最近更新された2024年06月テストエンジン練習テストはAI-102日本語試験問題解答！
Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution (AI-102日本語版)認定サンプル問題と練習試験合格させます
質問 # 52
テキスト分析に使用されるAzureCognitiveServicesサービスのコンテナー化されたバージョンを展開することを計画しています。
https://contoso.cognitiveservices.azure.comをサービスのエンドポイントURIとして構成し、最新バージョンのText AnalyticsSentimentAnalysisコンテナーをプルします。
Dockerを使用して、Azure仮想マシンでコンテナーを実行する必要があります。
コマンドをどのように完了する必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation
Box 1: mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/sentiment To run the Sentiment Analysis v3 container, execute the following docker run command.
docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 8g --cpus 1 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/textanalytics/sentiment \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY} is the endpoint for accessing the Text Analytics API.
https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
Box 2: https://contoso.cognitiveservices.azure.com
{ENDPOINT_URI} is the endpoint for accessing the Text Analytics API:
https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.a The endpoint for accessing the Text Analytics API.
zure.com
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-how-to-install-co
質問 # 53
チャットボットの要件を満たすためにQnAMakerリソースを構築します。
各グループにどのRBACの役割を割り当てる必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/concepts/role-based-access-control
質問 # 54
100個のチャットボットがあり、それぞれに独自の言語理解モデルがあります。
多くの場合、各モデルに同じフレーズを追加する必要があります。
新しいフレーズを含めるには、言語理解モデルをプログラムで更新する必要があります。
コードをどのように完成させる必要がありますか？答えるには、適切な値を正しいターゲットにドラッグします。各値は、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/client-libraries-rest-api
質問 # 55
チャットボットで使用する会話フローを設計しています。
Microsoft BotFrameworkEmulatorを使用して会話フローをテストする必要があります。
.chatファイルをどのように完成させる必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation
Graphical user interface, text, application Description automatically generated
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-builder-howto-add-media-attachments?view=azure-bot-se
質問 # 56
VideoIndexerサービスを使用して社内会議のビデオを表示するWebページを開発しています。
PlayerウィジェットとCognitiveInsightsウィジェットをページに埋め込みます。
次の要件を満たすようにウィジェットを構成する必要があります。
ユーザーがキーワードを検索できることを確認します。
ビデオに人の名前と顔を表示します。
ビデオのキャプションを英語（米国）で表示します。
各ウィジェットのURLをどのように完成させる必要がありますか？答えるには、適切な値を正しいターゲットにドラッグします。各値は、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation
Graphical user interface, text, application, Word, email Description automatically generated
質問 # 57
Azure Cognitive Services モデルを使用して時系列データ ストリームの異常を識別する App1 という名前のアプリがあります。接続が制限されている場所で App1 を実行する必要があります。ソリューションは、コストを最小限に抑える必要があります。モデルをホストするには何を使用する必要がありますか?
- A. Azure コンテナー インスタンス
- B. Azure Kubernetes サービス (AKS)
- C. Docker エンジン
- D. Azure Stack Hub 統合システムでホストされる Kubernetes クラスター
正解：B
質問 # 58
言語理解サービスを使用して、Webベースのカスタマーエージェントのユーザーからの自然言語入力を処理しています。
ユーザーは、エージェントが次の一般的な応答で頻繁に応答すると報告しています。「申し訳ありませんが、わかりません。」エージェントがリクエストに応答する能力を向上させる必要があります。
順番に実行する必要がある3つのアクションはどれですか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。（3つ選択してください。）
正解：
解説：
Explanation:
- enable active learning
- validate the utterances
- train and republish
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-how-to-review-endpoint-utterances#log-user-
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-concept-prebuilt-model
質問 # 59
あなたは外出先での買い物プロジェクトを開発しています。
チャットボット用のアダプティブカードを作成する必要があります。
コードをどのように完成させる必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation
Text Description automatically generated
Text Description automatically generated
Box 1: name.en
Box 2: "$when": "${stockLevel != 'OK'}"
Product displays must include images and warnings when stock levels are low or out of stock.
Box 3:image.altText.en
質問 # 60
アップロードされた画像のタグのリストを生成するアプリを作成する予定です。アプリは次の要件を満たす必要があります。
* ユーザーが好む言語でタグを生成します。
* 英語、フランス語、スペイン語をサポートします。
* 開発労力を最小限に抑える
アプリのタグを生成する関数を作成する必要があります。どの Azure サービス エンドポイントを使用する必要がありますか?
- A. コンピュータ ビジョンの画像解析
- B. カスタム トランスレータ
- C. コンテンツ モデレーター イメージ モデレート
- D. Custom Vision の画像分類
正解：D
質問 # 61
文を正しく完成させる答えを選択してください。
正解：
解説：
Explanation
質問 # 62
文を正しく完成させる答えを選択してください。
正解：
解説：
Explanation
質問 # 63
Microsoft BotFrameworkSDKを使用してチャットボットを構築しています。
UserProfileという名前のオブジェクトを使用してユーザープロファイル情報を格納し、ConversationDataという名前のオブジェクトを使用して会話に関連する情報を格納します。
次の状態アクセサーを作成して、両方のオブジェクトを状態に格納します。
var userStateAccessors = _userState.CreateProperty <UserProfile>（nameof（UserProfile））; varconversationStateAccessors = _conversationState.CreateProperty <ConversationData>（nameof（ConversationData））; 状態ストレージメカニズムはメモリストレージに設定されます。
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-builder-howto-v4-state
質問 # 64
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 65
フィードバックを管理するアプリがあります。
Azure Cognitive Service for Language の感情分析 API を使用して、アプリが否定的なコメントを検出できることを確認する必要があります。このソリューションでは、管理されたフィードバックが企業の内部ネットワーク上に確実に残るようにする必要があります。
どの 3 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。
注: 回答の選択肢が複数ある場合は、正しい順序を選択するとクレジットを受け取ります。
正解：
解説：
Provision the Language service resource in Azure.
Deploy a Docker container to an on-premises server.
Run the container and query the prediction endpoint.
According to the Microsoft documentation, the Language service is a cloud-based service that provides various natural language processing features, such as sentiment analysis, key phrase extraction, named entity recognition, etc. You can provision the Language service resource in Azure by following the steps in Create a Language resource. You will need to provide a name, a subscription, a resource group, a region, and a pricing tier for your resource. You will also get a key and an endpoint for your resource, which you will use to authenticate your requests to the Language service API.
According to the Microsoft documentation, you can also use the Language service as a container on your own premises or in another cloud. This option gives you more control over your data and network, and allows you to use the Language service without an internet connection. You can deploy a Docker container to an on-premises server by following the steps in Deploy Language containers. You will need to have Docker installed on your server, pull the container image from the Microsoft Container Registry, and run the container with the appropriate parameters. You will also need to activate your container with your key and endpoint from your Azure resource.
According to the Microsoft documentation, once you have deployed and activated your container, you can run it and query the prediction endpoint to get sentiment analysis results. The prediction endpoint is a local URL that follows this format: http://<container IP address>:<port>/text/analytics/v3.1-preview.4/sentiment. You can send HTTP POST requests to this endpoint with your text input in JSON format, and receive JSON responses with sentiment labels and scores for each document and sentence in your input.
質問 # 66
カスタム ニューラル音声を使用する小売キオスク システムを構築しています。音声サンプルを取得し、声優から同意を得ます。声優プロフィールを作成する必要があります。プロフィールに何をアップロードする必要がありますか?
- A. 5 分間の .flac オーディオ ファイルと関連するトランスクリプトを aw ファイルとして
- B. 声の合成バージョンの作成に同意した声優の .wav または mp3 ファイル
- C. 10 秒の .wav ファイルと関連するトランスクリプトを .txt ファイルとして含む .zip ファイル
- D. キオスク システムを説明する声優の 5 分間の wav または mp3 ファイル
正解：C
解説：
Topic 1, Contoso, Ltd.Case Study
This is a case study Case studies are not timed separately. You can use as much exam time as you would like to complete each case. However, there may be additional case studies and sections on this exam. You must manage your time to ensure that you are able to complete all questions included on this exam in the time provided.
To answer the questions included in a case study, you will need to reference information that is provided in the case study. Case studies might contain exhibits and other resources that provide more information about the scenario that is described in the case study. Each question is independent of the other questions in this case study.
At the end of this case study, a review screen will appear. This screen allows you to review your answers and to make changes before you move to the next section of the exam. After you begin a new section, you cannot return to this section.
To start the case study
To display the first question in this case study, click the Next button. Use the buttons in the left pane to explore the content of the case study before you answer the questions. Clicking these buttons displays information such as business requirements, existing environment, and problem statements. If the case study has an All Information tab. note that the information displayed is identical to the information displayed on the subsequent tabs. When you are ready to answer a question, click the Question button to return to the question.
General Overview
Contoso, Ltd. is an international accounting company that has offices in France. Portugal, and the United Kingdom. Contoso has a professional services department that contains the
Infrastructure
Contoso has the following subscriptions:
* Azure
* Microsoft 365
* Microsoft Dynamics 365
Azure Active (Azure AD) Directory
Contoso has Azure Active Directory groups for securing role-based access. The company uses the following group naming conventions:
* ICountryJ-[Levell-[Role]
* [Level]-[Role]
Intellectual Property
Contoso has the intellectual property shown in the following table.
Text-based content is provided only in one language and is not translated.
Planned Projects
Contoso plans to develop the following:
* A document processing workflow to extract information automatically from PDFs and images of financial documents
* A customer-support chatbot that will answer questions by using FAQs
* A searchable knowledgebase of all the intellectual property
Technical Requirements
Contoso identifies the following technical requirements:
* All content must be approved before being published.
* All planned projects must support English, French, and Portuguese.
* All content must be secured by using role-based access control (RBAC).
* RBAC role assignments must use the principle of least privilege.
* RBAC roles must be assigned only to Azure Active Directory groups.
* Al solution responses must have a confidence score that is equal to or greater than 70 percent.
* When the response confidence score of an Al response is lower than 70 percent, the response must be improved by human input.
Chatbot Requirements
Contoso identifies the following requirements for the chatbot:
* Provide customers with answers to the FAQs.
* Ensure that the customers can chat to a customer service agent.
* Ensure that the members of a group named Management-Accountants can approve the FAQs.
* Ensure that the members of a group named Consultant-Accountants can create and amend the FAQs.
* Ensure that the members of a group named the Agent-CustomerServices can browse the FAQs.
* Ensure that access to the customer service agents is managed by using Omnichannel for Customer Service.
* When the response confidence score is low. ensure that the chatbot can provide other response options to the customers.
Document Processing Requirements
Contoso identifies the following requirements for document processing:
* The document processing solution must be able to process standardized financial documents that have the following characteristics:
* Contain fewer than 20 pages.
* Be formatted as PDF or JPEG files.
* Have a distinct standard for each office.
* The document processing solution must be able to extract tables and text from the financial documents.
* The document processing solution must be able to extract information from receipt images.
* Members of a group named Management-Bookkeeper must define how to extract tables from the financial documents.
* Members of a group named Consultant-Bookkeeper must be able to process the financial documents.
Knowledgebase Requirements
Contoso identifies the following requirements for the knowledgebase:
* Supports searches for equivalent terms
* Can transcribe jargon with high accuracy
* Can search content in different formats, including video
* Provides relevant links to external resources for further research
質問 # 67
言語翻訳を含むアプリケーションを開発しています。
アプリケーションは、get_text_to_be_translatedという名前の関数を使用して取得したテキストを翻訳します。テキストは多くの言語の1つにすることができます。テキストの内容は、南北アメリカのAzure地域内にとどまる必要があります。
テキストを単一の言語に翻訳するためのコードを開発する必要があります。
コードをどのように完成させる必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 68
ComputerVisionクライアントライブラリを使用するメソッドを開発しています。このメソッドは、画像の光学式文字認識（OCR）を実行します。このメソッドには次のコードがあります。
テスト中に、読み取り操作が完了する前にGetReadResultAsyncメソッドの呼び出しが発生することがわかりました。
読み取り操作が完了するまで、GetReadResultAsyncメソッドが続行しないようにする必要があります。
実行する必要がある2つのアクションはどれですか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。（2つ選択してください。）注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
- A. GetReadResultAsyncの呼び出しを、遅延を含むループ内でラップします。
- B. txtHeaders.Status値のステータスを確認するコードを追加します。
- C. Guid.Parse（operationId）パラメーターを削除します。
- D. 結果を確認するコードを追加します。ステータス値。
正解：A、D
解説：
Example code :
do
{
results = await client.GetReadResultAsync(Guid.Parse(operationId));
}
while ((results.Status == OperationStatusCodes.Running ||
results.Status == OperationStatusCodes.NotStarted));
Reference:
https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-quickstart-code/blob/master/dotnet/ComputerVision/ComputerVisionQuickstart.cs
質問 # 69
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認定問題集でAzure AI Engineer Associate AI-102日本語ガイドで100%有効な：https://www.goshiken.com/Microsoft/AI-102J-mondaishu.html