AI-102日本語試験無料問題集「Microsoft Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution (AI-102日本語版) 認定」
テキスト分析に使用される Azure Cognitive Services サービスのコンテナー化されたバージョンをデプロイする予定です。
サービスのエンドポイント URI として https://contoso.cognitiveservices.azure.com を構成し、最新バージョンの Text Analytics Sentiment Analysis コンテナーをプルします。
Docker を使用して、Azure 仮想マシン上でコンテナーを実行する必要があります。
コマンドをどのように完了すればよいですか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
サービスのエンドポイント URI として https://contoso.cognitiveservices.azure.com を構成し、最新バージョンの Text Analytics Sentiment Analysis コンテナーをプルします。
Docker を使用して、Azure 仮想マシン上でコンテナーを実行する必要があります。
コマンドをどのように完了すればよいですか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
正解：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-how-to-install-containers?tabs=sentiment
言語理解を使用するボットを構築しています。
次の内容を含む LUDown ファイルがあります。
ドロップダウン メニューを使用して、グラフィックに表示された情報に基づいて各ステートメントを完成させる回答の選択肢を選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
次の内容を含む LUDown ファイルがあります。
ドロップダウン メニューを使用して、グラフィックに表示された情報に基づいて各ステートメントを完成させる回答の選択肢を選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
正解：
Reference:
https://github.com/solliancenet/tech-immersion-data-ai/blob/master/ai-exp1/README.md
Computer Vision API の呼び出しから取得した結果を検証するためのテストメソッドを開発します。この呼び出しは、画像内の企業ロゴの存在を分析するために使用されます。この呼び出しは、brands という名前のブランドコレクションを返します。
次のコード セグメントがあります。
以下の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
次のコード セグメントがあります。
以下の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
正解：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/concept-detecting-faces
DM という名前の Azure Al Document Intelligence リソースを含む Azure サブスクリプションがあります。
DM を使用して PDF ファイル内の手書きコンテンツを分析する App1 という名前のアプリを構築します。
App1 が手書きのコンテンツを認識できることを確認する必要があります。
コードをどのように完成させるべきですか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
DM を使用して PDF ファイル内の手書きコンテンツを分析する App1 という名前のアプリを構築します。
App1 が手書きのコンテンツを認識できることを確認する必要があります。
コードをどのように完成させるべきですか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
正解：
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、述べられた目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に答えた後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
カスタムビジョンモデルをトレーニングして、花の種を識別するアプリケーションを開発します。新しい花の種の画像を受け取ります。
新しい画像を分類子に追加する必要があります。
解決策：新しい画像を追加してから、SmartLabelerツールを使用します。
これは目標を達成していますか？
このセクションの質問に答えた後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
カスタムビジョンモデルをトレーニングして、花の種を識別するアプリケーションを開発します。新しい花の種の画像を受け取ります。
新しい画像を分類子に追加する必要があります。
解決策：新しい画像を追加してから、SmartLabelerツールを使用します。
これは目標を達成していますか？
正解：B
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解説: (GoShiken メンバーにのみ表示されます)
Azureサブスクリプションをお持ちの場合
ユーザーのプロンプトに応じて架空のストーリーを生成する新しいリソースを作成する必要があります。このソリューションでは、リソースが顧客管理キーを使用してデータを保護できるようにする必要があります。
スクリプトをどのように完成させるべきですか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
ユーザーのプロンプトに応じて架空のストーリーを生成する新しいリソースを作成する必要があります。このソリューションでは、リソースが顧客管理キーを使用してデータを保護できるようにする必要があります。
スクリプトをどのように完成させるべきですか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
正解：
