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Free trial before buying
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Enough for test after 20 or 30 hours' practice
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High pass rates
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Microsoft AI-103日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Topic 1: Implement Natural Language Processing Solutions | - Translation and multilingual support - Language understanding and intent recognition - Text analytics and summarization |
| Topic 2: Plan and Manage Azure AI Solutions | - Responsible AI principles and governance - Azure AI resource provisioning and configuration - Model selection and lifecycle management |
| Topic 3: Implement Computer Vision Solutions | - OCR and document intelligence - Image classification and object detection |
| Topic 4: Develop Generative AI Applications and Agents | - AI agents architecture
|
| Topic 5: Knowledge Mining and Information Retrieval | - Azure AI Search configuration - Indexing and semantic search - RAG (Retrieval Augmented Generation) patterns |
Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) Sample Questions:
あなたはコンテンツ管理システムを設計しています。
読解力や学習能力に障害のあるユーザー(例えば、失読症など)にとって最適な読書体験を提供できるよう、最適化されたソリューションを構築する必要があります。また、開発の手間を最小限に抑えることも重要です。
ソリューションにはどのAzureサービスを含めるべきですか？
- A. Foundry ToolsにおけるAzure言語
- B. Foundry Tools の Azure Translator
- C. Foundry Tools の Azure Document Intelligence
- D. Azure AI Immersive Reader
Correct Answer: D 🗳️
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PDF形式のポリシーマニュアルを取り込むAzure AI Searchインデクサーをお持ちです。
クライアントアプリケーションは、テキストと画像の両方について境界ポリゴンを持つページレベルの引用を表示する必要があります。
Azure AI Search スキルセットに、組み込みのマルチモーダルコンテンツ抽出スキルを 1 つ追加する必要があります。ソリューションは、次の要件を満たす必要があります。
テキストと画像の位置メタデータを提供する。
複数ページにまたがる表を抽出する。
何を追加すればいいですか？
- A. 文書抽出
- B. GenAIプロンプト
- C. Foundry ToolsにおけるAzureコンテンツの理解
- D. ドキュメントレイアウト
Correct Answer: C 🗳️
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あなたは、Agent1 という名前のエージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトを持っています。
エージェントは正常に実行されますが、Foundry Control Planeにはエラー率、実行回数、トークン使用量の値が表示されず、トレースタブも空です。
「検出されたコントロールプレーン」に、Agent1 の適切な値が表示されていることを確認する必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？
- A. Agent1を新しいバージョンにアップデートしてください。
- B. Foundry Control Planからエージェントを再起動する
- C. エージェント1にログ分析ワークスペースを割り当てます。
- D. Agent1 の Application Insights を有効にします。
Correct Answer: D 🗳️
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サポートチケット用の Foundry Tools の Azure Language に、カスタムの固有表現認識 (NER) プロジェクトがあります。このプロジェクトのスキーマには、ContactInfo という名前のエンティティ型が含まれています。
タグ付きトレーニングファイルでは、電話番号、メールアドレス、ソーシャルメディアのアカウント名にContactInfoが使用されます。
モデル評価の結果、ContactInfoの精度は低く、近くのテキストがContactInfoとして抽出される誤検出も含まれていることがわかった。
プロジェクトの精度を向上させる必要があります。
モデルを再学習させる前に、何をすべきでしょうか？
- A. ContactInfo を Phone、Email、SocialMedia エンティティに置き換えます。一致するすべてのスパンのラベルを変更します。
- B. トレーニングデータとしてサポートチケットを追加し、ContactInfoエンティティにラベルを多く追加します。
- C. 自動ラベル付けジョブをトリガーします。
- D. ContactInfo の信頼度しきい値を下げます。
Correct Answer: A 🗳️
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注：このセクションには、同じシナリオと問題に関する複数の質問セットが含まれています。各質問には、問題に対する固有の解決策が提示されています。提示された解決策が、提示された目標を満たしているかどうかを判断する必要があります。セット内の複数の解決策が問題を解決できる場合もあります。また、セット内のどの解決策も問題を解決できない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、前のセクションに戻ることはできません。そのため、これらの質問は復習画面には表示されません。
エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。このエージェントは、取得したポリシー文書から概要を生成します。
ユーザーからは、取得したコンテンツに規定の規制条項が含まれている場合でも、一部の回答では必要な規制条項が省略されているとの報告がある。
回答の完全性を改善する必要があります。
解決策：温度パラメータの値を増やします。
これは目標を達成していると言えるでしょうか？
- A. はい
- B. いいえ
Correct Answer: B 🗳️
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