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AI-900的中率 & AI-900認定試験トレーリング

クライアントがAI-900テストに合格すると、多くのメリットがあります。 AI-900試験の練習教材が提供する知識は、クライアントの実際の作業能力と知識の蓄積を高めるのに役立つため、クライアントは賃金を上げて上司に昇進させることが容易になります。また、彼らは同僚、友人、家族から尊敬され、業界のエリートとして認められます。彼らはさらなる研究のために海外で働くためのより多くのアクセスを獲得します。そのため、クライアントは、テストに合格した後、AI-900調査の質問に感謝しなければなりません。

Microsoft AI-900（Microsoft Azure AI Fundamentals）認定試験は、AIの基礎的な理解とAzureでの応用を検証するために設計されています。これは、AIの知識を開発し、Azureでの利用方法を学びたい個人にとって優れたエントリーレベル認定資格です。この試験は、ビジネスの意思決定者、技術営業担当者、開発者、およびITプロフェッショナルを含む、AIに興味のあるすべての人に適しています。

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AI-900認定試験トレーリング & AI-900最新テスト

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Microsoft Azure AI Fundamentals 認定 AI-900 試験問題 (Q80-Q85):

質問 # 80
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：
Explanation

Box 1: No
Box 2: Yes
Box 3: Yes
Anomaly detection encompasses many important tasks in machine learning:
Identifying transactions that are potentially fraudulent.
Learning patterns that indicate that a network intrusion has occurred.
Finding abnormal clusters of patients.
Checking values entered into a system.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/anomaly-detection

質問 # 81
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.

正解：

解説：

質問 # 82
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.

正解：

解説：

Explanation:

Azure Custom Vision is a cognitive service that lets you build, deploy, and improve your own image classifiers. An image classifier is an AI service that applies labels (which represent classes) to images, according to their visual characteristics. Unlike the Computer Vision service, Custom Vision allows you to specify the labels to apply.
Note: The Custom Vision service uses a machine learning algorithm to apply labels to images. You, the developer, must submit groups of images that feature and lack the characteristics in question. You label the images yourself at the time of submission. Then the algorithm trains to this data and calculates its own accuracy by testing itself on those same images. Once the algorithm is trained, you can test, retrain, and eventually use it to classify new images according to the needs of your app. You can also export the model itself for offline use.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/custom-vision-service/home custom vision - This is a type of computer vision service which helps in building/training models using user provided data Creating an object detection solution with Custom Vision consists of three main tasks. First you must use upload and tag images, then you can train the model, and finally you must publish the model so that client applications can use it to generate predictions.
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/detect-objects-images-custom-vision/2-object-detection-azure

質問 # 83
You need to develop a web-based AI solution for a customer support system. Users must be able to interact with a web app that will guide them to the best resource or answer.
Which service should you use?

A. Face
B. QnA Maker
C. Translator Text
D. Custom Vision

正解：B

解説：
Section: Describe features of conversational AI workloads on Azure
Explanation:
QnA Maker is a cloud-based API service that lets you create a conversational question-and-answer layer over your existing data. Use it to build a knowledge base by extracting questions and answers from your semi- structured content, including FAQs, manuals, and documents. Answer users' questions with the best answers from the QnAs in your knowledge base-automatically. Your knowledge base gets smarter, too, as it continually learns from user behavior.
Incorrect Answers:
A: Azure Custom Vision is a cognitive service that lets you build, deploy, and improve your own image classifiers. An image classifier is an AI service that applies labels (which represent classes) to images, according to their visual characteristics. Unlike the Computer Vision service, Custom Vision allows you to specify the labels to apply.
D: Azure Cognitive Services Face Detection API: At a minimum, each detected face corresponds to a faceRectangle field in the response. This set of pixel coordinates for the left, top, width, and height mark the located face. Using these coordinates, you can get the location of the face and its size. In the API response, faces are listed in size order from largest to smallest.
Reference:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/qna-maker/

質問 # 84
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.
Computer vision capabilities can be Deployed to....................

正解：

解説：
Integrate a facial recognition feature into an app.

質問 # 85
......

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