最新的Microsoft Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution (AI-102 Korean Version) - AI-102 Korean免費考試真題

DM이라는 이름의 Azure AI Document Intelligence 리소스가 포함된 Azure 구독이 있습니다. DI1은 표준 SO 가격 책정 계층을 사용합니다. 다음 표에 나와 있는 파일이 있습니다.

DI1을 사용하여 어떤 파일을 분석할 수 있나요?

正確答案: E
說明:(僅 Fast2test 成員可見)
Azure OpenAI GPT 3.5 모델을 사용하여 챗봇을 만들어보세요.
챗봇의 응답 품질을 개선해야 합니다. 솔루션은 개발 노력을 최소화해야 합니다.
목표를 달성하는 두 가지 방법은 무엇입니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고사항: 정답은 각각 1점입니다.

正確答案: D,E
說明:(僅 Fast2test 成員可見)
DM이라는 이름의 Azure Al Document Intelligence 리소스가 포함된 Azure 구독이 있습니다.
DM을 사용하여 PDF 파일의 손으로 쓴 내용을 분석하는 App1이라는 앱을 빌드합니다.
App1이 손으로 쓴 내용을 인식할 수 있는지 확인해야 합니다.
코드는 어떻게 작성해야 하나요? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
正確答案:

Explanation:

Comprehensive Detailed Explanation
The requirement:
You have an Azure AI Document Intelligence resource (formerly Form Recognizer).
You want the app to detect handwritten content inside PDF files.
Step 1 - Choosing the correct model
prebuilt-document: Extracts structure and text from documents, but not optimized specifically for handwriting.
prebuilt-contract: Designed for contracts, not general handwriting.
prebuilt-read: Extracts text (printed and handwritten) from documents. Supports handwritten content recognition.
Therefore, to analyze handwritten content, the correct choice is prebuilt-read.
Step 2 - Confidence threshold
The style.Confidence value indicates the confidence that the text is handwritten.
A typical threshold used is 0.75 (75%).
This ensures that only results with reasonably high confidence are considered handwritten.
Values like 0.1 would be too low (allowing false positives), while 1.0 might miss valid handwriting because it requires absolute certainty.
문장을 올바르게 완성하는 답을 선택하세요.
正確答案:

Explanation:
Data Analyst.
When dealing with data roles in an organization, responsibilities are divided among data analysts, data engineers, and data scientists. Let's review them:
Data Analyst
Focuses on understanding business requirements and ensuring that the right rules and logic are applied to data so it becomes meaningful for decision-making.
They work closely with stakeholders to define business rules such as data validation rules, aggregation logic, and reporting metrics.
This makes them responsible for identifying which business rules must be applied to data.
Data Engineer
Responsible for designing, building, and maintaining the infrastructure and pipelines that move and process data.
They ensure data availability, reliability, and scalability, but do not usually define business rules.
Data Scientist
Focuses on advanced analytics, predictive modeling, and machine learning.
They use data prepared by engineers and analysts but are not typically the ones who define the business rules that govern how raw data should be interpreted.
Therefore, the correct answer is Data Analyst.
The answer: A data analyst
Microsoft References
Data roles and responsibilities in Azure
What is a Data Analyst?
Responsibilities of Data Engineers vs Data Scientists vs Data Analysts
Project1이라는 이름의 Microsoft Foundry 프로젝트가 있습니다.
당신은 생성형 AI 모델을 사용하여 Project1에 연결하고 채팅하는 App1이라는 앱을 만들 계획입니다.
Microsoft Foundry SDK를 사용하여 App1을 Project1에 연결해야 합니다. 솔루션은 개발 노력을 최소화해야 합니다.
App1에서 무엇을 설정해야 할까요?

正確答案: D
다음과 같은 데이터 소스가 있습니다.
재무: 온프레미스 Microsoft SQL Server 데이터베이스
판매: Core(SQL) API를 사용하는 Azure Cosmos DB
로그: Azure Table 저장소
HR: Azure SQL 데이터베이스
Azure Cognitive Search REST API를 사용하여 모든 데이터를 검색할 수 있는지 확인해야 합니다. 어떻게 해야 할까요?

正確答案: C
說明:(僅 Fast2test 成員可見)
Azure 구독이 있습니다. 해당 구독에는 Model1이라는 GPT-3.5 Turbo 모델을 호스팅하는 Azure OpenAI 리소스가 포함되어 있습니다.
Model1을 다음 시스템 메시지를 사용하도록 구성했습니다. "당신은 사람들이 수학 퍼즐을 풀도록 돕는 AI 비서입니다. 마치 4살짜리 아이가 요청한 것처럼 답변을 설명해 주세요." 이것은 어떤 유형의 신속한 엔지니어링 기법의 예입니까?

正確答案: D
說明:(僅 Fast2test 成員可見)
회전 속도, 각도, 온도, 압력과 같은 엔진 센서 데이터를 분석하는 모니터링 시스템을 개발하고 있습니다. 시스템은 비정형 값에 대한 응답으로 경고를 생성해야 합니다.
솔루션에 무엇을 포함해야 합니까?

正確答案: B
說明:(僅 Fast2test 成員可見)
프랑스어와 독일어 사용자의 전화를 받는 통화 처리 시스템을 구축하고 있습니다. 이 시스템은 다음 작업을 수행해야 합니다.
* 수신 음성 메시지를 텍스트로 캡처합니다.
* 요청에 따라 영어로 메시지를 재생합니다.
어떤 Azure Cognitive Services를 사용해야 할까요? 답하려면 다음 중 적절한 답안을 선택하세요. 참고: 정답은 1점입니다.
正確答案:

Explanation:

Comprehensive Explanation
Speech-to-text converts the caller's spoken French/German audio into text.
The text must then be translated to English.
Finally, Text-to-speech converts the translated text into spoken English for playback.
Therefore, the combination of Translator + Text-to-speech is required for the replay step.
Microsoft References
Speech-to-text in Azure AI Speech
Azure AI Translator
Text-to-speech in Azure AI Speech
Final Answer:
To capture messages # Speech-to-text
To replay messages # Text-to-speech and Translator
소셜 미디어 메시징 앱을 만들고 있습니다.
실시간으로 메시지에 사용된 언어를 식별해야 합니다.
어떤 서비스를 사용해야 하나요?

正確答案: B
說明:(僅 Fast2test 成員可見)
Azure OpenAl 리소스가 포함된 Azure 구독이 있습니다. 여러 개의 서로 다른 모델이 해당 리소스에 배포되어 있습니다.
Azure Al Studio의 채팅 플레이그라운드를 사용하여 챗봇을 구축하고 있습니다.
챗봇이 간결하고 공식적인 비즈니스 언어로 텍스트를 생성하도록 해야 합니다. 솔루션은 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 언어 모델 실행 비용을 줄입니다.
* 챗봇 기록 창의 크기를 유지합니다.
어떤 두 가지 설정을 구성해야 합니까? 답하려면 다음 중 적절한 설정을 선택하십시오. a. 참고: 정답은 각각 1점입니다.
正確答案:

Explanation:

Scenario Recap:
You have an Azure OpenAI resource with multiple deployed models.
You are using the Chat playground to build a chatbot.
Requirements:
Generate text in concise, formal business language.
Reduce cost of running the model.
Maintain the size of the chatbot history window (i.e., context length).
Step 1: Ensuring concise, formal business language
In the Chat playground setup panel, you can configure System message instructions.
Example:
You are an AI assistant that responds in concise formal business language.
This controls tone, style, and response behavior.
So one setting is: System message / Instructions.
Step 2: Reducing cost while maintaining chat history window
Costs in Azure OpenAI are tied to:
The model used (larger models = more expensive).
The context window size (token usage).
Since we must maintain the size of the chat history window, we cannot shrink context length.
Therefore, to reduce cost: select a smaller/cheaper deployed model (e.g., GPT-3.5 instead of GPT-4).
So the second setting is: Deployment (model selection).
# Final Answer:
Configure Deployment # choose a smaller/cheaper model.
Configure System message instructions # specify "concise formal business language." Microsoft References:
Azure OpenAI Chat playground
Best practices for reducing token cost
Azure OpenAI 리소스가 포함된 Azure 구독이 있습니다.
GPT-4 모델을 리소스에 배포합니다.
모델의 기초 데이터로 사용될 파일을 업로드할 수 있는지 확인해야 합니다.
어떤 두 가지 유형의 리소스를 만들어야 할까요? 각 정답은 해결책의 일부를 제시합니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

正確答案: A,B
說明:(僅 Fast2test 成員可見)
참고: 이 문제는 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 문제 중 하나입니다. 각 문제는 명시된 목표를 충족할 수 있는 고유한 답안을 포함하고 있습니다. 일부 문제 세트에는 정답이 두 개 이상 있을 수 있고, 다른 문제 세트에는 정답이 없을 수 있습니다.
이 섹션의 질문에 답변한 후에는 더 이상 해당 질문으로 돌아갈 수 없으며, 해당 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Azure Cognitive Service for Language에서 질문에 답변하는 기능을 사용하는 챗봇을 만들고 있습니다.
Doc1.pdf를 업로드하고 제품 카탈로그와 가격 목록이 포함된 자료를 업로드합니다.
테스트 중에 사용자들은 챗봇이 다음 질문에 올바르게 응답한다고 보고했습니다. <제품>의 가격은 얼마인가요?
챗봇은 다음 질문에 대답하지 못합니다: <제품>의 가격은 얼마인가요?
챗봇이 두 질문 모두에 올바르게 응답하는지 확인해야 합니다.
해결책: Language Studio에서 가격에 대한 엔터티를 만든 다음 모델을 다시 학습시키고 다시 게시합니다.
이것이 목표를 달성하는가?

正確答案: B
說明:(僅 Fast2test 成員可見)
사용자들이 의견을 남길 수 있는 블로그를 운영하고 있습니다. 그런데 일부 의견 댓글에 차별적인 표현을 포함한 유해한 내용이 담겨 있습니다.
유해 콘텐츠를 감지하는 솔루션의 프로토타입을 제작해야 합니다. 이 솔루션은 개발 노력을 최소화해야 합니다.
어떤 두 가지 행동을 해야 할까요? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

正確答案: A,D

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