もあります)
まあ問題はかなり広く網羅されていて役には立つので、上の『【2023年最新版】～』の次にやるといいかと思います。
自分の場合は1周目で正答79%、2周目で92%と上がりました。
自分は上の2講座でAI-900試験対策には十分でした。なおUdemy内の英語講座だとAI-900は確か20件ぐらいあって、これを選べばまず大丈夫なんだろうという定番有名講座が3つぐらいありました。
タイムマネジメントは...意識しない
AI-900試験の本番試験はAZ-900と同じで35問前後、合格ライン70%、試験時間は45分。Udemyをやった結果1回分の模擬試験で1周目から15分ぐらいだったので時間は十分でした。
AI-900試験についても時間は余裕で行けると思います。AZ-900より試験範囲が若干狭いので、準備していれば即答できる問題が多いです。
MS公式サンプル、模試
このへんも今回もスキップしちゃいました。
準備を整えるのこと
管理はAWS認定の時のようにGoogle SpreadSheetで行い進行させていきました。AZ-900の時はUdemyで1講座のみでしたが、今回はAIという新分野ということもあり万全を期して2講座やりました。
仕事では相変わらず日々いろんなことが起こっているのですがなんとかいなしてきました。今回はエライ人と1on1する機会がちょうどあったので、資格の30個目に何を隠そう週末チャレンジしてきます！と今回もコミットメントをまたキメて週末です。
ほか、継続して行っているタスクとしては最近凝っているAIイラスト制作がありましたが、こちらは制作速度が投稿頻度を上回っているので何を隠そう2か月ぐらい先までの分がもう完成しています。前日も画像生成AIのStable Diffusionを触って、おっAI文化祭企画用のいいイラストの元絵ができたぞムフ...としたりする余裕をもって、試験当日となりました。
残暑の9月にに試験会場へ行くのこと
テストセンターへ
今回もオンラインのトラブルを避け安全を考えてテストセンター受験です。いつも行っている新宿「西新宿テストセンター」、新宿西口にあるDaiwa西新宿ビル8Fに受けに行きました。今回は9:15の回で朝方はやや涼しくなってきましたね。
試験本番！
準備してきたので本番は今回もスムーズです。Udemyそのままではないですが、理解していると答えられる似たような問題はけっこう出ました。
- 機械学習の概念と重要ワード。分析手法の「分類」「回帰」「クラスタリング」「異常検知」をどんなケースで使うか
- Microsoftが提唱する"責任あるAIの基本原則"6つ。どのケースでどれが当てはまるかが頻出。
- Azure OpenAI Service配下の各サービスの基礎。生成AIの話はそんなには出ない。
- 旧Azure Cognitve Services配下の各AIサービス、その下のいろんな機能の使い方
このへんがよく出た印象です。
なお、手書きフォームを認識させたりBotを作ったり動画を解析したりするすでに機能のあるAIサービス群の名前がApplied AI Services。Azure Cognitve Servicesという認知領域のサービス群のAPI群の下にあるのが人間の五感に近いVision(視覚),Speech(話す),Language(言葉),Decision(選択),Search(検索)でその下にいろんな機能あり。
これらをひっくるめたのがAzure Cognitve Servicesでしたが、2023/7からAzure AI Servicesと名前が変わったそうです。
一方、かねてからのOpenAI社との協業で実現してきたおなじみGPTや大規模言語モデルをAzureの仮想マシン上で使えるサービス群全体の名前がAzure OpenAI ServiceでこちらはServiceにsがつかない。
Azure AI Services とAzure OpenAI Service で違いはOpenがつくかと複数系のs。AWSでもこういうサービス名変更あるあるかと思いますが、わかりづらい～！！
すぐ分かる試験結果
Azure認定資格は今も試験直後に分かるようになっていて予定通り合格です。試験の受付でペーパーももらいました。
ペーパーに書いてある「マイクロソフト認定プロフェッショナル(MCP)メンバーサイト」というのが今はMicrosoft Learnのサイトと統合されていますが、反映まで7営業日以内、土曜でしたが試験が終わった後しばらくしたらもうメールが来て反映されていました。ありがたやありがたや。
試験まとめ
得点：950点
合格ラインが700点なので余裕をもって合格できました。
AWS認定だとSAA:836点、DVA:845点、SOA:801点、DOP:902点、SCS:875点、DBS：804点、SAP:785点、CLF:882点。
Azure認定だと前回のAzure Fundamentals(AZ-900)が850点だったのでだいぶ高得点ですね。AIという新分野なので念入りに準備したぶん、結果に反映されたという感じです。Udemyで8割超え→本番でも8割超えが相場でしたが今回はUdemyで9割超え→本番も9割超えという結果でした。
費用：2.2万(実質1.5万円)
生成AIの本が2冊、機械学習の本が2冊で計4冊で約1万2000円、しかし半分はこのブログの収益のアマギフ券で賄っているので実質約5000円。
Udemyの講座2つで4000円ぐらいでしょうが片方は会社のUdemy Businessで無料で済むので1800円。
試験は自分のクレカで申し込んで13,750円、合計実質1.5万円でした。
受験料はAzure Fundamentalsと同じです。AWS認定の『クラウドプラクティショナー』は税込み12,100円なので若干高めですね。
学習期間と時間：ちょうど2週間、約20H
本はまあ直接は資格対策ではなかったので外すと、
- 公式のMicrosoft Learnのラーニングパス6つに目を通すのに 5H
- Udemy『【2023年最新版】AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals 模擬問題集』学習に11H
- Udemy『試験対策！Microsoft AI-900 模擬試験問題 ※日本語対応』学習に4H
合計約20H前後となりました。Azure認定1つめのAZ-900が約30Hだったのに比べるとスピードアップしました。20Hに読んだ本の分も加えると...25H～30H、まあだいたい同じぐらいですね。
- アソシエイトレベルのSAA/DVA/SOA：70～80H
- 専門知識のSCS,DBS：40～50H
- プロフェッショナルレベルのDOP：80～90H
- プロフェッショナルレベルのSAP：～120H
- SAPの1週間後に獲ったCLF：10H
- Azure認定のAZ-900:Azure Fundamentals：約30H
AI-900: Azure AI Fundamentals の難易度
- 資格の範囲にないサービス名も出てきて惑わされたり、逆に知っていると不正解を導けたりすることがAWS認定でもAzure認定でも共通して発生するが、このAI-900試験は範囲外のキーワードが(ゼロではないが)あまり出てこない
- そしてAI-900試験の範囲はAI関係にフォーカスしていて、あまり広くない
以上から、AIや機械学習の概念を知っているという前提があるなら、AZ-900より若干楽かな？という印象でした。(※個人の感想です)
またAWS認定の基礎レベルの『クラウドプラクティショナー(CLF)』がAzure認定のFundamentalsレベルのAZ-900,AI-900,DP-900の3資格と同等と言われています。
それはそうなのですが、CLFは試験時間90分で65問。Azure認定は試験時間45分で35～40問。ということもあり、Azure認定のFundamentalsレベルのほうが若干楽かな？という印象でした。(※個人の感想ですw)
とはいえ僕の場合はAWSのほうでクラウドの概念を知っていたことがAzure認定でも無意識のところで役立っているのはあると思います。Azure認定→AWS認定の順に獲る方は逆に、CLF試験のほうが楽だった～という印象を持たれるかもしれません。
『AI-900: Azure AI Fundamentals』資格試験所感：AIや機械学習、データのことを押さえておこう！
至極当たり前なのですが、大量のデータがインプットにあるから機械学習はそこから学んで統計的な正解を導くことができ、それが各種AI技術に繋がっています。このへんの概念と基礎知識を知っておくことは大事ですね。
クラウドの概念を知る、たくさんあるサービス名の基礎と使い道を知っておく...といういつものクラウド資格の学習とは若干違う世界の話になるので、そのつもりでチャレンジするとよいでしょう。
AWSにもAI系サービスいろいろありますが、Azureでも相当するものは大体あって、あー人間の五感に相当するAI技術はもう一通り揃っていて、Microsoftもかなり力を入れてるのね～というのが分かってなかなか楽しかったですね。
ちなみにUdemyの問題でも、例えば人間の顔を判別するFacesのサービスで「検証」「分析」「認証」「認可」「識別」「判別」「認識」とか似たような意味の言葉が表記揺れで混在していたりします。本番では困ったら英語版の表現を確認するというテク、AI-900では役に立つかもしれません。
今後の展望
ということでAzure認定2冠となりました。ものはついで、Fundamentalsレベルの最後のひとつ
- Associateレベルの機械学習に繋がるけどDB系のデータの話が出る『DP-900: Azure Data Fundamentals』
もそのうち獲ってしまおうと思います。そのあとは中級のアソシエイトレベルに進んで
- 『Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate』で試験名が微妙に違って『AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution』
がどれくらい難しいのか、周囲の機械学習の『DP-100: Azure Data Scientist Associate』やデータエンジニアの『DP-203: Azure Data Engineer Associate』などなど他のAssociateレベルの資格群はどんななのか...という感じですね。そのうち深堀りしてみようと思います。
learn.microsoft.com learn.microsoft.com
おまけ：これまでの受験記録だよ
当ブログの資格試験の合格エントリシリーズは以下を記録しています。
- 【AWS】AWS認定『ソリューションアーキテクト- アソシエイト』(SAA)に未経験から合格した話：ふりかえり - Rのつく財団入り口
- 【AWS】AWS認定『ソリューションアーキテクト- アソシエイト』(SAA)に未経験から合格した話：学習の流れ - Rのつく財団入り口
- 【AWS】AWS認定『ソリューションアーキテクト- アソシエイト』(SAA)に未経験から合格した話：これから挑戦する方へ - Rのつく財団入り口
- 【AWS】AWS認定『デベロッパー - アソシエイト』(DVA)に合格した話 - Rのつく財団入り口
- 【AWS】AWS認定『SysOps アドミニストレーター - アソシエイト』(SOA)も合格した話 - Rのつく財団入り口
- 【AWS】実務2日から突破するAWS認定『DevOpsエンジニア - プロフェッショナル』(DOP)の合格記録 - Rのつく財団入り口
- 【AWS】実務2日から突破するAWS認定『セキュリティ - 専門知識』(SCS)の合格記録 - Rのつく財団入り口
- 【AWS】実務2日から突破するAWS認定『データベース - 専門知識』(DBS)の合格記録 - Rのつく財団入り口
- 【AWS】実務2日から突破するAWS認定『ソリューションアーキテクト - プロフェッショナル』(SAP)の合格記録 - Rのつく財団入り口
- 【AWS】実務2日から突破するAWS認定『クラウドプラクティショナー』(CLF)の合格記録 - Rのつく財団入り口
- 【AWS】AWS認定突破にかかった学習期間と学習時間をまとめてみよう - Rのつく財団入り口
- 【AWS】日本語で読めるAWS認定の資格対策本まとめ (2022年6月更新) - Rのつく財団入り口
Azure
おまけ2：このエントリのアイキャッチ画像
またまた、元の絵は画像生成AIのStable Diffusionで生成し、かつ手を加えて制作物としたAIイラストです。前回のエントリで今後またAzureの資格の合格エントリを書く機会があったら、またAzureな美しい空の絵でも添えることにいたしましょう...と書いていた通り、今度はちょっと秋っぽい空にしました。
ファンタジー世界のキャラクターが秋空に、ふと遠くに残してきた故郷の空を想う...という感じのシチュエーションです。元はAI文化祭というTwitterイベント用に作った絵の副産物でした。Positiveなほうの以下の呪文とSeed値を用いて同一キャラクターを召喚し、画像ソフトの直接編集で手直し、別生成のエンブレムやタイトル文字を配置して今の形にしています。
absurdres, absolutely resolution, highres, texture, (masterpiece: 1.5), (best quality:1.5 ), (fantasy atmosphere), (beautiful sky:1.5), (autumn sky at background), (magnificent view), (plains),(outdoor:1.3), (depth:1.2), BREAK 1boy, standing, (beautiful detailed blue hair), medium hair, curly hair, dark skin, (highly detailed beautiful face and eyes:1.1),deep blue eye, (embarrassed), (confused), t shirt, (green necklace), (bracelet), upper body, (middle ages:1.3), looking at viewer, <lora:flat2:-0.25>
今回は強めのbeautiful sky, autumn sky at backgroundのプロンプトで空を召喚することができました。次回のDP-900の時もまたAzureな秋空を添えることにいたしましょう。なお画像生成AIが一番得意としているのは女の子ですが、この絵は男の子です。(｀・ω・´)シャキーン
それでは、AWSの雲海の王国と並んで名高いAzureの紺碧の空の王国に挑戦する方々に、風のご加護のありますように....(`・ω・́)ゝビシッ
