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Microsoft AI-102 問題集

Microsoft AI-102 問題集

¥3,980

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AI-102 Microsoft Designing and Implementing Microsoft Azure AI Solutions 問題集


的中予想問題集

日本語版

PDFファイル 

148設問数

 

本問題集はベンダー試験の過去の出題傾向を踏まえて作成されています。

IT認定試験は大多数が４択形式の設問となっています。

一般の公式テキスト、参考書、赤本などでは網羅されていない過去問を効果的に学習することにより、極めて短期間で資格認定試験に合格が可能になります。

一般の書店の書籍とことなり、本問題集はお支払い後、すぐにダウンロードしていただき、学習を開始していただけます。

紙媒体とことなり、本問題集は電子フォーマットとなっておりますので、PCラップトップ、タブレット、スマートフォンなど、時・場所に左右されることなく学習ができます。

多くの方から本番試験の合格のご報告を頂戴しています。

 

 

無料サンプル問題

 出題： 3
あなたはチャットボットを開発しています。
次のコンポーネントを作成します。
· Q&A メーカー リソース
· Azure Bot Framework SDK を使用したチャットボット
技術要件とチャットボット要件を満たすには、追加のコンポーネントを追加する必要があります。何を追加する必要がありますか?
A. 急送
B. チャットダウン
C. 言語理解
D. マイクロソフト翻訳者




解答：A
説明/参照:
シナリオ: 計画されているすべてのプロジェクトは、英語、フランス語、ポルトガル語をサポートする必要があります。ボットが複数の LUIS モデルと Q&A Maker ナレッジ ベース (ナレッジ ベース) を使用する場合、Dispatch ツールを使用して、どの LUIS モデルまたは Q&A Maker ナレッジ ベースがユーザー入力に最も適合するかを判断できます。ディスパッチ ツールは、ユーザー入力を正しいモデルにルーティングする単一の LUIS アプリを作成することでこれを行います。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-builder-tutorial-dispatch




出題：4
あなたは文書処理ワークフローを開発しています。
財務書類からテキストを抽出するためにどの API エンドポイントを使用するかを特定する必要があります。ソリューションは文書処理要件を満たしている必要があります。どの 2つの API エンドポイントを特定する必要がありますか?それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
A. /vision/v3.2/read/analyzeResults
B. /formrecognizer/v2.0/prebuilt/receipt/analyze
C. /vision/v3.2/read/analyze
D. /vision/v3.2/describe
E. /formercognizer/v2.0/custom/models{modelId}/analyze




解答： BC
説明/参照:
C: レシートの分析 - レシートの分析結果を取得します。
ステータスをクエリし、Analyze Receipt 操作の結果を取得します。
リクエスト URL: エラー!ハイパーリンク参照が無効です。 E: POST {エンドポイント}/vision/v3.2/read/analyze
このインターフェイスを使用して、テキストの多いドキュメント用に最適化された最先端の光学式文字認識 (OCR) アルゴリズムを採用した読み取り操作の結果を取得します。シナリオ: Contoso は、財務書類の PDF や画像から情報を自動的に抽出する文書処理ワークフローの開発を計画しています。
文書処理ソリューションは、次の特性を持つ標準化された財務文書を処理できなければなりません。 - 含まれるページ数が 20 ページ未満。
- PDF または JPEG ファイルとしてフォーマットされていること。
- 各オフィスごとに明確な基準を設けています。
*文書処理ソリューションは、財務書類から表とテキストを抽出できなければなりません。
文書処理ソリューションは、レシート画像から情報を抽出できなければなりません。 https://westus2.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/formrecognizer-api-v2-preview/operations/GetAnalyzeReceiptResult https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/computervision.1 /読んで読んで




出題：5
あなたはチャットボットを開発しています。
次のコンポーネントを作成します。
* Q&A メーカーのリソース
* Azure Bot Framework SDK を使用したチャットボット。
チャットボットの要件を満たすためにコンポーネントを統合する必要があります。どのプロパティを使用する必要がありますか?
A. Q&ADialogResponseOptions.CardNoMatchText
B. Qna MakerOptions-ScoreThreshold
C. Qna Maker オプション StrickFilters
D. QnaMakerOptions.RankerType




解答： D
説明/参照:
シナリオ: 応答信頼スコアが低い場合、チャットボットが顧客に他の応答オプションを提供できることを確認します。
ランカーによって適切な一致が見つからなかった場合、信頼スコア 0.0 または「なし」が返され、デフォルトの応答は「適切な一致が見つかりません & KB」です。このデフォルトの応答は、エンドポイントを呼び出すボットまたはアプリケーション コードでオーバーライドできます。あるいは、Azure でオーバーライド応答を設定することもできます。これにより、特定の Q&A Maker サービスにデプロイされているすべてのナレッジ ベースのデフォルトが変更されます。
Ranker タイプの選択: デフォルトでは、Q&A Maker は質問と回答を検索します。質問のみを検索して回答を生成する場合は、回答の生成リクエストの POST 本文で RankerType=QuestionOnly を使用します。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/concepts/best-practices