Aug-2022 Kostenlose Microsoft AI-900 Prüfung Frage Praxisprüfungen [Q50-Q65]

Aug-2022 Kostenlose Microsoft AI-900 Prüfungsfragen Praxisprüfungen

Ace AI-900 Zertifizierung mit 157 tatsächlichen Fragen

Einführung der aktualisierten Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals Benennung

Dieses Zertifikat ist eine Gelegenheit für Kandidaten, ihre Beherrschung von Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence (AI) Workloads und deren Implementierung von Azure-Diensten unter Beweis zu stellen. Aus diesem Grund kann die AI-900-Prüfung von allen Kandidaten aus technischen und nichttechnischen Bereichen abgelegt werden. Während Software-Engineering- und Data-Science-Kenntnisse für eine solche Prüfung nicht unbedingt erforderlich sind, ist es wichtig, allgemeine Programmierkenntnisse zu besitzen, um eine Chance zu haben, diese Prüfung auf Anhieb zu bestehen. Im Großen und Ganzen kann die aktualisierte Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals kann Ihnen dabei helfen, Ihre Karriere voranzutreiben, indem es Sie auf fortgeschrittene, rollenbasierte Azure-Zertifizierungen wie den Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate und das Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate Zertifikate.

Unterm Strich

Ein bahnbrechendes Werkzeug der letzten zehn Jahre ist die Künstliche Intelligenz (KI). Und es ist gut zu sehen, dass hochrangige Unternehmen und IT-Zertifizierungsanbieter wie Microsoft in den Vordergrund treten, um die neuesten Entwicklungen in diesem Bereich voranzutreiben. Eine der herausragenden Zertifizierungen ist heute die Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals, das für alle Auszubildenden geeignet ist, die ihre ersten Schritte in diesem Bereich machen. Mit den neuesten Technologien ist die Nachfrage nach KI-Ingenieuren so hoch wie nie zuvor, und Branchenexperten gehen davon aus, dass dieser Trend noch viele Jahre anhalten wird. Das kann nur eines bedeuten: Jetzt ist der perfekte Zeitpunkt, um in diesen Bereich einzusteigen. Die Microsoft AI-900-Prüfung mit aktualisiertem Lehrplan hilft Ihnen, sich in diesem Bereich zu profilieren, so dass Sie sich in einem späteren Stadium Ihrer Karriere auf weiterführende Zertifizierungen konzentrieren können. Beginnen Sie also mit den oben erwähnten Ressourcen und werden Sie der beste Spezialist, der Sie sein können, um in Ihrem Berufsleben optimale Höhen zu erreichen.

Q50. Wählen Sie für jede der folgenden Aussagen Ja, wenn die Aussage wahr ist. Andernfalls wählen Sie Nein.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

Referenz:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer

Q51. Um den Satz zu vervollständigen, wählen Sie die entsprechende Option im Antwortbereich aus.

Erläuterung
Eigenschaften

Q52. Wählen Sie für jede der folgenden Aussagen Ja, wenn die Aussage wahr ist. Andernfalls wählen Sie Nein.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

Erläuterung
Grafische Benutzeroberfläche, Text, Anwendung, E-Mail Beschreibung automatisch erstellt

Q53. Sie prüfen, ob Sie einen Basis-Arbeitsbereich oder einen Unternehmens-Arbeitsbereich in Azure Machine Learning verwenden möchten.
Für welche zwei Aufgaben ist ein Unternehmensarbeitsbereich erforderlich? Jede richtige Antwort stellt eine vollständige Lösung dar.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

 Verwenden Sie eine grafische Benutzeroberfläche (GUI), um automatisierte Experimente zum maschinellen Lernen durchzuführen.

 Erstellen Sie eine Recheninstanz, die als Arbeitsstation verwendet werden soll.

 Verwenden Sie eine grafische Benutzeroberfläche (GUI), um Experimente für maschinelles Lernen über den Azure Machine Learning Designer zu definieren und auszuführen.

 Erstellen Sie einen Datensatz aus einer CSV-Datei (comma-separated value).

Erläuterung
Hinweis: Enterprise-Arbeitsbereiche sind ab September 2020 nicht mehr verfügbar. Der Basis-Arbeitsbereich verfügt jetzt über alle Funktionen des Unternehmens-Arbeitsbereichs.
Referenz:
https://www.azure.cn/en-us/pricing/details/machine-learning/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-workspace

Q54. Sie entwickeln eine konversationelle KI-Lösung, die mit Nutzern über verschiedene Kanäle wie E-Mail, Microsoft Teams und Webchat kommuniziert.
Welchen Dienst sollten Sie nutzen?

 Textanalyse

 Azure Bot-Dienst

 Übersetzer

 Formular-Erkennungsprogramm

Referenz:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-service-overview-introduction?view=azure-bot-service-4.

Q55. Sie entwickeln eine Lösung zur Verarbeitung natürlicher Sprache in Azure. Die Lösung wird Kundenrezensionen analysieren und feststellen, wie positiv oder negativ jede Rezension ist.
Dies ist ein Beispiel für welche Art von Arbeitsbelastung durch natürliche Sprachverarbeitung?

 Spracherkennung

 Stimmungsanalyse

 Extraktion von Schlüsselwörtern

 Entitätserkennung

Abschnitt: Beschreiben Sie die Merkmale von Natural Language Processing (NLP) Workloads auf Azure Erläuterung:
Bei der Stimmungsanalyse wird ermittelt, ob ein Text positiv, negativ oder neutral ist.
Referenz:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural-language- Verarbeitung

Q56. Sie erstellen ein Modell für maschinelles Lernen, indem Sie die automatisierte Benutzeroberfläche (UI) für maschinelles Lernen verwenden.
Sie müssen sicherstellen, dass das Modell dem Microsoft-Transparenzprinzip für verantwortungsvolle KI entspricht.
Was sollten Sie tun?

 Setzen Sie den Validierungstyp auf Auto.

 Aktivieren Sie Bestes Modell erläutern.

 Setzen Sie die primäre Metrik auf Genauigkeit.

 Setzen Sie Max gleichzeitige Iterationen auf 0.

Abschnitt: Beschreiben Sie die Arbeitsbelastung durch künstliche Intelligenz und Überlegungen
Erläuterung:
Modell Erklären Sie die Fähigkeit.
Die meisten Unternehmen basieren auf Vertrauen, und die Möglichkeit, die ML-"Blackbox" zu öffnen, trägt zur Schaffung von Transparenz und Vertrauen bei.
In stark regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Bankwesen ist die Einhaltung von Vorschriften und bewährten Verfahren von entscheidender Bedeutung. Ein wichtiger Aspekt dabei ist das Verständnis der Beziehung zwischen den Eingabevariablen (Merkmalen) und der Modellausgabe. Die Kenntnis des Ausmaßes und der Richtung der Auswirkung, die jedes Merkmal (Merkmalsbedeutung) auf den vorhergesagten Wert hat, hilft, das Modell besser zu verstehen und zu erklären. Mit der Fähigkeit, Modelle zu erklären, ermöglichen wir Ihnen, die Bedeutung von Merkmalen als Teil automatisierter ML-Läufe zu verstehen.
Referenz:
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/new-automated-machine-learning-capabilities-in-azure-machine- lerndienst/

Q57. Wählen Sie für jede der folgenden Aussagen Ja, wenn die Aussage wahr ist. Andernfalls wählen Sie Nein.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

Referenz:
https://docs.microsoft.com/en-gb/azure/cognitive-services/qnamaker/concepts/data-sources-and-content
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/choose-natural-language-processing-service

Q58. Ihr Unternehmen möchte eine Recyclingmaschine für Flaschen bauen. Die Recyclingmaschine muss automatisch Flaschen mit der richtigen Form erkennen und alle anderen Gegenstände zurückweisen.
Welche Art von KI-Workload sollte das Unternehmen verwenden?

 Erkennung von Anomalien

 dialogorientierte KI

 Computervision

 Verarbeitung natürlicher Sprache

Der Computer Vision Service von Azure ermöglicht Ihnen den Zugriff auf fortschrittliche Algorithmen, die Bilder verarbeiten und Informationen auf der Grundlage der visuellen Merkmale zurückgeben, an denen Sie interessiert sind. Computer Vision kann zum Beispiel feststellen, ob ein Bild nicht jugendfreie Inhalte enthält, bestimmte Marken oder Objekte finden oder menschliche Gesichter erkennen.
Referenz:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/overview

Q59. Sie erstellen einen QnA-Maker-Bot mit Hilfe einer Seite mit häufig gestellten Fragen (FAQ).
Sie müssen professionelle Begrüßungen und andere Antworten hinzufügen, um den Bot benutzerfreundlicher zu machen.
Was sollten Sie tun?

 Erhöhung der Konfidenzschwelle für Antworten

 Aktives Lernen ermöglichen

 Fragen mit mehreren Umdrehungen erstellen

 Plaudereien hinzufügen

Referenz:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/how-to/chit-chat-knowledge-base?tabs=v1

Q60. Welche beiden Szenarien sind Beispiele für eine konversationelle KI-Arbeitslast? Jede richtige Antwort stellt eine vollständige Lösung dar.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

 einen Anrufbeantworter, der eine vorgespeicherte Nachricht hat

 ein Chatbot, der den Nutzern die Möglichkeit bietet, selbst Antworten auf einer Website zu finden

 telefonische Sprachmenüs zur Entlastung der Mitarbeiter

 ein Dienst, der häufig gestellte Fragen (FAQ) durch das Durchsuchen öffentlicher Websites erstellt

Abschnitt: Beschreiben Sie die Funktionen von Konversations-KI-Workloads auf Azure
Erläuterung:
B: Ein Bot ist ein automatisiertes Softwareprogramm, das für die Ausführung einer bestimmten Aufgabe entwickelt wurde. Betrachten Sie ihn als einen Roboter ohne Körper.
C: Automatisierte Kundeninteraktion ist für Unternehmen jeder Größe unerlässlich. Tatsächlich bevorzugen 61% der Verbraucher die Kommunikation per Sprache, und die meisten von ihnen bevorzugen die Selbstbedienung. Da die Kundenzufriedenheit für alle Unternehmen Priorität hat, ist die Selbstbedienung ein wichtiger Bestandteil jeder Kommunikationsstrategie mit Kundenkontakt.
Falsche Antworten:
D: Frühe Bots waren vergleichsweise einfach und erledigten sich wiederholende und umfangreiche Aufgaben mit einer relativ unkomplizierten algorithmischen Logik. Ein Beispiel wären Web-Crawler, die von Suchmaschinen zur automatischen Erkundung und Katalogisierung von Webinhalten eingesetzt werden.
Referenz:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/ai-overview
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/solution-ideas/articles/interactive-voice-response-bot

Q61. Sie müssen den Meeresspiegel in Metern für die nächsten 10 Jahre vorhersagen.
Welche Art des maschinellen Lernens sollten Sie verwenden?

 Klassifizierung

 Regression

 Clustering

Erläuterung
Im einfachsten Sinne bezieht sich die Regression auf die Vorhersage eines numerischen Ziels.
Mit der linearen Regression wird versucht, eine lineare Beziehung zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und einem numerischen Ergebnis oder einer abhängigen Variable herzustellen.
Sie verwenden dieses Modul, um eine lineare Regressionsmethode zu definieren und dann ein Modell mit einem markierten Datensatz zu trainieren. Das trainierte Modell kann dann zur Erstellung von Vorhersagen verwendet werden.
Referenz:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/linear-regression

Q62. Sie senden ein Bild an eine Computer Vision API und erhalten das in der Abbildung gezeigte kommentierte Bild zurück.

Welche Art von Computer Vision wurde verwendet?

 Objekterkennung

 semantische Segmentierung

 optische Zeichenerkennung (OCR)

 Bildklassifizierung

Erläuterung
Die Objekterkennung ähnelt der Markierung, aber die API gibt die Bounding-Box-Koordinaten (in Pixeln) für jedes gefundene Objekt zurück. Wenn ein Bild beispielsweise einen Hund, eine Katze und eine Person enthält, listet der Vorgang "Erkennen" diese Objekte zusammen mit ihren Koordinaten im Bild auf. Sie können diese Funktion verwenden, um die Beziehungen zwischen den Objekten in einem Bild zu verarbeiten. Außerdem können Sie damit feststellen, ob es mehrere Instanzen desselben Tags in einem Bild gibt.
Die Erkennungs-API vergibt Tags auf der Grundlage der im Bild identifizierten Objekte oder Lebewesen. Derzeit gibt es keine formale Beziehung zwischen der Taxonomie für die Markierung und der Taxonomie für die Objekterkennung. Auf konzeptioneller Ebene findet die Detect-API nur Objekte und Lebewesen, während die Tag-API auch kontextbezogene Begriffe wie
"indoor", die nicht mit Bounding Boxes lokalisiert werden können.
Referenz:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/concept-object-detection

Q63. Um den Satz zu vervollständigen, wählen Sie die entsprechende Option im Antwortbereich aus.

Referenz:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/team-data-science-process/create-features

Q64. Wählen Sie für jede der folgenden Aussagen Ja, wenn die Aussage zutrifft. Andernfalls wählen Sie Nein.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

Erläuterung

Q65. Sie müssen mehrere Versionen eines Modells verfolgen, das mit Azure Machine Learning trainiert wurde. Was sollten Sie tun?

 Bereitstellung eines Inferenzstaubsaugers.

 Erläutern Sie das Modell.

 Registrieren Sie das Modell.

 Registrieren Sie die Trainingsdaten.

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Details zur Prüfung

Die Microsoft AI-900-Prüfung ist die einzige Qualifikationsprüfung, die zur Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals Zertifizierung führt. Sie misst das Wissen über KI-Überlegungen und -Workloads, Funktionen von NLP-Workloads auf Azure und grundlegende Prinzipien von ML auf Azure. Die Kandidaten können wählen, ob sie diese Prüfung in Englisch, Französisch, vereinfachtem Chinesisch, Japanisch, Deutsch, Spanisch oder Koreanisch ablegen möchten. Sie enthält 40-60 Fragen unterschiedlicher Art, darunter Fallstudien, Drag & Drop, Active Screen, Build List und Multiple Choice. Sie können Ihre Prüfung mit Certiport oder Pearson VUE planen. Es ist jedoch erforderlich, die Gebühr von $99 zu bezahlen, bevor Sie den Termin festlegen.

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