AI-900 Prüfungsübungen - AI-900 Online Test

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Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q73-Q78):

73. Frage
You have an app that identifies birds in images. The app performs the following tasks:
* Identifies the location of the birds in the image
* Identifies the species of the birds in the image
Which type of computer vision does each task use? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

Explanation:

According to the Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) Official Study Guide and the Microsoft Learn module "Explore computer vision in Microsoft Azure," there are multiple types of computer vision tasks, each designed for different goals such as recognizing, categorizing, or locating objects within an image.
In this question, the application performs two distinct tasks: locating birds within an image and identifying their species. Each of these corresponds to a different type of computer vision capability.
* Locate the birds # Object detection
* Object detection is used when an AI system needs to identify and locate multiple objects within a single image.
* It not only recognizes what the object is but also provides bounding boxes that indicate the exact position of each object.
* In this scenario, locating the birds (drawing rectangles around each bird) is achieved through object detection models, such as those available in the Azure Custom Vision Object Detection domain.
* Identify the species of the birds # Image classification
* Image classification focuses on identifying what is in the image rather than where it is.
* It assigns a single label (or multiple labels in multilabel classification) to an entire image based on its contents.
* In this case, determining the species of a bird (e.g., robin, eagle, parrot) is achieved through image classification, where the model compares visual features against learned patterns from training data.
Incorrect options:
* Automated captioning generates descriptive sentences about an image, not object locations or classifications.
* Optical character recognition (OCR) extracts text from images, irrelevant in this case.


74. Frage
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

Explanation:

* "The Azure OpenAI GPT-3.5 Turbo model can transcribe speech to text." - NOThis statement is false.
The GPT-3.5 Turbo model is a text-based large language model (LLM) designed for natural language understanding and generation, such as answering questions, summarizing text, or writing content. It does not process or transcribe audio input. Speech-to-text capabilities belong to Azure AI Speech Services, specifically the Speech-to-Text API, not Azure OpenAI.
* "The Azure OpenAI DALL-E model generates images based on text prompts." - YESThis statement is true. The DALL-E model, available within Azure OpenAI Service, is a generative AI model that creates original images from natural language descriptions (text prompts). For example, given a prompt like "a futuristic city at sunset," DALL-E generates a unique, high-quality image representing that concept. This aligns with generative AI workloads in the AI-900 study guide, where DALL-E is specifically mentioned as an image-generation model.
* "The Azure OpenAI embeddings model can convert text into numerical vectors based on text similarities." - YESThis statement is also true. The embeddings model in Azure OpenAI converts text into multi-dimensional numeric vectors that represent semantic meaning. These embeddings enable tasks such as semantic search, recommendations, and text clustering by comparing similarity scores between vectors. Words or phrases with similar meanings have vectors close together in the embedding space.
In summary:
* GPT-3.5 Turbo # Text generation (not speech-to-text)
* DALL-E # Image generation from text prompts
* Embeddings # Convert text into numerical semantic representations
Correct selections: No, Yes, Yes.


75. Frage
Match the Al solution to the appropriate task.
To answer, drag the appropriate solution from the column on the left to its task on the right. Each solution may be used once, more than once, or not at all.
NOTE: Each correct match is worth one point.

Antwort:

Begründung:

Explanation:


76. Frage
Match the types of machine learning to the appropriate scenarios.
To answer, drag the appropriate machine learning type from the column on the left to its scenario on the right.
Each machine learning type may be used once, more than once, or not at all.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

Explanation
1- Regression
2- Clustering
3- Classification


77. Frage
Select the answer that correctly completes the sentence.

Antwort:

Begründung:


78. Frage
......

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