Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals
- No.4 複数のNLP機能を統合利用する方法
- No.15 手書き文章からの顧客満足度分析
- No.16 Conversational Language Understandingにおける意図判定の役割
- No.25 感情分析における意味的類似性の向上
- No.31 レビューの感情判定に適したAI機能
- No.33 会話型言語理解における情報抽出コンポーネント
- No.34 顧客レビュー分析におけるAI機能選択
- No.38 医療文書のデジタル化と情報抽出の実現方法
- No.40 メール自動分類に適したAIワークロード
- No.47 医療現場での多言語音声通訳システム構成
- No.52 会話型言語理解の必須構成要素
- No.56 多言語文書検索基盤の処理順序設計
- No.59 多言語フィードバックの分類と分析
- No.60 専門用語抽出システムに適した機能
- No.66 会話言語理解モデルの構築手順
- No.74 非開発者向けの音声モデルテスト環境
- No.77 音声フィードバックの感情分析基盤
- No.83 多言語AIにおける意味理解の仕組み
- No.85 顧客問い合わせの自動分類に使う機能
- No.94 文書読み取りと医療用語抽出の実現
- No.100 抽出済みテキストのカスタム分類実装
- No.112 顧客問い合わせメールの自動分類
- No.117 Azure AI Servicesにおける複数キーの提供理由
- No.118 複数AI機能を統合する最適なリソース構成
- No.131 ドキュメント処理と検索基盤の構成
- No.135 SNS投稿から感情と話題を抽出する方法
- No.143 multi-service resourceの主な利点
- No.145 メール自動分類に適したAI Language機能
- No.149 Azure AI Languageのモデル精度向上に必要な作業
- No.164 予約チャットボットに必要な言語理解機能
- No.168 多言語問い合わせの感情分析と個人情報保護
- No.174 会話型言語理解システムの構成要素
- No.179 顧客メッセージの意図分類に必要な要素
- No.185 複数プロジェクトでのAIリソース構成方針
- No.196 Azure AI Servicesの自然言語処理機能
- No.205 感情分析の適用シナリオの判断
- No.207 対話型テキスト理解に適した機能の選択
- No.211 Azure Languageの主要機能
- No.218 Azure AI Languageの固有表現認識の特徴
- No.219 Azure AI Languageの多言語対応機能
- No.221 ナレッジマイニング実装に適したサービス
- No.231 レビューテキストからの重要フレーズ抽出機能
- No.233 Azure AI Languageの機能範囲の理解
- No.234 顧客フィードバックの感情判定に適した機能
- No.242 メール本文から固有表現を抽出する機能
- No.244 感情分析とエンティティ認識の違い
- No.258 電話対応自動化に適した会話理解機能
- No.263 ドキュメント処理に適さないAI機能
- No.266 Entity Recognitionによる業務自動化
- No.267 顧客問い合わせの自動分類に適した機能
- No.268 テキストレビューの感情分類手法
- No.271 商品レビューから感情傾向を判定する機能
- No.274 多言語テキスト解析による問い合わせ振り分け
- No.275 画像分析機能を提供するサービスの選択
- No.282 Transformerの多言語分析への適用
- No.286 患者フィードバックからの主題抽出方法
- No.288 多言語の顧客意見を自動判別する機能
- No.296 カスタマーサポートメール自動振り分けに最適なAI技術
- No.303 患者メールの緊急性判定に適した機能
- No.308 非構造化テキストからの情報抽出
- No.312 顧客コメントからの情報抽出に適した機能
- No.314 患者アンケートの感情分類に適した機能
- No.318 顧客報告書から主題を抽出する機能の選択
- No.320 患者問い合わせの感情分析に適した機能
- No.323 テキスト問い合わせの自動振り分けに適した技術
- No.330 非ネイティブユーザー向けAIの精度改善
- No.334 大量の保守レポートからのキーワード抽出
- No.337 社内フィードバックの自動分類に適した機能
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