AI-901 Deutsch Prüfung - AI-901 Prüfungen

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Microsoft AI-901 Prüfungsplan:

Thema	Einzelheiten
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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Microsoft Azure AI Fundamentals AI-901 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q55-Q60):

55. Frage
Hotspot Question
Select the answer that correctly completes the sentence.

Antwort:

Begründung:

56. Frage
Stating the source of the data used to train a model is an example of which responsible AI principle?

A. transparency
B. reliability and safety
C. privacy and security
D. fairness

Antwort: A

Begründung:
Transparency in AI refers to openly sharing information about how an AI system is designed, trained, and operates. Stating the source of the data used to train a model is an example of transparency, as it provides clarity about the origins of the data and helps stakeholders understand the model's development process.

57. Frage
You are developing an application that analyze invoices by using Azure Content Understanding in Foundry Tools.
You need to ensure that the application retrieves the analysis results after processing completes.
How should you complete the Python code? To answer, select the appropriate option in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

58. Frage
What are two purposes of instructions when prompting a generative AI model? Each correct answer presents part of the solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

A. defines the tokens per minute (TPM) allocation for the model
B. defines the agent's role and behavior
C. defines the Azure region where inference occurs
D. defines constraints on the model's responses
E. selects which model to use

Antwort: B,D

Begründung:
Microsoft Foundry Agent Service documentation states that instructions define goals, constraints, and behavior for an agent. Therefore, instructions are used to guide how the generative AI model or agent should respond and behave.
Option A is correct because instructions can define constraints the model must follow.
Option B is correct because instructions can define the agent's role and behavior.
Options C, D, and E are incorrect because Azure region, model selection, and TPM allocation are configuration or deployment/resource settings, not purposes of prompt instructions.

59. Frage
Your company processes customer support emails.
You need to implement an AI solution that automatically identifies mentions of people, organizations, and locations in the emails.
Which text analysis technique should you use?

A. summarization
B. Named Entity Recognition (NER)
C. sentiment analysis
D. key phrase extraction

Antwort: B

Begründung:
The correct text analysis technique is Named Entity Recognition (NER).
Microsoft defines NER as a feature that identifies and categorizes entities in unstructured text, including people, places, and organizations.
Sentiment analysis detects positive, negative, or neutral opinion. Summarization creates shorter versions of text. Key phrase extraction identifies important phrases, but it does not specifically classify mentions as people, organizations, or locations.

60. Frage
......

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