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Microsoft AI-103日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Develop Generative AI Applications and Agents | - Azure OpenAI Service integration
|
| Plan and Manage Azure AI Solutions | - Responsible AI principles and governance - Azure AI resource provisioning and configuration - Model selection and lifecycle management |
| Implement Computer Vision Solutions | - OCR and document intelligence - Image classification and object detection |
| Knowledge Mining and Information Retrieval | - RAG (Retrieval Augmented Generation) patterns - Indexing and semantic search - Azure AI Search configuration |
| Implement Natural Language Processing Solutions | - Language understanding and intent recognition - Translation and multilingual support - Text analytics and summarization |
Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) Sample Questions:
Question 1
あなたはAzureサブスクリプションをお持ちです。
あなたは、Azure AIのDALL-Eモデルを使用するアプリを開発する予定です。
モデルをデプロイする必要があります。
何を使うべきでしょうか？
A. AzureポータルとMicrosoft Graph API
B. Azure SDK for JavaScript および Azure Machine Learning Studio。
C. PythonおよびPowerShellコマンドレット用のAzure SDK。
D. Microsoft Foundry および Azure コマンドラインインターフェイス (CLI)
Question 2
あなたは、Foundry Tools の Azure Speech を使用して、テキスト ファイル内のスクリプトから指示を読み上げるテキスト読み上げソリューションを構築しています。
解決策が専門用語を誤って発音していることが多いことに気づく。
誤った発音を防ぐ必要があります。解決策は開発の手間を最小限に抑えるものでなければなりません。
あなたはどうすべきでしょうか？
A. 音声合成マークアップ言語 (SSML) を使用して、say をルールとして適用します。
B. Azure OpenAI から Whisper モデルを使用します。
C. 音声合成マークアップ言語(SSML)を使用して音素を指定します。
D. 音声合成マークアップ言語(SSML)を使用して、音声のプロソディを調整します。
E. Speech Studioからカスタムニューラル音声をトレーニングします
Question 3
ホットスポットに関する質問
顧客サポートのトリアージプロセス用のワークフローを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
質問ノードがあり、ユーザーの回答はVar01という名前のローカル変数に保存されます。
以下のPower Fx式を作成する必要があります。
- Var01 に以下の内容が含まれることを保証する if/else 条件式
価値
- 保存されたユーザー応答を返す送信メッセージ式
大文字
式はどのように設定すればよいですか？回答するには、回答欄で適切なオプションを選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
Question 4
Azure AI Studioでは、GPT-35 Turboモデルを使用してCompletionsプレイグラウンドを利用します。
プロンプトに以下のコードが含まれています。
function F(n)
{
var f = [0, 1];
for (var i = 2; i < n; i++) f[i] = f[i-1] + f[i-2];
return f;
}
コードの説明を作成するにはモデルが必要です。解決策はコストを最小限に抑えるものでなければなりません。
あなたはどうすべきでしょうか？
A. プロンプトに関数 F(説明) を追加します。
B. モデルを GPT-4-32k に変更します。
C. 温度パラメータを1に設定します。
D. プロンプトに // 関数 F は何をしますか? を追加します。
Question 5
エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
エージェントは、表と埋め込まれたQRコードを含む、スキャンされたPDF形式の仕入先請求書を取り込みます。
エージェントは、抽出された出力においてPDFのレイアウトを保持し、後続の処理でセクションや表を参照できるようにする必要があります。
Foundry Tools で Azure Content Understanding を呼び出す予定です。
言語モデルの展開を必要とせずに、コンテンツとレイアウト要素を抽出し、QRコードを検出する必要があります。
どの内蔵アナライザーを使用すべきですか？
A. 事前構築済みドキュメント検索
B. プリビルド読み取り
C. 事前構築済みドキュメントフィールドスキーマ
D. 事前構築済みレイアウト
Solutions:
| Question 1 Answer: D | Question 2 Answer: C | Question 3 Answer: Only visible for members | Question 4 Answer: D | Question 5 Answer: D |
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