AI-901 Prüfungs - AI-901 Kostenlos Downloden

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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 Kostenlos Downloden & AI-901 Fragenpool

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Microsoft Azure AI Fundamentals AI-901 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q67-Q72):

67. Frage
Capturing text from images is an example of which type of Al capability?

Antwort: D


68. Frage
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?

Antwort: A

Begründung:
To achieve the fastest possible response time in Microsoft Foundry/Azure AI, you must combine the text prompt and image URL into a single user message, utilizing a system message for instructions, and opting for a low-latency model like gpt-4o-mini.
Sending separate requests or splitting the text and image into different messages increases network overhead and conversation context length, both of which add unnecessary latency.
Note:
1. Required Message Structure
You should include both a system message and a custom user message in your API request payload:
System Message: Use this to define the context, guardrails, and explicit format requirements. It sets up the model behavior before the image is even processed, optimizing processing efficiency.
User Message (Custom Message): This is where you pass your text prompt and the actual image reference.
2. Request Handling: Single vs. Separate Requests
You must send the text item and the image item in the same single request.
Reference:
https://techcommunity.microsoft.com/blog/azure-ai-foundry-blog/transitioning-from-azure-language-features-to-foundry-models/4524092


69. Frage
Select the answer that correctly complete the sentence.

Antwort:

Begründung:

Explanation:

The Model catalog is used for comparing and deploying a wide range of models for generative AI development in Microsoft Foundry.
Microsoft documentation states that the model catalog in Foundry portal is the hub for discovering and using a wide range of models to build generative AI applications. It also includes many models across providers such as Azure OpenAI, Mistral, Meta, Cohere, NVIDIA, and Hugging Face.
The Microsoft Learn module for Foundry models also states that the model catalog is used to explore and filter models, compare models using benchmark metrics, and deploy a model to an endpoint.


70. Frage
Drag and Drop Question
You have a Microsoft Foundry project that contains a model deployment.
You are developing an application that sends an image and a user question to the model.
You need to send both text and image content in the same request so the model can return an answer.
How should you complete the Python code? 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:


71. Frage
What should you use to identify similar faces in a set of images?

Antwort: C

Begründung:
Correct:
* Azure AI Vision
Incorrect:
* Azure AI Custom Vision
* Azure AI Language
* Azure OpenAI Service
* Azure OpenAI in Foundry Models
Note: Azure AI Foundry, Vision, Find similar faces
To identify similar faces across different images using Azure, the Azure AI Face service is the most suitable choice. This service leverages AI algorithms to detect, recognize, and analyze human faces, including features like face grouping based on visual similarity.
Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/how-to/find-similar-faces


72. Frage
......

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