Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals
各問題の解説にある「これだけ覚える（記憶フック）」を一覧にしました。問題名をタップすると、問題と解説を開けます。復習や試験直前の総ざらいにご活用ください。
全問：500 件
（うち 20 件を表示）
問題
記憶フック
既定フィルターは入口も出口も見張る。4 つの害カテゴリを「中」以上でブロック。事実の正誤は見ない。
端末で動かすなら SLM（Phi）、クラウドで賢さ優先なら LLM。制約が厳しい＝小さいモデル。
公平性は「属性で結果が偏らない」。「なぜその結果か」は透明性、「責任者を決める」は説明責任、「誰でも使える」は包括性。
形式を守らせるならプロンプトで指示し、構造化出力で強制する。penalty や再学習は形式を保証しない。
混在 PDF は「分けて・見分けて・回す」。カテゴリ定義＋enableSegment、抽出はカテゴリにアナライザーをリンク。
分類の % は「この 1 枚への自信」。面積でも回数でも、モデルの正解率でもない。
課金もコンテキスト長も「トークン」で数える。区切って ID にするのがトークン化、ID をベクトルにするのが埋め込み。
名前を種類別に取るなら NER、伏せるなら PII 検出。どちらも学習不要の事前構築済み機能。
画像は user の content 配列へ。質問文と並べて 1 通で送る。system にも別パラメーターにも置かない。
計算・集計・グラフはコード インタープリター。モデルに暗算させず、Python に計算させる。
2 ターン目は「同じ会話 ID ＋今回の質問だけ」。履歴は会話がサービス側で保持している。
分類は「何が写っているか」、検出は「何がどこに」。どちらもラベル付き画像で学び、学んだクラスしか答えない。
条件が変わっても壊れないか＝信頼性と安全性。「誰に使えるか」が包摂性、「誰が責任を負うか」が説明責任（アカウンタビリティ）。
写っている「様子」を読むなら image、書いてある「文字」を読むなら document。ファイル形式（JPEG かどうか）では決めない。
急がない大量処理はバッチ。決め手はクォータが別枠でオンラインを邪魔しないこと（割安なのは Flex 処理も同じ）。
「どこに・何台」は物体検出、「どんな状況か」はマルチモーダル。座標の正確さはプロンプトでは買えない。
画像は「URL か Base64」でメッセージに同梱。ベクトル・要約文・データセット名では、モデルは写真を見られない。
生成 AI の土台は Transformer。トークンに区切り、アテンションで離れた語どうしの関係もまとめて計算する。
文字起こしした瞬間に「声の様子」は消える。話し方まで見たいなら、音声のまま音声対応モデルへ渡す。
欲しい項目はスキーマに書くだけ。ラベル付けもプロンプトの作り込みも要らないのが Content Understanding。
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