最新的Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-901 Korean Version) - AI-901 Korean免費考試真題
귀사는 고객 지원 이메일을 처리합니다.
이메일에서 사람, 조직, 위치에 대한 언급을 자동으로 식별하는 AI 솔루션을 구현해야 합니다.
어떤 텍스트 분석 기법을 사용해야 할까요?
이메일에서 사람, 조직, 위치에 대한 언급을 자동으로 식별하는 AI 솔루션을 구현해야 합니다.
어떤 텍스트 분석 기법을 사용해야 할까요?
正確答案: D
說明：（僅 Fast2test 成員可見）
문장을 올바르게 완성하는 답을 선택하세요.
正確答案:
Explanation:
Azure Text Analytics client library
Comprehensive and Detailed Explanation with all Azure AI documents : =
The completed sentence is:
To develop an application that analyzes text by using Azure Language in Foundry Tools, use the Azure Text Analytics client library package.
Azure AI Language text analysis features, such as sentiment analysis, named entity recognition, key phrase extraction, language detection, and text summarization, are accessed in code by using the Azure Text Analytics client library .
The other options are incorrect:
Azure AI Projects client library is used for Foundry project and agent-related workflows, not specifically Azure Language text analysis.
Azure OpenAI client library is used to call OpenAI model deployments, not Azure Language text analytics APIs.
Azure Speech SDK is used for speech-to-text and text-to-speech workloads, not text analysis.
대출 승인 여부를 판단하는 AI 시스템을 설계할 때, 결정에 사용된 요소들은 설명 가능해야 합니다.
이것은 마이크로소프트의 책임 있는 AI에 대한 어떤 핵심 원칙의 예시입니까?
이것은 마이크로소프트의 책임 있는 AI에 대한 어떤 핵심 원칙의 예시입니까?
正確答案: C
생성형 AI 솔루션을 위해서는 대규모 언어 모델(LLM)의 비용을 비교해야 합니다.
Microsoft Foundry 포털에서 무엇을 사용해야 할까요?
Microsoft Foundry 포털에서 무엇을 사용해야 할까요?
正確答案: B
說明：（僅 Fast2test 成員可見）
다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
正確答案:
Explanation:
Statement
Answer
Generative AI models predict the next token in a sequence based on patterns learned during training.
Yes
A system prompt can be used to influence the behavior and tone of the responses generated by a generative AI model.
Yes
Increasing the Temperature parameter makes the responses generated by generative AI models more deterministic and consistent.
No
Comprehensive and Detailed 150 to 250 words of Explanation From Azure AI Fundamentals/Course Guide
/topics:
The first statement is Yes . Generative language models generate text autoregressively by estimating probabilities for the next token based on preceding context and patterns learned during model training. This next-token prediction mechanism is fundamental to how transformer-based generative models produce sequences of text.
The second statement is also Yes . A system prompt provides high-level instructions that establish how the model should behave. It can define role, response style, tone, constraints, and other behavioral expectations.
The AI-901 study guide explicitly includes creating effective system and user prompts as part of implementing generative AI applications in Microsoft Foundry.
The third statement is No . Increasing Temperature does the opposite of making output more deterministic.
Microsoft documents that higher temperature values increase randomness and output diversity, while lower values make responses more focused and predictable. At a temperature approaching zero, model selection becomes substantially more deterministic because higher-probability tokens are favored more strongly.
문장을 올바르게 완성하는 답을 고르시오.
正確答案:
Explanation:
The completed sentence is:
To define an agent ' s role and behaviors, you must configure a system prompt for the agent.
In Microsoft Foundry / Azure AI agent scenarios, the system prompt , also referred to as system instructions
, defines how the agent should behave, what role it should follow, and what constraints it must observe.
The other options are incorrect:
deployment slot relates to hosting/deployment routing, not agent behavior.
embedding index is used for vector search or retrieval scenarios, not defining the agent's role.
fine tuning job changes or adapts model behavior through training, but it is not the standard configuration used to define an agent's role and behavior at runtime.
Therefore, the correct answer is system prompt .
다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하십시오.
참고: 연결 선택 항목 하나당 1점입니다.
참고: 연결 선택 항목 하나당 1점입니다.
正確答案:
Explanation:
Statement 1: Using Azure Speech in Foundry Tools for batch transcription requires live audio input from a microphone. = No Batch transcription is used to process stored audio files, not live microphone input. Live microphone input is used for real-time speech recognition scenarios.
Statement 2: Azure Speech in Foundry Tools can analyze video frames to detect and label objects while transcribing audio. = No Azure Speech is for speech capabilities such as speech recognition, speech synthesis, and speech translation.
Detecting and labeling objects in video frames is a computer vision/video analysis capability, not an Azure Speech capability.
Statement 3: Speech translation in Azure Speech in Foundry Tools can translate spoken audio into text in another language. = Yes Speech translation converts spoken input in one language into translated text in another language.
Microsoft Foundry 프로젝트에 비전 기능이 활성화된 모델 배포가 포함되어 있습니다.
모델에게 이미지를 전송하는 애플리케이션을 개발하고 있습니다.
모델이 이미지를 분석할 수 있는지 확인해야 합니다.
이미지는 어떤 두 가지 형식으로 제공할 수 있습니까? 각 정답은 풀이의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
모델에게 이미지를 전송하는 애플리케이션을 개발하고 있습니다.
모델이 이미지를 분석할 수 있는지 확인해야 합니다.
이미지는 어떤 두 가지 형식으로 제공할 수 있습니까? 각 정답은 풀이의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
正確答案: A,C
說明：（僅 Fast2test 成員可見）
Microsoft Foundry에 멀티모달 모델이 배포되어 있습니다.
이미지를 분석하고 텍스트 요약과 오디오 요약을 모두 제공하도록 모델을 구성해야 합니다.
모델에게 보내야 하는 최소 사용자 프롬프트 수는 몇 개입니까?
이미지를 분석하고 텍스트 요약과 오디오 요약을 모두 제공하도록 모델을 구성해야 합니다.
모델에게 보내야 하는 최소 사용자 프롬프트 수는 몇 개입니까?
正確答案: D
說明：（僅 Fast2test 成員可見）