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Die Microsoft AI-900 Prüfung richtet sich an Einzelpersonen, die über ein grundlegendes Verständnis von Cloud Computing verfügen und mit einer oder mehreren Programmiersprachen vertraut sind. Diese Prüfung eignet sich auch für Geschäftsleute, die verstehen möchten, wie KI ihr Unternehmen beeinflussen kann und wie Azure AI-Dienste genutzt werden können, um Geschäftsziele zu erreichen.
Die Microsoft AI-900, auch als Microsoft Azure AI Fundamentals Exam bekannt, ist eine Zertifizierungsprüfung, mit der die Kenntnisse und das Verständnis der Grundlagen der künstlichen Intelligenz (KI) und der Anwendung auf der Microsoft Azure-Plattform testen konnten. Diese Zertifizierungsprüfung ist ideal für Personen, die daran interessiert sind, eine Karriere in der KI zu verfolgen oder potenziellen Arbeitgebern ihre Fachkenntnisse in der KI zu demonstrieren.
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Die Prüfung umfasst eine Vielzahl von Themen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz, einschließlich maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung, Computer Vision und kognitiven Diensten. Sie testet auch die Fähigkeit des Einzelnen, den geeigneten Azure-Dienst zur Lösung eines bestimmten Geschäftsproblems zu identifizieren und die ethische und verantwortungsvolle Verwendung von künstlicher Intelligenz zu verstehen.
78. Frage
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Antwort:
Begründung:
Explanation
Text Description automatically generated
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-label-data
79. Frage
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.
Antwort:
Begründung:
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/team-data-science-process/create-features
80. Frage
You need to predict the sea level in meters for the next 10 years.
Which type of machine learning should you use?
Antwort: C
Begründung:
In the most basic sense, regression refers to prediction of a numeric target.
Linear regression attempts to establish a linear relationship between one or more independent variables and a numeric outcome, or dependent variable.
You use this module to define a linear regression method, and then train a model using a labeled dataset. The trained model can then be used to make predictions.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/linear-regression Regression is a form of machine learning that is used to predict a numeric label based on an item's features.
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/introd
81. Frage
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
Statement
Yes / No
Providing an explanation of the outcome of a credit loan application is an example of the Microsoft transparency principle for responsible AI.
Yes
A triage bot that prioritizes insurance claims based on injuries is an example of the Microsoft reliability and safety principle for responsible AI.
Yes
An AI solution that is offered at different prices for different sales territories is an example of the Microsoft inclusiveness principle for responsible AI.
No
This question is based on the Responsible AI principles defined by Microsoft, a major topic in the AI-900:
Microsoft Azure AI Fundamentals certification. The goal of Responsible AI is to ensure that artificial intelligence is developed and used ethically, safely, and transparently to benefit people and society. Microsoft' s framework defines six core principles: Fairness, Reliability and Safety, Privacy and Security, Inclusiveness, Transparency, and Accountability.
* Transparency Principle - YesProviding an explanation for a loan application decision clearly reflects transparency. According to Microsoft's Responsible AI guidelines, transparency involves ensuring that users and stakeholders understand how AI systems make decisions. When a financial AI model explains why a loan was approved or denied, it promotes user trust and confidence in automated decision- making. Transparency helps individuals understand influencing factors (like income or credit score), thereby fostering ethical AI deployment.
* Reliability and Safety Principle - YesA triage bot that prioritizes insurance claims based on injury severity demonstrates reliability and safety. This principle ensures that AI systems consistently operate as intended, handle data accurately, and do not cause unintended harm. For a triage bot, safety means it must correctly interpret medical or claim information and consistently provide appropriate prioritization. Microsoft emphasizes that reliable AI systems must be tested rigorously, function correctly in various scenarios, and maintain user safety at all times.
* Inclusiveness Principle - NoAn AI solution priced differently for various sales territories is unrelated to inclusiveness. Inclusiveness focuses on designing AI systems that are accessible and fair to all users, including those with disabilities or from different demographic backgrounds. Price variation across territories is a business strategy, not an ethical AI inclusion concern. Hence, this statement does not align with any Responsible AI principle.
82. Frage
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.
Antwort:
Begründung:
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-science-process/create-features
83. Frage
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