Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals
- No.5 専門文書からの情報抽出に適した手法
- No.18 Document Intelligenceの非対応アクセス方法
- No.21 Document IntelligenceとAI Searchの連携
- No.32 手書き文書のデジタル化に適した機能
- No.38 医療文書のデジタル化と情報抽出の実現方法
- No.41 Document Intelligenceの構造保持機能
- No.43 手書き保険書類における専門用語の認識精度改善
- No.45 独自フォーマットからのフィールド抽出
- No.46 Document Intelligence におけるデータ抽出の基本構造
- No.56 多言語文書検索基盤の処理順序設計
- No.91 Document Intelligence のモデル選択
- No.94 文書読み取りと医療用語抽出の実現
- No.95 文書デジタル化と検索システムの処理手順
- No.100 抽出済みテキストのカスタム分類実装
- No.101 保険申込書の自動処理基盤の設計
- No.119 複雑な多言語文書を処理する構成
- No.120 Document Intelligenceの特性
- No.123 発注書からの情報自動抽出に適した機能
- No.128 製造業の保守報告書処理基盤の構築
- No.131 ドキュメント処理と検索基盤の構成
- No.147 帳票データの自動抽出に最適な構成
- No.158 Document Intelligenceの主な利点
- No.167 Document Intelligenceの中核技術
- No.184 Document Intelligenceの文字抽出技術
- No.257 紙文書のデジタル化と業務自動化の実現
- No.263 ドキュメント処理に適さないAI機能
- No.275 画像分析機能を提供するサービスの選択
- No.277 文書からの構造化データ抽出に適したサービス
- No.305 契約書類からの情報抽出に使うサービス
- No.322 納品書データの自動抽出に最適なサービス
- No.339 医療検査レポートからの文字情報抽出
- No.344 医療記録からの構造化データ抽出
広告