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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Fundamentals of machine learning on Azure | 25-30% | - Core machine learning concepts
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| Features of computer vision workloads on Azure | 15-20% | - Computer vision solutions
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| Describe AI workloads and considerations | 20-25% | - Fundamentals of artificial intelligence concepts
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| Features of natural language processing (NLP) workloads on Azure | 30-35% | - Text analytics and language understanding
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78. Frage
You need to count the number of animals in a photograph. Which type of computer vision should you use?
Antwort: B
Begründung:
According to the Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) curriculum, computer vision encompasses several key capabilities: image classification, object detection, facial detection, and optical character recognition (OCR). When the task requires counting the number of distinct objects (in this case, animals) in an image, object detection is the correct type of vision model.
Object detection not only classifies what is present in an image but also identifies where each object appears by drawing bounding boxes around them. Each detected object is individually labeled, enabling the system to count or track them accurately. In contrast, image classification would only tell you the overall category (e.g.,
"This is an image of animals") without counting how many animals are present.
Facial detection focuses solely on identifying human faces, while OCR extracts text from images - neither applies here.
Therefore, the AI-900 official learning modules confirm that object detection is the appropriate solution for identifying and counting multiple entities within an image.
79. Frage
You use drones to identify where weeds grow between rows of crops to send an Instruction for the removal of the weeds. This is an example of which type of computer vision?
Antwort: B
80. Frage
You have an Al-based loan approval system.
During testing, you discover that the system has a gender bias.
Which responsible Al principle does this violate?
Antwort: D
81. Frage
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
Azure Custom Vision is a cognitive service that lets you build, deploy, and improve your own image classifiers. An image classifier is an AI service that applies labels (which represent classes) to images, according to their visual characteristics. Unlike the Computer Vision service, Custom Vision allows you to specify the labels to apply.
Note: The Custom Vision service uses a machine learning algorithm to apply labels to images. You, the developer, must submit groups of images that feature and lack the characteristics in question. You label the images yourself at the time of submission. Then the algorithm trains to this data and calculates its own accuracy by testing itself on those same images. Once the algorithm is trained, you can test, retrain, and eventually use it to classify new images according to the needs of your app. You can also export the model itself for offline use.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/custom-vision-service/home custom vision - This is a type of computer vision service which helps in building/training models using user provided data Creating an object detection solution with Custom Vision consists of three main tasks. First you must use upload and tag images, then you can train the model, and finally you must publish the model so that client applications can use it to generate predictions.
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/detect-objects-images-custom-vision/2-object-detection-azure
82. Frage
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
According to Microsoft's Responsible AI principles, one of the six core principles is fairness, which ensures that AI systems treat all individuals equitably and that their outcomes are not influenced by biases present in the training data or algorithms. The official Microsoft Learn module "Identify the guiding principles for responsible AI" clearly defines fairness as the requirement that AI systems should not amplify or perpetuate existing societal biases.
In this scenario, the statement emphasizes that AI systems should NOT reflect biases from the datasets used to train them, which directly aligns with the fairness principle. Bias in AI models can arise when the data used for training is unbalanced or not representative of the real-world population. For instance, if a facial recognition model is trained mostly on images of one demographic group, it may perform poorly on others- an example of unfair bias. Microsoft advocates building and testing AI systems with diverse, high-quality datasets to ensure fair performance across all groups.
The other principles listed-accountability, inclusiveness, and transparency-are also important but do not directly address bias mitigation:
* Accountability ensures that people remain responsible for AI systems and their decisions.
* Inclusiveness promotes accessibility and usability for all people, including those with disabilities.
* Transparency focuses on explaining how AI systems make decisions.
However, Fairness explicitly deals with avoiding discrimination and bias in AI outcomes and training data.
Thus, in Microsoft's Responsible AI framework, ensuring that systems do not reflect biases from datasets is part of the Fairness principle, which promotes equitable and unbiased treatment for all individuals in AI- driven decisions.
83. Frage
......
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