Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals
- No.6 プロンプトで要約の冗長性を改善する要素
- No.14 大規模言語モデルにおける技術要素の役割
- No.24 Azure AI機能の利用申請が必要な理由
- No.26 業界特化チャットボットの構築手法
- No.42 プロンプトエンジニアリングの効果的手法
- No.48 大規模言語モデルにおけるトークンの役割
- No.49 マルチモーダルモデルの統合手法
- No.54 Azure AI Foundryの開発統合機能
- No.83 多言語AIにおける意味理解の仕組み
- No.84 生成AIにおける誇張表現の抑制方法
- No.86 医療記録要約AIのプロンプト設計要素
- No.102 大規模言語モデルにおける意味表現技術
- No.105 Azure OpenAI利用時の処理コスト変動要因
- No.127 マルチモーダルモデルにおけるvector embeddingの役割
- No.130 生成AIの不適切な応答を抑制する方法
- No.138 マルチモーダルモデルの特性
- No.139 生成AIモデルにおける過学習の対処手法
- No.142 言語モデルにおける意味的関連性の理解
- No.144 生成AIの不適切な出力への対応策
- No.146 プロンプト設計における必須要素
- No.148 製品レビュー分類における言語モデル活用
- No.157 生成AIプロジェクト向けの統合管理環境
- No.159 multi-modal AIモデルの動作原理
- No.163 Large Language Modelにおけるembeddingの役割
- No.169 生成AIで安定した要約を得る設計方法
- No.176 生成AI統合基盤の選定における考慮点
- No.186 大規模言語モデルのテキスト処理手法
- No.189 embedding の主な利用目的
- No.226 生成AIモデルの主要な用途の識別
- No.232 Azure OpenAI Serviceの主要特性
- No.237 生成AIモデルの主要な特性
- No.239 生成AIワークロードの主要な特徴
- No.245 生成AIモデルの中核的特性の理解
- No.248 generative AIの活用シナリオ
- No.252 生成AIによる文章作成機能の選択
- No.261 Azure AI Foundryのモデルカタログの主要機能
- No.264 生成AIの出力品質を保つための機能
- No.283 生成AIによる新規コンテンツ作成の特性
- No.290 モデル比較と選定に適した機能
- No.293 生成AIにおける文書参照機能の実装
- No.294 生成AIシステムにおける責任原則の優先順位
- No.307 顧客向けパーソナライズコンテンツの生成
- No.310 社内文書を活用した問い合わせ対応システムの設計
- No.324 生成AIによるコンテンツ作成の特性
- No.325 顧客別メール本文生成に適したAIソリューション
- No.326 Azure AI Foundryでのモデル選定方法
- No.328 顧客問い合わせ自動応答システムの構築
- No.347 生成AIプロジェクトの統合管理環境
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