ユーザーがタスクを実行していることを示すために、ボットのプロトタイプを作成する必要があります。デモでは、Bot Framework Emulatorを使用します。
プロトタイプの作成に使用するボットビルダーCLIツールはどれですか？

• A. Chatdown
• B. QnAMaker
• C. LuDown
• D. Dispatch

說明：（僅 Fast2test 成員可見）

ストリーミングデータを分析するAPIパイプラインを構築する必要があります。パイプラインは次を実行します。
*視覚的なテキスト認識
*音声転写
* 感情分析
* 顔検出
どのAzure Cognitive Servicesをパイプラインで使用する必要がありますか？

• A. カスタム音声サービス
• B. ビデオインデクサー
• C. テキスト分析
• D. Face API

說明：（僅 Fast2test 成員可見）

会社のヘルプデスクへの内部ユーザーチャットを処理するインテリジェントなボットを作成する予定です。ボットには次の要件があります。
*ユーザーの意味を解釈できる必要があります。
*ユーザーに対して複数のタスクを実行できる必要があります。
*既存のナレッジベースからの質問に答えられる必要がある
要件を満たすソリューションを推奨する必要があります。
各要件に対してどのソリューションを推奨する必要がありますか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。

Explanation

Box 1: The Language Understanding (LUIS) service
Language Understanding (LUIS) is a cloud-based API service that applies custom machine-learning intelligence to a user's conversational, natural language text to predict overall meaning, and pull out relevant, detailed information.
Box 2: Text Analytics API
The Text Analytics API is a cloud-based service that provides advanced natural language processing over raw text, and includes four main functions: sentiment analysis, key phrase extraction, named entity recognition, and language detection.
Box 3: The QnA Maker service
QnA Maker is a cloud-based Natural Language Processing (NLP) service that easily creates a natural conversational layer over your data. It can be used to find the most appropriate answer for any given natural language input, from your custom knowledge base (KB) of information.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-builder-tutorial-dispatch
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/overview/overview

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、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。 一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
質問に答えた後、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。
次のタスクを実行するIoTソリューションを作成する必要があります。
*ハザードを特定
*リアルタイムのオンラインダッシュボードを提供
* 1分ごとにエリアの画像を撮影します
*毎分、エリア内の人数をカウントします
ソリューション：イメージをAzure IoTハブに送信するようにIoTデバイスを構成してから、Azureイベントハブに結果を送信するAzure Cognitive ServicesへのAzure Automation呼び出しを構成します。 Azure Stream Analyticsを使用して、イベントハブに接続するようにMicrosoft Power BIを構成します。
これは目標を達成していますか？

• A. いいえ
• B. はい

說明：（僅 Fast2test 成員可見）

Azure Machine Learningの実験があります。
実験がGDPR規制要件を満たし、実験に関するドキュメントを保存していることを検証する必要があります。
何を使うべきですか？

• A. Azure Table storage
• B. Compliance Manager
• C. Azure Security Center
• D. an Azure Log Analytics workspace

說明：（僅 Fast2test 成員可見）