Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals
- No.15 手書き文章からの顧客満足度分析
- No.22 不鮮明な印刷画像からのテキスト抽出
- No.27 特定環境でのAIモデル精度低下の原因と対策
- No.32 手書き文書のデジタル化に適した機能
- No.39 画像前処理におけるグレースケール変換の影響
- No.49 マルチモーダルモデルの統合手法
- No.71 畳み込み層におけるフィルターの役割
- No.72 画像から説明文を生成する機能の選択
- No.79 画像ベース不良品検出システムの構築
- No.81 劣化文書の OCR 認識精度向上
- No.93 画像テキストの多言語音声化アプリ構築
- No.95 文書デジタル化と検索システムの処理手順
- No.109 画像からの文字抽出と物体検出の組み合わせ
- 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.127 マルチモーダルモデルにおけるvector embeddingの役割
- No.131 ドキュメント処理と検索基盤の構成
- 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.141 文書デジタル化に適したAI機能
- No.154 Azure AI Visionの主要機能
- No.172 多様な文書に対応するOCR実装の特性
- No.185 複数プロジェクトでのAIリソース構成方針
- No.187 CNNにおける畳み込み演算の役割
- No.188 画像から物体と文字を認識する機能選択
- No.191 画像内の複数領域への説明文生成機能
- No.203 商品在庫確認システムに適したAI技術
- No.206 商品画像の自動カテゴリ分類に適した機能
- No.209 Custom Visionで提供されない機能の特定
- No.215 紙文書の電子化に適した機能
- No.220 物体検出ソリューションの主要機能
- No.238 Object Detection機能の特徴
- No.246 Azure AI Vision で実現可能な画像処理機能
- No.254 製品不良判別に適したAI機能の選択
- 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.280 製品外観検査の自動化に適したAIワークロード
- No.287 製造ラインにおける製品画像分類の実装
- No.289 工場安全管理に適したComputer Vision手法
- No.295 AI協働システムの説明責任対策
- No.299 画像認識における深層学習の特性
- No.302 製造ラインでの製品検品の自動化
- No.315 工場の安全装備監視に適したワークロード
- No.316 製造ラインの欠陥検出に適した技術特性
- No.331 製品画像の分類とテキスト抽出の実現方法
- No.332 AI検査システムにおける透明性の確保
- No.342 医療文書画像の自動カテゴリ分類手法
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