Microsoft Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution (AI-102日本語版) (AI-102日本語) Free Practice Test
Question 1
ドキュメント処理ワークフローを開発しています。
財務文書からテキストを抽出するために使用するAPIエンドポイントを特定する必要があります。ソリューションは、文書処理要件を満たす必要があります。
どの 2 つの API エンドポイントを識別する必要がありますか? それぞれの正解はソリューションの一部を示します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
財務文書からテキストを抽出するために使用するAPIエンドポイントを特定する必要があります。ソリューションは、文書処理要件を満たす必要があります。
どの 2 つの API エンドポイントを識別する必要がありますか? それぞれの正解はソリューションの一部を示します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
Correct Answer: B,E
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Question 2
電子商取引チャットボット用の言語理解モデルを構築しています。ユーザーはチャットボットの指示に従って、請求先住所を音声または入力できます。
請求先住所を取得するためのエンティティを構築する必要があります。
どのエンティティ タイプを使用する必要がありますか?
請求先住所を取得するためのエンティティを構築する必要があります。
どのエンティティ タイプを使用する必要がありますか?
Correct Answer: C
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Question 3
JavaScript でボットを構築します。
Azure コマンド ライン インターフェイス (CLI) から、次のコマンドを実行します。
ボットの準備と展開
ボットを Azure にデプロイする必要があります。
どの 3 つの Azure CLl コマンドを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、適切なコマンドをコマンド リストから回答領域に移動し、クライアントの順序で並べます。
Azure コマンド ライン インターフェイス (CLI) から、次のコマンドを実行します。
ボットの準備と展開
ボットを Azure にデプロイする必要があります。
どの 3 つの Azure CLl コマンドを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、適切なコマンドをコマンド リストから回答領域に移動し、クライアントの順序で並べます。
Correct Answer:
Explanation:
To deploy the bot to Azure, you should run the following three Azure CLI commands in sequence:
az deployment group create This command will create the Azure resources for your bot using an ARM template and a parameters file. You need to specify the resource group name, the template file path, and the parameters file path. For example:
az deployment group create --resource-group myResourceGroup --template-file
"deploymentTemplates\template-with-preexisting-rg.json" --parameters "deploymentTemplates\parameters- for-template-BotApp-with-rg.json" This command will also output the app ID and password of your bot, which you will need for the next command1.
az webapp deployment source config-zip This command will deploy your bot code to the app service that you created in the previous step. You need to specify the resource group name, the app service name, and the zip file path of your bot code. For example:
az webapp deployment source config-zip --resource-group myResourceGroup --name myBotAppService --src
"code.zip"
This command will also output the URL of your bot endpoint, which you will need for the next command2.
az ad app update This command will update your bot registration with the endpoint URL of your bot. You need to specify the app ID of your bot and the endpoint URL. For example:
az ad app update --id myBotAppId --set replyUrls="https://myBotAppService.azurewebsites.net/api
/messages"
This command will complete the deployment process and make your bot ready to be tested3.
Question 4
以下の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
Correct Answer:
Azure Databricks is an Apache Spark-based analytics platform. # Yes
Azure Analysis Services is used for transactional workloads. # No
Azure Data Factory orchestrates data integration workflows. # Yes
Let's break down each statement:
Azure Databricks is an Apache Spark-based analytics platform.
True.
Azure Databricks is a fast, easy, and collaborative Apache Spark-based big data analytics platform .
It is designed for data engineering, machine learning, and AI workloads.
The answer: Yes
Azure Analysis Services is used for transactional workloads.
False.
Azure Analysis Services is an analytical service for semantic data modeling, OLAP (online analytical processing), and BI (business intelligence).
Transactional workloads belong to OLTP (online transaction processing) databases such as Azure SQL Database.
The answer: No
Azure Data Factory orchestrates data integration workflows.
True.
Azure Data Factory (ADF) is a cloud-based ETL and data integration service that orchestrates and automates data movement and transformation across on-premises and cloud systems.
Azure Analysis Services is used for transactional workloads. # No
Azure Data Factory orchestrates data integration workflows. # Yes
Let's break down each statement:
Azure Databricks is an Apache Spark-based analytics platform.
True.
Azure Databricks is a fast, easy, and collaborative Apache Spark-based big data analytics platform .
It is designed for data engineering, machine learning, and AI workloads.
The answer: Yes
Azure Analysis Services is used for transactional workloads.
False.
Azure Analysis Services is an analytical service for semantic data modeling, OLAP (online analytical processing), and BI (business intelligence).
Transactional workloads belong to OLTP (online transaction processing) databases such as Azure SQL Database.
The answer: No
Azure Data Factory orchestrates data integration workflows.
True.
Azure Data Factory (ADF) is a cloud-based ETL and data integration service that orchestrates and automates data movement and transformation across on-premises and cloud systems.
Question 5
アップロードされた画像のタグリストを生成するアプリを構築する予定です。アプリは以下の要件を満たす必要があります。
* ユーザーの好みの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構築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ればよいですか？
* ユーザーの好みの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構築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ればよいですか？
Correct Answer: C
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Question 6
チャットボットを構築しています。
ナレッジベースを照会するようにチャットボットを構成する必要があります。
どのダイアログ クラスを使用する必要がありますか?
ナレッジベースを照会するようにチャットボットを構成する必要があります。
どのダイアログ クラスを使用する必要がありますか?
Correct Answer: D
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Question 7
テスト用ローカル デバイスとオンプレミス データセンターで、コンテナー化されたバージョンの Anomaly Detector API を使用する予定です。
コンテナ化されたデプロイメントが次の要件を満たしていることを確認する必要があります。
コンテナを実行するデバイスのコマンドライン履歴に課金情報や API 情報が保存されないようにします。
Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) を使用して、コンテナー イメージへのアクセスを制御します。
どの4つのアクションを順番に実行すべきでしょうか？ 解答するには、アクションリストから適切なアクションを解答エリアに移動し、正しい順序に並べてください。（4つ選択してください。）注：正解の選択肢は複数あります。正解の順序を選択した場合でも、得点は加算されます。
コンテナ化されたデプロイメントが次の要件を満たしていることを確認する必要があります。
コンテナを実行するデバイスのコマンドライン履歴に課金情報や API 情報が保存されないようにします。
Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) を使用して、コンテナー イメージへのアクセスを制御します。
どの4つのアクションを順番に実行すべきでしょうか？ 解答するには、アクションリストから適切なアクションを解答エリアに移動し、正しい順序に並べてください。（4つ選択してください。）注：正解の選択肢は複数あります。正解の順序を選択した場合でも、得点は加算されます。
Correct Answer:
Explanation:
Comprehensive Detailed Explanation
You are deploying Anomaly Detector API as a container. The key requirements are:
Prevent billing and API keys from being exposed in command-line history.
Control access to container images using Azure RBAC.
Step-by-step reasoning:
Pull the Anomaly Detector container image
Microsoft Cognitive Services (including Anomaly Detector) provides container images via Microsoft Container Registry.
You must first pull the container image locally.
Push the image to an Azure container registry (ACR)
To enforce Azure RBAC, you need to use Azure Container Registry instead of Docker Hub.
Storing in ACR ensures authentication and role-based access control to the image.
Distribute a docker run script
Instead of providing credentials directly on the command line (which risks storing API keys in shell history), best practice is to distribute a docker run script (or use environment variables / mounted files) to run the container.
This prevents exposure of sensitive information.
Run the container on local devices or on-premises datacenters
The container now runs securely, with API key and billing info injected at runtime via environment variables or mounted secrets.
Incorrect Options
Create a custom Dockerfile # Not needed, because Microsoft provides the official Anomaly Detector container image.
Build the image # Not required; again, the container is prebuilt.
Push the image to Docker Hub # Does not allow RBAC, so this would not meet the security requirement.
Correct Sequence:
Pull the Anomaly Detector container image.
Push the image to an Azure container registry.
Distribute a docker run script.
Run the container in the local or on-prem environment.
Microsoft References
Use Cognitive Services containers
Azure Container Registry - Authentication and RBAC
Best practices for running Cognitive Services containers
Question 8
ソーシャル メディア メッセージング アプリを構築しています。
メッセージで使用されている言語をリアルタイムで識別する必要があります。
メッセージで使用されている言語をリアルタイムで識別する必要があります。
Correct Answer: D
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Question 9
アンケートの感情分析結果を用いてカスタマーサービススタッフのボーナスを計算するAIソリューションを構築しています。このソリューションがMicrosoftの責任あるAI原則を満たしていることを確認する必要があります。どうすればよいでしょうか？
Correct Answer: C
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Question 10
あなたは、公開されているWebサイトからのビデオとテキストを処理する新しい販売システムを開発しています。
販売システムを監視して、ユーザーの場所や経歴に関係なく、公平な結果が得られることを確認する予定です。
監視要件を満たすためのガイダンスを提供する2つの責任あるAI原則はどれですか？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。
販売システムを監視して、ユーザーの場所や経歴に関係なく、公平な結果が得られることを確認する予定です。
監視要件を満たすためのガイダンスを提供する2つの責任あるAI原則はどれですか？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。
Correct Answer: A,B
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Question 11
Speech and Language API を使用するアプリを開発しています。
アプリのリソースをプロビジョニングする必要があります。ソリューションでは、各サービスに単一のエンドポイントと資格情報を使用してアクセスできるようにする必要があります。
どのようなタイプのリソースを作成する必要がありますか?
アプリのリソースをプロビジョニングする必要があります。ソリューションでは、各サービスに単一のエンドポイントと資格情報を使用してアクセスできるようにする必要があります。
どのようなタイプのリソースを作成する必要がありますか?
Correct Answer: A
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Question 12
データ操作言語（DML）の例はどれですか？
Correct Answer: B
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