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Microsoft AI-103日本語 Exam Syllabus Topics:

Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) Sample Questions:

Question 1

Azure OpenAIのGPT-4モデルを使用して歌詞を生成するチャットボットを構築します。
回答には、モデル学習中に取り込まれた可能性のある人気曲の歌詞が含まれていないことを確認する必要があります。
どのAzure AIコンテンツ安全APIを使用すべきでしょうか？

A. カスタムカテゴリ
B. テキスト分析
C. 接地性検出
D. 保護された素材のテキスト検出

Question 2

ホットスポットに関する質問
PaymentAgent という名前のエージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
PaymentAgentには、外部APIを使用して顧客への払い戻しを行う機能ツールが含まれています。
YAML形式でワークフローを作成しています。
ワークフローが人間の承認のために一時停止し、承認が得られた後にのみ返金処理に進むようにする必要があります。
ワークフロー定義はどのように完成させるべきですか？回答するには、回答欄で適切なオプションを選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

Question 3

Azure AIエージェントソリューションをお持ちです。
あなたは、ユーザー向けにデータを分析・要約し、データに基づいた推奨事項を生成するエージェントベースのアプリケーション「App1」を開発する予定です。App1は、技術的な知識を持たないビジネスユーザーが使用するアプリケーションであり、新たな予期せぬビジネス上の課題に適応し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させる必要があります。
App1で使用するエージェントの種類を特定する必要があります。ソリューションは以下の要件を満たす必要があります。
- ユーザーに基づいてエージェントのパフォーマンスを時間とともに適応および改善する
フィードバック。
ユーザーが情報に基づいた意思決定を行えるよう、個別の推奨事項を提供する。
決定。
アプリのパフォーマンスを最大限に高める。
どのタイプのエージェントを特定すべきでしょうか？

A. 即時応答
B. タスク自動化
C. 自律型
D. 認知

Question 4

スキャンされたPDF形式の請求書を処理するアプリケーションがあります。請求書のレイアウトは様々で、複数ページにわたる表が含まれています。
光学文字認識(OCR)を使用して合計金額と請求書番号を抽出するパイプラインがあります。しかし、文書構造が無視されるため、結果が不正確になることがよくあります。
OCR、レイアウト分析、およびテンプレート一般化フィールド抽出機能を提供するソリューションを実装する必要があります。このソリューションは、カスタムモデルのトレーニングを必要としないものでなければなりません。また、管理作業を最小限に抑える必要があります。
解決策には何を含めるべきでしょうか？

A. Foundry ToolsにおけるAzureコンテンツの理解
B. Foundry ToolsにおけるAzure言語
C. Azure Machine Learning モデル

Question 5

あなたはAzureサブスクリプションをお持ちです。
あなたは、Azure AIのDALL-Eモデルを使用するアプリを開発する予定です。
モデルをデプロイする必要があります。
何を使うべきでしょうか？

A. PythonおよびPowerShellコマンドレット用のAzure SDK。
B. Azure SDK for JavaScript および Azure Machine Learning Studio。
C. Microsoft Foundry および Azure コマンドラインインターフェイス (CLI)
D. AzureポータルとMicrosoft Graph API

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