AI-901試験概要 &最新日本語版テキスト内容ハイパス率を確保するAI-901: Microsoft Azure AI Fundamentals簡単

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Microsoft AI-901 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • AIの概念と機能の特定：この領域では、倫理原則や責任ある設計から、AIモデルの仕組みや実行可能なタスクの種類に至るまで、AIの基礎知識を網羅します。また、生成AI、コンピュータビジョン、音声認識、情報抽出など、AIワークロードの全範囲を探求します。
トピック 2
  • Microsoft Foundry を使用した AI ソリューションの実装: この分野は実践的な内容で、Microsoft Foundry プラットフォームとその関連ツールを使用して AI ソリューションを構築および展開することに重点を置いています。生成型 AI アプリケーション、テキストおよび音声処理、コンピュータ ビジョン、ドキュメント インテリジェンスなど、Foundry ポータルと SDK を通じて実装されるあらゆる分野を網羅しています。

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Microsoft AI-901日本語版テキスト内容 & AI-901模擬試験

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Microsoft Azure AI Fundamentals 認定 AI-901 試験問題 (Q123-Q128):

質問 # 123
You have a Microsoft Foundry project that contains a vision-enabled model deployment.
You need to develop an application that sends a message containing text and an image URL.
The solution must ensure the quickest response time.
Which message structure should you include in the request?

正解：D

解説：
For a vision-enabled model, Microsoft documentation shows that multimodal prompts can include both text and image content in the same user message content array. Azure OpenAI vision models accept multimodal image-and-text input and return natural language responses.
The correct request structure is a user message with a content array containing both items, for example:
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "input_text", "text": "What is in this image?"}, {"type": "input_image", "image_url":
image_url}
]
}
This avoids sending separate requests and is therefore the best choice for quickest response time.
A and C are incorrect because they send the text and image separately. B is incorrect because the image/question should be sent as a user message, while system messages are used for instructions and behavior.


質問 # 124
What is an example of a Microsoft responsible AI principle?

正解：B

解説：
Correct:
* AI systems should be secure and respect privacy.
* AI systems should treat people fairly.
Incorrect:
* AI systems should be in the public domain.
* AI systems should make personal details accessible.
* AI systems should NOT reveal the details of their design.
* AI systems should protect the interests of developers.
* AI systems should use black-box models.
Note:
Responsible AI principles
*-> Fairness: AI systems should treat all people fairly.
AI systems should treat everyone equally and provide the same recommendations to all individuals. Fairness in AI systems prevents discrimination based on personal characteristics.
* Reliability and safety: AI systems should perform reliably and safely.
*-> Privacy and security: AI systems should be secure and respect privacy.
* Inclusiveness: AI systems should empower everyone and engage people.
* Etc.
Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cloud-adoption-framework/strategy/responsible-ai


質問 # 125
You have a Microsoft Foundry project that contains a vision-enabled model deployment.
You are developing an application that sends images to the model.
You need to ensure that the model can analyze the images.
In which two formats can you provide the images? Each correct answer presents part of the solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：C、D

解説：
For vision-enabled Azure OpenAI / Microsoft Foundry model requests, image input can be provided by using an image URL or base64-encoded image data. Microsoft's Azure OpenAI REST API reference states that the image content part URL field can contain either a URL of the image or the base64 encoded image data. It also states that the Responses API input_image.image_url value can be a fully qualified URL or a base64 encoded image in a data URL.


質問 # 126
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.

正解：C、E

解説：
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


質問 # 127
What should you use to compare benchmark metrics of different AI models?

正解：D

解説：
To compare benchmark metrics across Azure AI models, navigate to the Azure AI Foundry portal, explore the model catalog, and use the benchmarking tools to assess model performance. You can then compare these metrics to choose the most suitable model for your needs.
Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/how-to/benchmark-model-in-catalog


質問 # 128
......

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AI-901日本語版テキスト内容: https://www.japancert.com/AI-901.html