AI-102試験の準備方法｜信頼的なAI-102復習対策試験｜効率的なDesigning and Implementing a Microsoft Azure AI Solutionダウンロード

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Microsoft Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution 認定 AI-102 試験問題 (Q403-Q408):

質問 # 403
You are building an app that will use the Azure AI Video Indexer service.
You plan to train a language model to recognize industry-specific terms.
You need to upload a file that contains the industry-specific terms.
Which file format should you use?

正解：B

解説：
This step creates the model and gives the option to upload text files to the model.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-video-indexer/customize-language-model-with- website


質問 # 404
You plan to use containerized versions of the Anomaly Detector API on local devices for testing and in on-premises datacenters.
You need to ensure that the containerized deployments meet the following requirements:
Prevent billing and API information from being stored in the command-line histories of the devices that run the container.
Control access to the container images by using Azure role-based access control (Azure RBAC).
Which four actions should you perform in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order. (Choose four.) NOTE: More than one order of answer choices is correct. You will receive credit for any of the correct orders you select.

正解：

解説：

Explanation
Step 1: Pull the Anomaly Detector container image.
Step 2: Create a custom Dockerfile
Step 3: Build the image
Step 4: Push the image to an Azure container registry.
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/containers/container-reuse-recipe


質問 # 405
A customer uses Azure Cognitive Search.
The customer plans to enable a server-side encryption and use customer-managed keys (CMK) stored in Azure.
What are three implications of the planned change? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：B、D、F

解説：
"Customer-managed keys require an additional billable service, Azure Key Vault, which can be in a different region, but under the same subscription, as Azure Cognitive Search. Enabling CMK encryption will increase index size and degrade query performance." same document also lists Azure Key Vault as a requirement:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/search/search-security-overview#data-protection


質問 # 406
Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You build a language model by using a Language Understanding service. The language model is used to search for information on a contact list by using an intent named FindContact.
A conversational expert provides you with the following list of phrases to use for training.
Find contacts in London. Who do I know in Seattle?
Search for contacts in Ukraine.
You need to implement the phrase list in Language Understanding.
Solution: You create a new intent for location.
Does this meet the goal?

正解：B

解説：
The scenario involves a Language Understanding (LUIS) or Conversational Language Understanding (CLU) model that has:
An intent called FindContact (used for searching a contact list).
Training phrases like:
"Find contacts in London"
"Who do I know in Seattle?"
"Search for contacts in Ukraine"
Key Requirement
The model must recognize locations (London, Seattle, Ukraine) inside the FindContact intent.
Why the Solution is Incorrect
The proposed solution is to create a new intent for location.
This is not correct because:
Intents represent what the user wants to do (the action, e.g., FindContact ).
Entities represent details within the user's utterance (the data, e.g., location ).
Here, the intent is already defined: FindContact .
Location should be modeled as an entity (Location entity), not as a separate intent.
Creating a new intent for each location (London, Seattle, Ukraine) would fragment the model and make it harder to generalize. Instead, the model should capture location as a parameter of the single intent FindContact .
Correct Approach
Keep the existing FindContact intent.
Add an entity for location (prebuilt GeographyV2 in LUIS or "Location" entity in CLU).
Train the model so that London , Seattle , Ukraine are recognized as entity values inside the FindContact intent.
The Answer: B. No
Microsoft References
Intents and entities in Language Understanding
Prebuilt entity: GeographyV2


質問 # 407
You need to build a chatbot that meets the following requirements:
Supports chit-chat, knowledge base, and multilingual models
Performs sentiment analysis on user messages
Selects the best language model automatically
What should you integrate into the chatbot?

正解：B

解説：
Language Understanding: An AI service that allows users to interact with your applications, bots, and IoT devices by using natural language.
QnA Maker is a cloud-based Natural Language Processing (NLP) service that allows you to create a natural conversational layer over your data. It is used to find the most appropriate answer for any input from your custom knowledge base (KB) of information.
Text Analytics: Mine insights in unstructured text using natural language processing (NLP)-no machine learning expertise required. Gain a deeper understanding of customer opinions with sentiment analysis. The Language Detection feature of the Azure Text Analytics REST API evaluates text input Incorrect Answers:
A, B, D: Dispatch uses sample utterances for each of your bot's different tasks (LUIS, QnA Maker, or custom), and builds a model that can be used to properly route your user's request to the right task, even across multiple bots.
Reference:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/text-analytics/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/overview/overview


質問 # 408
......

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