AI-102日本語問題集PDFでAI-102日本語リアル試験問題解答
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質問 # 73
チャットボットで使用する会話フローを設計しています。
Microsoft BotFrameworkEmulatorを使用して会話フローをテストする必要があります。
.chatファイルをどのように完成させる必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-builder-howto-add-media-attachments?view=azure-bot-service-4.0&tabs=csharp
質問 # 74
文を正しく完成させる答えを選択してください。
正解：
解説：
質問 # 75
Retailドメインを使用して、会社の製品を識別するカスタムビジョンモデルをトレーニングします。
モデルをAndroidスマートフォン用のアプリの一部として展開する予定です。
展開するモデルを準備する必要があります。
順番に実行する必要がある3つのアクションはどれですか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
正解：
解説：
Explanation:
In user want to change to deploy offline model
1. Change model domain to compact model
2. Retrain compact model
3. Export model
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/custom-vision-service/export-your-model
質問 # 76
あなたはボットを構築していて、それは言語理解を使用します。
次のコンテンツを含むLUDownファイルがあります。
ドロップダウンメニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完了する回答の選択肢を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation:
Reference:
https://github.com/solliancenet/tech-immersion-data-ai/blob/master/ai-exp1/README.md
質問 # 77
何千もの画像を含むライブラリがあります。
画像を写真、絵、またはクリップアートとしてタグ付けする必要があります。
どのサービス エンドポイントと応答プロパティを使用する必要がありますか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注: それぞれの正しい選択は 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 78
次のJSONを使用して、AzureCognitiveSearchのナレッジストアを作成します。
ドロップダウンメニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完了する回答の選択肢を選択します。注正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 79
あなたはボットを構築していて、それは言語理解を使用します。
次のコンテンツを含むLUDownファイルがあります。
ドロップダウンメニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完了する回答の選択肢を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Reference:
https://github.com/solliancenet/tech-immersion-data-ai/blob/master/ai-exp1/README.md
質問 # 80
カスタムのFormRecognizerモデルを作成します。
次の表に示すように、モデルのトレーニングに使用するサンプルファイルを受け取ります。
モデルのトレーニングに使用できる3つのファイルはどれですか？それぞれの正解は完全な解決策を提示します。（3つ選択してください。）注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
- A. File5
- B. File6
- C. File4
- D. ファイル1
- E. File3
- F. File2
正解：B、D、F
解説：
Explanation
Input requirements
Form Recognizer works on input documents that meet these requirements:
Format must be JPG, PNG, PDF (text or scanned), or TIFF. Text-embedded PDFs are best because there's no possibility of error in character extraction and location.
File size must be less than 50 MB.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/form-recognizer/overview
質問 # 81
言語翻訳を含むアプリケーションを開発しています。
アプリケーションは、getTextToBeTranslatedという名前の関数を使用して取得したテキストを翻訳します。テキストは多くの言語の1つにすることができます。テキストの内容は、南北アメリカのAzure地域内にとどまる必要があります。
テキストを単一の言語に翻訳するためのコードを開発する必要があります。
コードをどのように完成させる必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation:
Graphical user interface, text, application, email Description automatically generated
質問 # 82
文を正しく完成させる答えを選択してください。
正解：
解説：
Explanation:
質問 # 83
あなたはテキスト処理ソリューションを開発しています。
次の方法を開発します。
次のコードを使用してメソッドを呼び出します。
GetKeyPhrases（textAnalyticsClient、 "猫はマットの上に座っていました"）;
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation:
Box 1: Yes
The Key Phrase Extraction API evaluates unstructured text, and for each JSON document, returns a list of key phrases.
Box 2: No
'the' is not a key phrase.
This capability is useful if you need to quickly identify the main points in a collection of documents. For example, given input text "The food was delicious and there were wonderful staff", the service returns the main talking points: "food" and "wonderful staff".
Box 3: No
Key phrase extraction does not have confidence levels.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-how-to-keyword-
質問 # 84
言語理解ポータルを使用して、言語理解モデルを構築します。
次のサンプルに示すように、モデルをJSONファイルとしてエクスポートします。
Weather.Historicエンティティは発話で何に対応しますか？
- A. 場所
- B. シカゴ
- C. 月別
- D. 雨
正解：C
質問 # 85
次の図に示すように、Microsoft Bot Framework コンポーザを使用して構築されたボットがあります。
ドロップダウン メニュー 10 を使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完成させる回答の選択肢を選択します。
注: それぞれの正しい選択は 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 86
あなたは外出先での買い物プロジェクトを開発しています。
チャットボット用のアダプティブカードを作成する必要があります。
コードをどのように完成させる必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 87
機密文書をスキャンし、言語サービスを使用してコンテンツを分析するアプリを構築しています。
Azure Cognitive Services リソースをプロビジョニングします。
アプリが言語サービス エンドポイントに要求できることを確認する必要があります。このソリューションでは、機密文書がオンプレミスに残ることを保証する必要があります。
順番に実行する必要がある 3 つのアクションはどれですか? 答えるには、アクションのリストから適切なアクションを回答エリアに移動し、正しい順序で並べます。
正解：
解説：
Explanation
質問 # 88
あなたはチャットボットを開発しています。
次のコンポーネントを作成します。
*QnAMakerリソース
* Azure BotFrameworkSDKを使用したチャットボット。
チャットボットの要件を満たすには、コンポーネントを統合する必要があります。
どのプロパティを使用する必要がありますか？
- A. Qna MakerOptions-ScoreThreshold
- B. QnADialogResponseOptions.CardNoMatchText
- C. Qna Maker Op t ions StrickFilters
- D. QnaMakerOptions.RankerType
正解：D
解説：
Scenario: When the response confidence score is low, ensure that the chatbot can provide other response options to the customers.
When no good match is found by the ranker, the confidence score of 0.0 or "None" is returned and the default response is "No good match found in the KB". You can override this default response in the bot or application code calling the endpoint. Alternately, you can also set the override response in Azure and this changes the default for all knowledge bases deployed in a particular QnA Maker service.
Choosing Ranker type: By default, QnA Maker searches through questions and answers. If you want to search through questions only, to generate an answer, use the RankerType=QuestionOnly in the POST body of the GenerateAnswer request.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/concepts/best-practices
質問 # 89
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