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Microsoft AI-900 Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
Topic 1: Features of computer vision workloads on Azure15-20%- Computer vision solutions
  • 1. Object detection
    • 2. Image classification
      • 3. OCR and image analysis
        Topic 2: Describe AI workloads and considerations20-25%- Fundamentals of artificial intelligence concepts
        • 1. Responsible AI principles
          • 2. Common AI workloads
            Topic 3: Fundamentals of machine learning on Azure25-30%- Core machine learning concepts
            • 1. Supervised vs unsupervised learning
              • 2. Training and validation concepts
                Topic 4: Features of natural language processing (NLP) workloads on Azure30-35%- Text analytics and language understanding
                • 1. Key phrase extraction
                  • 2. Sentiment analysis
                    • 3. Language modeling and translation

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                      Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q145-Q150):

                      145. Frage
                      What is a use case for classification?

                      Antwort: A


                      146. Frage
                      Select the answer that correctly completes the sentence.

                      Antwort:

                      Begründung:


                      147. Frage
                      What is a use case for classification?

                      Antwort: C

                      Begründung:
                      Classification is a machine learning method that uses data to determine the category, type, or class of an item or row of data.
                      Reference:
                      https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/algorithm-module-reference/linear-regression
                      https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/machine-learning-initialize- model-clustering


                      148. Frage
                      To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.

                      Antwort:

                      Begründung:

                      Explanation:

                      In the context of Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) and general machine learning principles, regression refers to a type of supervised learning used to predict continuous numerical values based on historical data. The goal of regression is to model the relationship between input variables (features) and a continuous output variable (target).
                      In this scenario, the task is to predict how many vehicles will travel across a bridge on a given day. The number of vehicles is a numerical value that can vary continuously depending on factors such as time of day, weather, weekday/weekend, or traffic trends. Because the output is numeric and not categorical, this problem type clearly fits into regression analysis.
                      Microsoft's official learning content for AI-900, under "Identify features of regression and classification machine learning models," specifies that regression models are used to predict values such as sales forecasts, demand estimation, temperature prediction, or traffic volume-all of which share the same underlying objective: predicting a quantity.
                      To clarify other options:
                      * Classification is used when predicting categories or discrete classes, such as determining whether an email is spam or not spam, or if an image contains a cat or a dog.
                      * Clustering is an unsupervised learning technique used to group similar data points without predefined labels (for example, grouping customers by purchasing behavior).
                      Since predicting the number of vehicles results in a continuous numerical output, it aligns precisely with the regression workload type described in the Microsoft AI-900 study materials.


                      149. Frage
                      You build a machine learning model by using the automated machine learning user interface (UI).
                      You need to ensure that the model meets the Microsoft transparency principle for responsible AI.
                      What should you do?

                      Antwort: D

                      Begründung:
                      Model Explain Ability.
                      Most businesses run on trust and being able to open the ML "black box" helps build transparency and trust. In heavily regulated industries like healthcare and banking, it is critical to comply with regulations and best practices. One key aspect of this is understanding the relationship between input variables (features) and model output. Knowing both the magnitude and direction of the impact each feature (feature importance) has on the predicted value helps better understand and explain the model. With model explain ability, we enable you to understand feature importance as part of automated ML runs.
                      Reference:
                      https://azure.microsoft.com/en-us/blog/new-automated-machine-learning-capabilities-in-azure-machine-learning-service/


                      150. Frage
                      ......

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