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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Plan and manage an Azure AI solution | 20-25% | - Plan solutions aligned with responsible AI principles - Monitor, optimize, and secure AI solutions - Select appropriate Microsoft Foundry Services - Create and configure Azure AI resources - Choose services for generative AI, computer vision, NLP, speech, information extraction, knowledge mining - Select suitable AI models |
| Topic 2: Implement an agentic solution | 5-10% | - Develop multi-agent workflows and orchestration - Test, deploy, and optimize agents - Build agents with Microsoft Foundry Agent Service - Understand agent use cases and types |
| Topic 3: Implement knowledge mining and information extraction solutions | 15-20% | - Ingest and process structured/unstructured data - Implement intelligent search and retrieval - Build knowledge bases and search indexes - Extract entities, relationships, and key phrases |
| Topic 4: Implement natural language processing solutions | 15-20% | - Implement translation and summarization - Build conversational AI and chatbots - Perform text analysis, sentiment detection, and language detection - Customize and deploy NLP models |
| Topic 5: Implement generative AI solutions | 15-20% | - Orchestrate multiple models and containers - Apply prompt engineering and fine-tuning - Implement model monitoring and feedback - Integrate Azure OpenAI and other generative models - Deploy and manage generative models |
| Topic 6: Implement computer vision solutions | 10-15% | - Analyze images and detect objects/features - Process and index video content - Build and deploy custom vision models - Extract text and handwriting from images - Integrate vision capabilities into applications |
>> AI-102 Ausbildungsressourcen <<
Es existiert viele Methoden, sich auf die Microsoft AI-102 Zertifizierungsprüfung vorzubereiten. Unsere Website bietet zuverlässige Trainingsinstrumente, mit denen Sie sich auf die nächste Microsoft AI-102 Zertifizierungsprüfung vorbereiten. Die Lernmaterialien zur Microsoft AI-102 Zertifizierungsprüfung von Pass4Test enthalten sowohl Fragen als auch Antworten. Unsere Materialien sind von der Praxis überprüfte Software. Wir werden alle Ihren Bedürfnisse zur IT-Zertifizierung abdecken.
343. Frage
You are developing a photo application that will find photos of a person based on a sample image by using the Face API.
You need to create a POST request to find the photos.
How should you complete the request? To answer, drag the appropriate values to the correct targets. Each value may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
Box 1: findsimilars
https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/faceapi/face/find-similar
Box 2: matchPerson
Find similar has two working modes, "matchPerson" and "matchFace". "matchPerson" is the default mode that it tries to find faces of the same person as possible by using internal same-person thresholds. It is useful to find a known person's other photos. Note that an empty list will be returned if no faces pass the internal thresholds.
"matchFace" mode ignores same-person thresholds and returns ranked similar faces anyway, even the similarity is low. It can be used in the cases like searching celebrity-looking faces.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/faceapi/face/detectwithurl
https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/faceapi/face/findsimilar
344. Frage
You are developing a text processing solution.
You have the following function.
You call the function and use the following string as the second argument Our tour of London included a visit to Buckingham Palace What will be the output of the function?
Antwort: D
345. Frage
Select the answer that correctly completes the sentence.
Antwort:
Begründung:
346. Frage
You have a chatbot that uses Custom question answering based on the frequently asked questions (FAQ) published on a corporate website.
Users report that for questions answered in the FAQ, the chatbot returns the following response:
"No good match found in KB."
You need to ensure that the chatbot answers the questions correctly. The solution must minimize administrative effort.
What should you do in Azure AI Language Studio?
Antwort: B
Begründung:
The response "No good match found in KB" indicates that the knowledge base (KB) used by the chatbot is not finding relevant answers, possibly due to outdated or missing information. By selecting Refresh URL in Azure AI Language Studio, you can update the knowledge base with the latest content from the FAQ page on the corporate website. This action ensures that the chatbot has access to current and accurate information, minimizing administrative effort as it automates the update process.
347. Frage
Which statement is an example of Data Manipulation Language (DML)?
Antwort: D
Begründung:
In SQL, commands are categorized into different language groups depending on their purpose:
* Data Manipulation Language (DML):
* Deals with manipulating the data stored in existing database objects.
* Includes:
* SELECT # query data
* INSERT # add new records
* UPDATE # modify existing records
* DELETE # remove records
* Therefore, UPDATE is a DML statement.
* Data Definition Language (DDL):
* Used to define and manage database schema objects (tables, indexes, schemas).
* Includes: CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE.
* Data Control Language (DCL):
* Used to control access and permissions.
* Includes: GRANT, REVOKE.
Now let's map the options:
* A. REVOKE # DCL (not DML).
* B. UPDATE # DML # (correct).
* C. DROP # DDL (removes database objects).
* D. CREATE # DDL (creates database objects).
The answer: B. UPDATE
* SQL Language Elements - DDL, DML, DCL
* UPDATE (Transact-SQL)
Microsoft References
348. Frage
......
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