Ôn Tập & Chiến Thuật Thi AI-901
Agenda
Thời gian đọc ước tính: ~25 phút
Domain: Tổng hợp tất cả domains
Sau bài này, bạn sẽ:
- ✅ Ôn lại toàn bộ key concepts theo format thi
- ✅ Luyện tập 30 practice questions chuẩn format AI-901
- ✅ Nắm được chiến thuật làm bài và quản lý thời gian
Tổng Hợp Key Concepts
Domain 1: AI Concepts (40–45%)
1A. Responsible AI — 6 Nguyên Tắc
| Nguyên Tắc | Câu hỏi cốt lõi | Từ khóa nhận dạng |
|---|---|---|
| Fairness | Có ai bị đối xử bất công? | bias, discrimination, demographic groups |
| Reliability & Safety | AI có hoạt động đúng và an toàn? | consistent, fail safe, unexpected conditions |
| Privacy & Security | Dữ liệu cá nhân có được bảo vệ? | personal data, consent, data minimization |
| Inclusiveness | Có ai bị loại trừ? | accessibility, diverse abilities, empower |
| Transparency | AI có giải thích được quyết định? | explainable, understandable, limitations |
| Accountability | Ai chịu trách nhiệm khi AI sai? | governance, human oversight, responsible |
1B. AI Model Components
| Concept | Key Point |
|---|---|
| Tokenization | Token = đơn vị xử lý; billing tính theo token |
| Context Window | Giới hạn token model có thể "nhớ" trong 1 lần xử lý |
| Temperature | 0 = deterministic, 1+ = creative/random |
| Deployment Types | Standard (pay-per-token), PTU (reserved), Managed Compute (custom) |
| Model Selection | Language, Vision, Multimodal, Speech, Embedding |
1C. AI Workloads
| Workload | Azure Service | Use Case |
|---|---|---|
| Text Analysis (NER, Sentiment, KPE, Summarization) | Azure AI Language | Phân tích văn bản |
| Speech-to-Text / TTS | Azure AI Speech | Voice apps |
| Computer Vision | Azure AI Vision / GPT-4o | Image analysis |
| Image Generation | DALL-E 3 | Content creation |
| Information Extraction | Azure Content Understanding | Forms, documents |
| Generative AI | Azure OpenAI / Foundry | Chat, code, content |
| Agentic AI | Azure AI Agent Service | Multi-step automation |
Domain 2: Microsoft Foundry Implementation (55–60%)
2A. Generative AI Apps & Agents
| Topic | Key Point |
|---|---|
| Foundry Structure | Hub (governance) → Project (workspace) |
| Deploy Model | Model Catalog → Select → Deploy → Standard/PTU |
| Playground | Test model, adjust system prompt, view code |
| Chat App | azure-ai-inference SDK, SystemMessage + UserMessage |
| Multi-turn | Gửi full message history mỗi request |
| Streaming | stream=True → nhận chunks, tốt cho UX |
| Agent Anatomy | Agent (config) + Thread (session) + Run (execution) + Tools |
| Code Interpreter | Chạy Python sandbox, chính xác 100% |
| File Search | Managed RAG, upload files → auto vector store |
2B-2D. Workload Solutions
| Domain | Service | Python Package |
|---|---|---|
| Text Analysis | Azure AI Language | azure-ai-textanalytics |
| Speech STT/TTS | Azure AI Speech | azure-cognitiveservices-speech |
| Vision | GPT-4o multimodal / Azure AI Vision | azure-ai-inference |
| Image Generation | DALL-E 3 | openai (AzureOpenAI) |
| Information Extraction | Azure Content Understanding | REST API / azure-ai-documentintelligence |
30 Practice Questions
Phần 1: Responsible AI (10 câu)
AI tuyển dụng từ chối 90% CV của phụ nữ. Principle nào bị vi phạm?
A. Transparency
B. Fairness ✅
C. Accountability
D. Reliability
Giải thích: Phân biệt đối xử theo giới tính = Fairness.
Chatbot y tế thu thập toàn bộ hội thoại để training mà không xin phép. Principle nào bị vi phạm?
A. Fairness
B. Transparency
C. Privacy & Security ✅
D. Inclusiveness
Giải thích: Thu thập data cá nhân không có consent = Privacy.
AI từ chối khoản vay nhưng không giải thích lý do. Principle nào bị vi phạm NHẤT?
A. Accountability
B. Fairness
C. Transparency ✅
D. Reliability
Giải thích: Không thể giải thích quyết định = Transparency.
App nhận diện giọng nói độ chính xác 95% với giọng chuẩn nhưng chỉ 60% với accent vùng miền. Principle nào?
A. Reliability & Safety
B. Fairness ✅
C. Inclusiveness
D. Transparency
Giải thích: Có thể là cả Fairness (phân biệt accent) và Inclusiveness (không phục vụ đủ mọi người) — nhưng Fairness cụ thể hơn.
Xe tự lái dừng khẩn cấp và bật hazard light khi sensor mất tín hiệu thay vì tiếp tục chạy. Principle nào được áp dụng?
A. Transparency
B. Fairness
C. Reliability & Safety ✅
D. Accountability
Giải thích: Fail safe = dừng an toàn khi có sự cố = Reliability & Safety.
Company dùng AI cho hiring nhưng không có ai kiểm soát kết quả. Principle nào bị vi phạm?
A. Fairness
B. Transparency
C. Inclusiveness
D. Accountability ✅
Giải thích: Không có human oversight = Accountability.
Microsoft Transparency Notes là công cụ hỗ trợ principle nào?
A. Fairness
B. Accountability
C. Transparency ✅
D. Privacy
Giải thích: Transparency Notes mô tả khả năng/giới hạn của AI = Transparency.
Screen reader và AI mô tả ảnh hỗ trợ người khiếm thị. Principle nào nhất?
A. Fairness
B. Inclusiveness ✅
C. Reliability
D. Transparency
Giải thích: Hỗ trợ người khuyết tật, mọi người đều có thể dùng = Inclusiveness.
AI cần hoạt động đúng kể cả khi bị tấn công adversarial. Principle nào?
A. Privacy & Security
B. Reliability & Safety ✅
C. Fairness
D. Accountability
Giải thích: Resilient với adversarial attacks = Reliability & Safety.
Team AI không lưu lại log, không ai biết model quyết định thế nào. Hai principles nào bị vi phạm?
A. Fairness và Inclusiveness
B. Transparency và Accountability ✅
C. Privacy và Reliability
D. Fairness và Transparency
Giải thích: Không giải thích được (Transparency) + không ai chịu trách nhiệm (Accountability).
Phần 2: AI Models & Workloads (10 câu)
Model cần xử lý cả text prompt và ảnh. Loại model nào?
A. Language Model
B. Embedding Model
C. Multimodal Model ✅
D. Speech Model
Deploy model cho startup với traffic không đều, muốn tối ưu chi phí. Deployment type nào?
A. Provisioned (PTU)
B. Managed Compute
C. Standard (Pay-per-token) ✅
D. Developer Tier
temperature = 0 phù hợp nhất khi nào?
A. Creative writing
B. Brainstorming
C. Code generation và fact Q&A ✅
D. Storytelling
Cần tự động tag bài báo theo người/công ty/địa điểm được đề cập. Workload nào?
A. Sentiment Analysis
B. Named Entity Recognition ✅
C. Key Phrase Extraction
D. Summarization
Rút gọn báo cáo 100 trang thành 1 trang, giữ nguyên từ ngữ gốc. Kỹ thuật nào?
A. Abstractive Summarization
B. Extractive Summarization ✅
C. Key Phrase Extraction
D. Sentiment Analysis
Chatbot đặt lịch, gửi email, và search web tự động. Loại AI nào?
A. Generative AI
B. Computer Vision
C. Agentic AI ✅
D. Speech AI
App đọc hóa đơn PDF và điền vào ERP. Service nào?
A. Azure AI Language
B. Azure Content Understanding ✅
C. Azure AI Speech
D. DALL-E 3
Tạo ảnh marketing từ mô tả văn bản. Service nào?
A. Azure AI Vision
B. Azure AI Language
C. DALL-E 3 ✅
D. Azure Content Understanding
Phụ đề tự động cho video hội nghị. Workload nào?
A. Text Analysis
B. Computer Vision
C. Speech-to-Text ✅
D. Information Extraction
Tìm kiếm ngữ nghĩa trong 10,000 tài liệu. Loại model nào cần thiết?
A. Language Model
B. Embedding Model ✅
C. Vision Model
D. Speech Model
Phần 3: Microsoft Foundry Implementation (10 câu)
Trong Foundry, nơi nào quản lý RBAC, shared connections, và billing?
A. Project
B. Playground
C. Hub ✅
D. Model Catalog
Chatbot "quên" context sau mỗi message. Nguyên nhân là gì?
A. Temperature quá cao
B. Message history không được gửi kèm mỗi request ✅
C. Model bị lỗi
D. Max tokens quá thấp
System message nên chứa gì?
A. Câu hỏi của user
B. Role, behavior, format, và giới hạn của model ✅
C. Token count
D. API key
Agent cần tính toán số học phức tạp chính xác 100%. Tool nào?
A. File Search
B. Function Calling
C. Code Interpreter ✅
D. Không cần tool
Agent cần trả lời Q&A từ 500 trang tài liệu nội bộ. Tool nào?
A. Code Interpreter
B. File Search ✅
C. Function Calling
D. System Prompt đủ rồi
Trong Agent Service, Thread là gì?
A. Một lần thực thi agent
B. Định nghĩa model và tools
C. Conversation session có lịch sử ✅
D. Tool call kết quả
Enterprise cần predictable latency và guaranteed throughput cho 10M requests/ngày. Deployment type nào?
A. Standard Global
B. Provisioned (PTU) ✅
C. Standard Regional
D. Developer Tier
Gửi audio WAV trực tiếp tới model để nhận câu trả lời. Cần model loại gì?
A. Language Model
B. Embedding Model
C. Multimodal Model (với audio support) ✅
D. Speech Model riêng lẻ
Azure Content Understanding "prebuilt-invoice" analyzer trả về gì?
A. Audio transcript
B. Image description
C. Structured key-value pairs từ invoice (vendor, date, amount...) ✅
D. Sentiment score
Khi nào dùng Microsoft Learn Sandbox thay Azure subscription?
A. Khi cần production deployment
B. Khi hết Azure free credit, cần môi trường Azure thật để học/test ✅
C. Khi cần custom model training
D. Khi cần store data lâu dài
Chiến Thuật Làm Bài
Phân Bổ Thời Gian (65 phút)
| Giai Đoạn | Thời Gian | Hành Động |
|---|---|---|
| Đọc nhanh toàn bài | 5 phút | Flag câu khó, skip câu không chắc |
| Làm câu dễ (60–70%) | 25 phút | Câu chắc chắn → làm ngay |
| Làm câu trung bình | 20 phút | Loại trừ 2 đáp án sai → chọn |
| Review câu đã flag | 10 phút | Quay lại câu khó |
| Final check | 5 phút | Không để trống |
Tips Làm Câu Scenario
1. Đọc câu hỏi cuối cùng TRƯỚC → biết cần tìm gì
2. Tìm "keyword" trong scenario → match với principle/service
3. Loại trừ: phương pháp "loại trừ 2" (eliminate obviously wrong)
4. Nếu có "MOST relevant" → chọn cái trực tiếp nhất
5. Không bao giờ để trống — 25% cơ hội nếu đoán random
Keyword Cheat Sheet
| Keyword trong câu | Likely Answer |
|---|---|
| "bias", "discrimination", "demographic" | Fairness |
| "fail safe", "consistent", "unexpected" | Reliability & Safety |
| "personal data", "consent", "collect" | Privacy & Security |
| "accessibility", "disability", "all users" | Inclusiveness |
| "explain", "why decided", "understand" | Transparency |
| "responsibility", "oversight", "govern" | Accountability |
| "invoice", "form", "extract fields" | Content Understanding |
| "generate image", "create visual" | DALL-E 3 |
| "transcribe", "speech to text" | Azure AI Speech |
| "multi-step", "tools", "autonomous" | Agentic AI |
| "create text", "Q&A", "chat" | Generative AI |
| "semantic search", "RAG" | Embedding + File Search |
Checklist Trước Ngày Thi
1 Tuần Trước
- Đọc lại AI-901 Study Guide chính thức: aka.ms/AI901-StudyGuide
- Làm hết 30 câu practice trong bài này
- Ôn lại bảng keyword cheat sheet
- Thực hành 1 lab từ đầu (end-to-end: deploy model → build chat app)
Ngày Trước Thi
- Ngủ đủ giấc — não cần nghỉ để consolidate memory
- Review bảng tổng hợp Key Concepts (không học thêm gì mới)
- Chuẩn bị: ID, confirmation email, stable internet
Ngày Thi
- Đăng nhập Pearson VUE sớm 15 phút
- Dùng personal MSA account (không dùng work/school account)
- Đọc câu hỏi cuối TRƯỚC khi đọc scenario
- Làm câu dễ trước, flag câu khó
- Không để trống câu nào
Sau Khi Đạt Chứng Chỉ
Chứng chỉ AI-901 = Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals
Bước tiếp theo:
- AI-102 — Azure AI Engineer Associate (role-based, sâu hơn)
- DP-100 — Azure Data Scientist Associate
- AI Applied Skills — Scenario-based credentials không cần thi (free practice assessments)
Resources
- AI-901 Exam Page
- AI-901 Study Guide
- Microsoft Learn — Intro to AI in Azure
- Practice Assessment (khi available)
- Exam Sandbox — Xem trước giao diện thi
Made by Anh Tu - Share to be shared