AI-901最新問題、AI-901全真模擬試験

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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
  • 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.
トピック 2
  • 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.

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信頼できるAI-901最新問題 & 合格スムーズAI-901全真模擬試験 | 実際的なAI-901テスト難易度

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Microsoft Azure AI Fundamentals 認定 AI-901 試験問題 (Q127-Q132):

質問 # 127
Hotspot Question
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：


質問 # 128
You have 100 instructional videos that do NOT contain any audio. Each instructional video has a script.
You need to generate a narration audio file for each video based on the script.
Which type of workload should you use?

正解：D

解説：
Text to speech enables your applications, tools, or devices to convert text into humanlike synthesized speech. The text to speech capability is also known as speech synthesis. Use humanlike prebuilt neural voices out of the box, or create a custom neural voice that's unique to your product or brand.
Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/speech-service/text-to-speech


質問 # 129
You are developing an application that uses the Azure Language SDK and a Microsoft Foundry resource.
You need to return a list of important topics from unstructured text.
Which Python method should you use?

正解：D

解説：
To return important topics from unstructured text by using Azure Language SDK, use:
client.extract_key_phrases()
Microsoft states that key phrase extraction evaluates unstructured text and returns a list of key phrases or main topics. The Azure Text Analytics client library for Python includes the extract_key_phrases method for this task.
Why the other options are incorrect:
A). client.recognize_linked_entities() identifies entities and links them to a knowledge base.
B). client.recognize_entities() identifies named entities such as people, organizations, locations, dates, and quantities.
C). client.begin_extract_summary() starts an extractive summarization operation, not key phrase extraction.


質問 # 130
Hotspot Question
Select the answer that correctly completes the sentence.

正解：

解説：


質問 # 131
Select the answer that correctly complete the sentence.

正解：

解説：

Explanation:

The completed sentence is:
Information extraction solutions that detect and read text in scanned documents and images rely on computer vision.
Detecting and reading text in scanned documents and images is typically done with OCR, which is a computer vision capability. Microsoft describes OCR as text recognition/text extraction that extracts printed or handwritten text from images and documents.


質問 # 132
......

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AI-901全真模擬試験: https://jp.fast2test.com/AI-901-premium-file.html