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.10 Azure AI Services REST API認証の必須要素
- No.20 品質判定AIシステムの設計における主要考慮事項
- No.25 感情分析における意味的類似性の向上
- No.26 業界特化チャットボットの構築手法
- No.27 特定環境でのAIモデル精度低下の原因と対策
- No.28 医療AI開発におけるモデル選定方針
- No.32 手書き文書のデジタル化に適した機能
- No.35 深層学習と従来型機械学習の主要な相違点
- No.36 責任あるAI開発におけるトレードオフ
- 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.49 マルチモーダルモデルの統合手法
- No.51 非構造化文書の検索システム実装
- No.52 会話型言語理解の必須構成要素
- No.53 複数AI機能の請求と管理を簡素化する構成
- No.54 Azure AI Foundryの開発統合機能
- No.56 多言語文書検索基盤の処理順序設計
- No.57 AI審査システムにおける原則の選択
- No.66 会話言語理解モデルの構築手順
- No.70 モデルの複雑度と説明可能性のバランス
- No.71 畳み込み層におけるフィルターの役割
- No.74 非開発者向けの音声モデルテスト環境
- No.83 多言語AIにおける意味理解の仕組み
- No.90 品質管理AIにおける設計上の考慮事項
- No.96 AIモデルの公平性改善における対応戦略
- No.113 AIモデルの公平性問題への対処方法
- No.115 アルゴリズムと学習済みモデルの違い
- 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.119 複雑な多言語文書を処理する構成
- No.121 畳み込み処理におけるフィルターの役割
- No.122 AI モデルの公平性問題への対処
- No.126 AIモデルにおける公平性問題への対処
- No.131 ドキュメント処理と検索基盤の構成
- No.133 deep learningの特徴的な性質
- No.135 SNS投稿から感情と話題を抽出する方法
- No.136 AIモデル開発における公平性評価の目的
- No.137 過学習モデルの汎化性能改善における対策評価
- 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.143 multi-service resourceの主な利点
- No.151 保険料算定AIモデルの公平性と透明性の確保
- No.152 Azure AI Faceにおける利用制限機能
- No.156 AIシステムにおける信頼性課題の特定
- 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.161 AIモデルの精度と説明可能性の両立
- No.174 会話型言語理解システムの構成要素
- No.175 製品品質分類に適した機械学習の問題タイプ
- No.176 生成AI統合基盤の選定における考慮点
- No.181 Azure AI Servicesの主要な利点
- No.182 責任あるAI原則の理解
- No.185 複数プロジェクトでのAIリソース構成方針
- No.194 包摂性の原則に反するAI設計方針
- No.196 Azure AI Servicesの自然言語処理機能
- No.197 責任あるAIにおける公平性の実践
- No.202 AIシステムにおける説明責任の実装要件
- No.205 感情分析の適用シナリオの判断
- No.210 AIにおけるデータ最小化の原則
- No.216 AIにおける説明責任の実装方法
- No.217 AI ソリューションの安全性確保
- No.223 機械学習におけるfeatureとlabelの役割
- No.226 生成AIモデルの主要な用途の識別
- No.228 AIモデルにおける公平性確保の重要対策
- No.230 機械学習におけるデータセットの役割
- No.234 顧客フィードバックの感情判定に適した機能
- No.235 顧客の自動グループ化に適した機械学習モデル
- 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.248 generative AIの活用シナリオ
- No.251 責任ある AI 実践における重要な取り組み
- No.256 機械学習におけるデータセットの役割
- No.258 電話対応自動化に適した会話理解機能
- No.259 AIモデルの公平性確保のための優先対策
- No.260 音声から話者を識別する機能の選択
- No.263 ドキュメント処理に適さないAI機能
- No.265 AIシステムにおける公平性の確保
- 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.270 顧客グループ化に適した機械学習手法
- No.271 商品レビューから感情傾向を判定する機能
- No.273 機密データを扱うAIアプリのガバナンス管理
- 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.282 Transformerの多言語分析への適用
- No.284 金融チャットボットにおける責任あるAI
- No.285 AIシステムの説明責任確保に必要な対応
- No.290 モデル比較と選定に適した機能
- No.291 地域別精度差における最優先課題の特定
- No.295 AI協働システムの説明責任対策
- 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.299 画像認識における深層学習の特性
- 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.309 AIモデルの公平性問題への対処方法
- No.312 顧客コメントからの情報抽出に適した機能
- No.313 AI融資審査システムの説明責任確保
- No.316 製造ラインの欠陥検出に適した技術特性
- 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.326 Azure AI Foundryでのモデル選定方法
- No.329 AIモデルの公平性問題への初期対応
- No.330 非ネイティブユーザー向けAIの精度改善
- No.335 製品画像の複数カテゴリ分類タスク
- No.337 社内フィードバックの自動分類に適した機能
- No.338 環境変化によるAIモデル精度低下への対応
- No.347 生成AIプロジェクトの統合管理環境
- No.348 金融機関向けチャットボット実装の優先事項
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