AI-102 – Azure AI Engineer Associate

Introdução ao Exame

A certificação AI-102: Azure AI Engineer Associate é uma das credenciais mais reconhecidas da Microsoft para profissionais que desenvolvem soluções inteligentes usando o Azure AI. O exame valida competências práticas em planejar, projetar, construir, gerenciar e implantar aplicações de inteligência artificial na nuvem. A formação cobre desde o uso de Azure Cognitive Services, Azure AI Foundry e Azure OpenAI Service, até a integração de modelos de machine learning em soluções corporativas.
O curso preparatório ensina como utilizar as ferramentas do Azure AI para criar agentes conversacionais, sistemas de visão computacional, processamento de linguagem natural e análise de dados. Com suporte para Python e C#, o Azure AI oferece flexibilidade para desenvolver aplicações inovadoras e escaláveis. Além disso, a plataforma inclui o Azure AI Foundry, um ambiente que simplifica o ciclo completo de criação e implementação de IA generativa — tornando o desenvolvimento mais ágil e eficiente.

Requisitos do Exame

Para prestar o exame AI-102, o candidato deve ter experiência em linguagens de programação (Python ou C#), além de conhecimento em machine learning e nos serviços de IA do Azure, como Cognitive Services, Azure AI Studio e Azure Machine Learning. Também é importante compreender APIs REST, containers e conceitos de segurança e governança de dados em IA. O exame mede a capacidade de planejar e implementar soluções de IA, configurar serviços cognitivos, desenvolver bots e integrar modelos de linguagem e visão em aplicações empresariais.

Benefícios da Certificação

Obter a certificação Azure AI Engineer Associate é um grande diferencial competitivo para quem atua em inteligência artificial aplicada à nuvem. O profissional certificado demonstra domínio em projetar e implementar soluções inteligentes usando a infraestrutura do Microsoft Azure, algo altamente valorizado por empresas em todo o mundo. A certificação abre portas para cargos como Engenheiro de IA, Arquiteto de Soluções, Cientista de Dados e Consultor de IA, consolidando a credibilidade técnica e ampliando as oportunidades de crescimento profissional.
Além disso, a credencial comprova habilidades em IA generativa, visão computacional, análise de linguagem natural e automação inteligente, tornando o profissional apto a liderar projetos que envolvem inovação, eficiência operacional e transformação digital com base em IA.

Para quem se dirige

O curso é indicado para engenheiros de IA, desenvolvedores, cientistas de dados, profissionais de TI e arquitetos de soluções que desejam criar e implementar soluções inteligentes no ecossistema Azure. É ideal para quem atua em aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão por computador e IA generativa, além de ser recomendado para consultores e gestores que planejam integrar recursos cognitivos e modelos de IA em aplicações corporativas de larga escala.
Profissionais que buscam certificação oficial Microsoft também encontrarão aqui uma oportunidade de especialização prática e direcionada ao mercado, com enfoque em cenários reais de automação, análise e inovação digital.

Conteúdo programático

O curso preparatório para o AI-102: Azure AI Engineer Associate abrange todas as competências do exame oficial:

1. Planejamento e Implementação de Soluções de IA no Azure

Visão geral dos serviços de IA no Azure
Planejamento de soluções de IA com base em requisitos de negócios
Configuração e uso do Azure Machine Learning Studio
Integração de soluções de IA em aplicativos corporativos

2. Implementação de Serviços Cognitivos

Visão geral dos Serviços Cognitivos do Azure
Configuração de APIs para visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural
Implementação de soluções baseadas em análise de imagem, vídeo e texto
Personalização e ajuste de serviços cognitivos para demandas específicas

3. Desenvolvimento de Chatbots com o Azure Bot Service

Criação e configuração de bots usando o Azure Bot Service
Implementação de diálogos e fluxos de conversação
Integração de bots com serviços de IA, como reconhecimento de fala e processamento de linguagem
Publicação de bots em várias plataformas (Microsoft Teams, Web, etc.)

4. Criação de Modelos de Machine Learning

Treinamento e avaliação de modelos de machine learning no Azure
Uso de AutoML e experimentos automáticos
Desenvolvimento de soluções baseadas em aprendizado supervisionado e não supervisionado
Implantação e monitoramento de modelos de machine learning

5. Implementação de Soluções de IA Conversacional

Configuração de soluções de IA para assistentes virtuais
Uso de linguagem natural e análise de sentimentos em soluções conversacionais
Automatização de interações com clientes usando IA
Otimização de experiências de conversação com aprendizado contínuo

6. Considerações de Segurança e Governança em Soluções de IA

Configuração de políticas de segurança para dados de IA
Implementação de práticas de governança e conformidade de IA
Gerenciamento de identidades e acessos em soluções de IA
Monitoramento e mitigação de riscos de IA

7. Preparação para o Exame AI-102

Formato do exame AI-102
Simulados e práticas de exame
Dicas para o exame: Estratégias de resposta
Revisão de tópicos e conceitos chave

Diferencial

O diferencial deste curso está no enfoque prático, atualizado e orientado a projetos reais, com laboratórios imersivos, exercícios guiados e simulados que espelham o exame oficial. A formação também destaca o uso do Azure AI Foundry e do Azure OpenAI Service para desenvolver soluções baseadas em IA generativa, análise de linguagem e automação cognitiva.
Além disso, o curso oferece apoio financeiro acessível, incluindo a possibilidade de utilização do cheque formação digital e pagamento em prestações mensais sem juros via Cofidis Pay. Essa abordagem flexível permite que profissionais de diferentes perfis acessem uma certificação de alto valor com investimento planejado.
Ao concluir a formação, o aluno estará preparado para atuar com inteligência artificial aplicada em ambientes Azure, dominando desde o design até a governança de soluções completas, com foco em inovação, ética e eficiência tecnológica.