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Microsoft AI-103日本語 Exam Overview:
| Certification Vendor: | Microsoft |
| Exam Name: | Developing AI Apps and Agents on Azure |
| Exam Number: | AI-103 |
| Exam Price: | $165 USD |
| Passing Score: | 700 |
| Certificate Validity Period: | 1 year |
| Exam Format: | Multiple choice, Case study, Scenario-based, Hands-on labs |
| Related Certifications: | Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate |
| Real Exam Qty: | 40-60 |
| Available Languages: | English |
| Exam Duration: | 100 minutes |
| Sample Questions: | Microsoft AI-103日本語 Sample Questions |
| Exam Way: | Online proctored or test center |
| Pre Condition: | Experience with Python programming and familiarity with Azure AI services, generative AI, and Microsoft Foundry is recommended. |
| Official Syllabus URL: | https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/resources/study-guides/ai-103 |
Microsoft AI-103日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Implement agentic solutions | 20-25% | - Build AI agents
|
| Implement generative AI solutions | 25-30% | - Optimize and evaluate models
|
| Implement computer vision solutions | 10-15% | - Analyze visual content
|
| Implement text analysis and information extraction solutions | 10-15% | - Analyze and extract information
|
| Plan and manage Azure AI solutions | 25-30% | - Manage AI solution lifecycle
|
Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) Sample Questions:
1. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
エージェントの知識源は、Azure Blob Storageに保存されているスキャン済みのPDFトラブルシューティングガイドのセットです。ガイドページは2列レイアウトと表で構成されています。
PDFを処理するには、Foundry ToolsのAzure Content Understandingを使用します。
処理済みのコンテンツをインデックスに取り込み、検索拡張生成(RAG)に利用し、抽出したフィールドを後続の自動化のために保存する予定です。
関係者は、抽出された各フィールド値が元のPDFのどこから来たのかを確認できなければならず、信頼性の低い抽出結果は手動レビューのために回送する必要がある。
コンテンツ理解ドキュメントアナライザーの出力には、フィールドごとの信頼度スコアと、ソースドキュメント内の位置を示すソース情報が含まれていることを確認する必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？
A) ラベル付きサンプルを提供する。
B) アナライザーを、すべてのフィールドに対して生成抽出を使用するように設定します。
C) enableSegmentをtrueに設定します。
D) estimateFieldSourceAndConfidence を有効にします。
2. ドラッグアンドドロップ問題
サプライヤーから提出された調達文書を処理するMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
Foundry ToolsのAzure Content Understandingを使用して、2つのパイプラインを実装する必要があります。
解決策は以下の要件を満たす必要があります。
- コスト効率の良いパイプラインをサポートする Pipeline1 という名前のパイプラインを含める。
単体PDF形式の請求書を大量に処理する。
- クロスドキュメントをサポートする Pipeline2 という名前のパイプラインを含める
多段階推論と参照データを用いた検証。
各パイプラインはどのように構成すればよいでしょうか？ 回答するには、適切な構成を正しいパイプラインにドラッグしてください。各構成は、1回、複数回、またはまったく使用しない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
3. トラフィック量の多いエージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
最近のアップデート後、運用コストが大幅に増加しました。
監視の結果、エージェントへのユーザーアクセス量は変化していないことが確認されました。
リクエストまたはレスポンスの特性の変化が、増加の原因となっているのではないかと疑っている。
追加コストの原因が、モデルの入力サイズ、出力サイズ、またはツール使用範囲の拡大のいずれにあるかを特定する必要があります。
どの可観測性機能を使用すべきでしょうか？
A) 評価指標
B) 実行成功率
C) レイテンシー
D) トークンの使用
4. ホットスポットに関する質問
Microsoft Foundry Agent Service を使用してカスタマーサポートエージェントを作成するための計画を提案する必要があります。エージェントは以下の要件を満たす必要があります。
・複数の会話間でユーザーの設定を保持する。
- ユーザーが直接アップロードすることで、文脈的な根拠を提供できるようにする
チャット中にドキュメントを閲覧する。
それぞれの要件に対して、どのFoundry機能を推奨すべきでしょうか？回答するには、回答欄で適切なオプションを選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
5. Azure AI Content Safety を構成して、生成アプリケーションでユーザーがアップロードした画像をモデレートするようにします。テスト中に、同僚が、ある画像が暴力の深刻度スコア 3 を返したと主張しました。
なぜこのような結果はあり得ないのか？
A) コンテンツセーフティは画像ではなくテキストのみを審査します。
B) 画像コンテンツモデルは、深刻度値0、2、4、6のみを返します。
C) 重症度3は自傷行為のカテゴリーのみに適用されます
D) 画像モデレーションは常にブロックまたは許可のバイナリフラグを返し、深刻度は返しません。
Solutions:
| Question # 1 Answer: D | Question # 2 Answer: Only visible for members | Question # 3 Answer: D | Question # 4 Answer: Only visible for members | Question # 5 Answer: B |
By Jerome
