AI-901 Prüfungsübungen - AI-901 Prüfungsfragen

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Microsoft AI-901 Prüfungsplan:

ThemaEinzelheiten
Thema 1
  • Implement AI solutions by using Microsoft Foundry: This domain is hands-on and focuses on building and deploying AI solutions using the Microsoft Foundry platform and its associated tools. It spans generative AI apps, text and speech processing, computer vision, and document intelligence all implemented through the Foundry portal and SDK.
Thema 2
  • Identify AI concepts and capabilities: This domain covers the foundational knowledge of AI from ethical principles and responsible design to understanding how AI models work and what kinds of tasks they can perform. It also explores the full range of AI workloads including generative AI, computer vision, speech, and information extraction.

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AI-901 Prüfungsfragen & AI-901 Online Prüfung

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Microsoft Azure AI Fundamentals AI-901 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q91-Q96):

91. Frage
You plan to create an AI application by using Azure AI Foundry. The solution will be deployed to dedicated virtual machines. Which deployment option should you use?

Antwort: B

Begründung:
Deployment options
Azure AI Foundry provides several deployment options depending on the type of models and resources you need to provision. The following deployment options are available:
* Standard deployment in Azure AI Foundry resources
* Deployment to serverless API endpoints
* Deployment to managed computes
Serverless API endpoint
This deployment option is available only in Azure AI hub resources. It allows you to create dedicated endpoints to host the model, accessible through an API. Azure AI Foundry Models support serverless API endpoints with pay-as-you-go billing, and you can create only regional deployments for serverless API endpoints.
Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/concepts/deployments-overview


92. Frage
Hotspot Question
Select the answer that correctly completes the sentence.

Antwort:

Begründung:


93. Frage
In Azure Machine Learning, what are two ensemble methods for combining models in automated machine learning (automated ML)? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort: B,E

Begründung:
In Azure Machine Learning's automated machine learning (AutoML), two prominent ensemble methods for combining models are Voting and Stacking.
Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml 1


94. Frage
Which Azure AI Foundry Service can be used to identify documents that contain sensitive information?

Antwort: B

Begründung:
Azure AI Language can be used to identify documents containing sensitive information through its Personally Identifiable Information (PII) detection feature, which uses Named Entity Recognition (NER) to detect and categorize data like names, addresses, phone numbers, and financial details within unstructured text and native documents. This feature classifies sensitive data into predefined categories and can also redact the identified information, replacing it with asterisks to protect privacy.
Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/personally-identifiable- information/overview


95. Frage
You are developing an application that extracts fields from PDFs by using Azure Content Understanding in Foundry Tools.
You need to use the Python SDK to submit a PDF for analysis and retrieve the extraction results.
What should you do?

Antwort: B

Begründung:
Azure Content Understanding analysis operations are long-running operations in the Python SDK. Microsoft's Python SDK documentation states that analysis operations return a poller, and the SDK provides LROPoller types that handle polling automatically when you call .result().
Therefore, the correct workflow is to submit the PDF by calling begin_analyze(), receive a poller, and then call:
result = poller.result()


96. Frage
......

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AI-901 Prüfungsfragen: https://de.fast2test.com/AI-901-premium-file.html