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Microsoft AI-103日本語 Exam Syllabus Topics:

Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) Sample Questions:

Question 1

ドラッグアンドドロップ問題
あなたは、Foundry Tools の Azure Content Understanding を使用してマーケティング動画を分析する Microsoft Foundry プロジェクトを持っています。
動画のセグメンテーションが有効になっています。
各ビデオセグメントの配色を記述するJSONフィールドを出力するようにアナライザーを設定する必要があります。
アナライザーの設定方法を教えてください。適切な値を正しいターゲットにドラッグして設定します。各値は、1回、複数回、または全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。

Question 2

Microsoft Foundry プロジェクトで画像編集ワークフローを作成しています。
ワークフローは以下の要件を満たす必要があります。
- マスクを適用することで背景オブジェクトを削除できることを確認してください。
インペインティング編集に基づいています。
編集後の画像の元の照明とスタイルを維持する。
- カスタムモデルではなく、内蔵の画像編集コントロールを使用してください。
画像編集は、マスクされた領域内のみに適用されるようにする必要があります。
ワークフローはどのように設定すればよいでしょうか？

A. プロンプトに基づいて完全な画像を再生成するには、image_to_image モードと高強度値を有効にします。
B. 生成モードをimage_variationに設定し、元の画像を参照として提供します。
C. テキストから画像への変換モードを有効にし、希望する背景除去方法を説明するプロンプトを表示します。
D. mask_inpaintingを有効にし、入力画像と、画像内のどの部分を変更するかを示すマスクの両方を指定します。

Question 3

事前に構築された Azure 言語モデルを使用するアプリケーションがあります。
以下の要件を満たす要約を作成する必要があります。
・複数の文を含む文書を要約する
- 元の文の順序を保持します
- 正確に3つの文を返します
どの言語サービス機能を使用すべきですか？

A. 感情分析
B. 抽出型要約
C. 抽象的要約
D. キーワード抽出

Question 4

あなたはMicrosoft Foundryプロジェクトを持っています。
社内ポリシー文書の検索ソリューションをサポートするには、モデルカタログからモデルをデプロイする必要があります。このモデルは、文書内のテキストとユーザーのクエリのベクトル表現を生成する必要があります。
どのタイプのモデルを使用すべきですか？

A. 埋め込みモデル
B. 小型言語モデル(SLM)
C. 画像生成モデル
D. 大規模言語モデル(LLM)

Question 5

副操縦士は、会話の以前のやり取りに依存する複数の質問に答える必要があります。システムが複雑な質問をそれぞれ焦点を絞ったサブクエリに分割し、それらを並列実行し、回答を作成する前に結果を意味的に再ランク付けするようにしたい場合、Azure AI Search のどの機能がこれを提供しますか？

A. 高い類似度閾値を持つ単一ベクトルクエリ
B. スコアリングプロファイルを使用したクラシックなキーワード検索
C. エージェントによる検索
D. 単一キーワードクエリにおけるトップk値の増加

Solutions: