Microsoft Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution (AI-102日本語版) - AI-102日本語 Exam Practice Test
Question 1
あなたの会社には、レポートをページングした植え替えソリューションがあります。レポートは、データウェアハウス内のディメンションモデルをクエリします。レポートソリューションはどのタイプの処理を使用しますか？
Correct Answer: C
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Question 2
次の展示に示すように、四半期ごとの現在の売上合計の視覚化を作成する必要があります。
CowerBlDesktopで何を作成する必要がありますか;1
CowerBlDesktopで何を作成する必要がありますか;1
Correct Answer: C
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Question 3
手書きのアンケート回答をスキャンした画像が1,000枚あります。アンケートのレイアウトは統一されていません。
Aldoc1 という名前の Azure Al Document Intelligence リソースを含む Azure サブスクリプションがあります。
Document Intelligence Studio を開いて、新しいプロジェクトを作成します。
アンケートの回答からデータを抽出する必要があります。ソリューションは開発労力を最小限に抑える必要があります。
画像はどこにアップロードすればよいですか？また、どのようなタイプのモデルを使用すればよいですか？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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
Aldoc1 という名前の Azure Al Document Intelligence リソースを含む Azure サブスクリプションがあります。
Document Intelligence Studio を開いて、新しいプロジェクトを作成します。
アンケートの回答からデータを抽出する必要があります。ソリューションは開発労力を最小限に抑える必要があります。
画像はどこにアップロードすればよいですか？また、どのようなタイプのモデルを使用すればよいですか？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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
Correct Answer:
Upload to: An Azure Storage account
Model type: Custom neural
You have 1,000 scanned hand-written survey responses with no consistent layout. The goal is to extract data while minimizing development effort.
Step 1: Upload location
For Azure AI Document Intelligence (formerly Form Recognizer), training data (images, PDFs) must be placed in a container in an Azure Storage account.
Options like Cosmos DB or Azure Files share are not valid training data sources for Document Intelligence.
Therefore, you upload the survey images to Azure Storage account.
Step 2: Model type
The surveys are handwritten and do not have a consistent layout.
Custom template models work only when the layout is fixed and consistent (e.g., invoices with the same fields in the same place).
Identity document (ID) model is a prebuilt model for passports, driver's licenses, etc., not for surveys.
Custom neural model is designed to handle unstructured or variable-layout forms, including handwritten content. This best fits the survey scenario.
Thus, the correct configuration is:
Upload to Azure Storage account
Use Custom neural model
The answer:
Upload to: An Azure Storage account
Model type: Custom neural
Microsoft References
Azure AI Document Intelligence - Custom models
Custom neural vs custom template models
Train a custom model with Azure Storage input
Model type: Custom neural
You have 1,000 scanned hand-written survey responses with no consistent layout. The goal is to extract data while minimizing development effort.
Step 1: Upload location
For Azure AI Document Intelligence (formerly Form Recognizer), training data (images, PDFs) must be placed in a container in an Azure Storage account.
Options like Cosmos DB or Azure Files share are not valid training data sources for Document Intelligence.
Therefore, you upload the survey images to Azure Storage account.
Step 2: Model type
The surveys are handwritten and do not have a consistent layout.
Custom template models work only when the layout is fixed and consistent (e.g., invoices with the same fields in the same place).
Identity document (ID) model is a prebuilt model for passports, driver's licenses, etc., not for surveys.
Custom neural model is designed to handle unstructured or variable-layout forms, including handwritten content. This best fits the survey scenario.
Thus, the correct configuration is:
Upload to Azure Storage account
Use Custom neural model
The answer:
Upload to: An Azure Storage account
Model type: Custom neural
Microsoft References
Azure AI Document Intelligence - Custom models
Custom neural vs custom template models
Train a custom model with Azure Storage input
Question 4
Foundry Tools API で Azure Translator を使用するアプリケーションのメソッドを開発しています。
このメソッドはウェブページのコンテンツを受け取り、それをギリシャ語(el)に翻訳します。結果には、ローマ字による翻字も含まれます。
Foundry Tools API で Azure Translator を呼び出すための URI を作成する必要があります。
次の URI があります。
https://api.cognitive.microsofttranslator.com/translate?api-version=3.0 URI に含めるべき 3 つの追加クエリ パラメーターはどれですか。それぞれの正解はソリューションの一部を示しています。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
このメソッドはウェブページのコンテンツを受け取り、それをギリシャ語(el)に翻訳します。結果には、ローマ字による翻字も含まれます。
Foundry Tools API で Azure Translator を呼び出すための URI を作成する必要があります。
次の URI があります。
https://api.cognitive.microsofttranslator.com/translate?api-version=3.0 URI に含めるべき 3 つの追加クエリ パラメーターはどれですか。それぞれの正解はソリューションの一部を示しています。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
Correct Answer: C,E,F
Question 5
カスタム Form Recognizer モデルを構築します。
次の表に示すように、モデルのトレーニングに使用するサンプル ファイルを受け取ります。
モデルのトレーニングに使用できるファイルは 3 つあります。正解ごとに完全なソリューションが提示されます。(3 つ選択してください。) 注: 正解を選択するごとに 1 ポイントが加算されます。
次の表に示すように、モデルのトレーニングに使用するサンプル ファイルを受け取ります。
モデルのトレーニングに使用できるファイルは 3 つあります。正解ごとに完全なソリューションが提示されます。(3 つ選択してください。) 注: 正解を選択するごとに 1 ポイントが加算されます。
Correct Answer: B,D,E
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Question 6
Azureサブスクリプションに、Resourcelという名前のAzure Al Languageサービスリソースが含まれています。cURLコマンドを実行してResourcelをクエリすると、次の応答が返されます。
以下の各記述について、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：正しい選択肢はそれぞれ得点となります。
以下の各記述について、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：正しい選択肢はそれぞれ得点となります。
Correct Answer:
Explanation:
Question 7
ユーザーがアップロードした複数のファイルを結合して処理するエージェントを構築する予定です。
エージェントを開発するために Azure Al Agent サービスを使用するかどうかを評価しています。
サービスにアップロードできるファイルの最大サイズはどれくらいですか?
エージェントを開発するために Azure Al Agent サービスを使用するかどうかを評価しています。
サービスにアップロードできるファイルの最大サイズはどれくらいですか?
Correct Answer: A
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Question 8
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、述べられた目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に答えた後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
カスタムビジョンモデルをトレーニングして、花の種を識別するアプリケーションを開発します。新しい花の種の画像を受け取ります。
新しい画像を分類子に追加する必要があります。
解決策：新しいモデルを作成してから、新しい画像とラベルをアップロードします。
これは目標を達成していますか？
このセクションの質問に答えた後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
カスタムビジョンモデルをトレーニングして、花の種を識別するアプリケーションを開発します。新しい花の種の画像を受け取ります。
新しい画像を分類子に追加する必要があります。
解決策：新しいモデルを作成してから、新しい画像とラベルをアップロードします。
これは目標を達成していますか？
Correct Answer: B
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Question 9
ローカル ドライブに保存されている、file1、avi という名前の 20 GB のファイルがあります。
Azure Video Indexer Web サイトを使用して、file1、avi のインデックスを作成する必要があります。
まず何をすべきでしょうか?
Azure Video Indexer Web サイトを使用して、file1、avi のインデックスを作成する必要があります。
まず何をすべきでしょうか?
Correct Answer: A
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Question 10
Azure Al Foundry エージェント サービスを使用してエージェントを構築しています。
エージェントが過去 90 日間にリリースされた公開データにアクセスできることを確認する必要があります。
コードをどのように完成させるべきですか? 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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
エージェントが過去 90 日間にリリースされた公開データにアクセスできることを確認する必要があります。
コードをどのように完成させるべきですか? 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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
Correct Answer:
Explanation:
To let an agent use public web data with recency controls (e.g., limit to content from the last 90 days), you add the Bing grounding tool. In the Azure AI Foundry Agent Service SDK, you create a connection (e.g., search_connection_id ) and then construct a BingGroundingTool with that connection. The tool exposes a list of definitions (tool operations) that the agent can call at runtime.
When creating the agent, you pass tool definitions via the tools= argument (a list of ToolDefinition ). The tool_resources= argument is used when the tool requires additional resource descriptors (e.g., Azure AI Search index configuration). For Bing grounding, providing the connection and passing the definitions as tools= is sufficient. This enables the agent to call Bing with date filters to retrieve only recent, publicly accessible content.
Microsoft Azure AI References (titles only)
Azure AI Agent Service - Bing web grounding tool
Azure AI Agent Service - Create an agent (agent creation parameters including tools and tool_resources ) Azure AI Agent Service - Tool connections and definitions
