放下手里的王者吧,順手考個AI-900證書不香?—> 微軟 AI-900 認證考題詳解復習大綱
最近學校搞了一個微軟的Azure AI Fundamentals考試,白嫖,據說報名費還得200呢?。?/p>
不說了直接上復習題?。。?/p>
證書和徽章還是很好看和誘惑的鴨!~(癖好,hiahiahia?。?/p>
@[TOC](Azure AI Fundamentals)
微軟 AI-900 認證考題詳解
您需要確定汽車在圖像中的位置,以便估計汽車之間的距離。您應該使用哪種類型的計算機視覺?
A.圖像分類B.對象檢測C.人臉識別
D.光學字符識別(OCR)
答案:B
自然語言處理用于()。
A.將電子郵件分為工作相關郵件或個人郵件B.預測未來租車的數量
C.預測哪些網站訪問者將進行交易
D.當記錄到極高溫度時,停止工廠內的某個過程。
答案:A
您正在編寫一個語言理解(LUIS)應用程序來支持音樂節。
您希望用戶能夠詢問有關節目安排的問題,例如:“主舞臺上正在演哪一幕?” 問題“主舞臺上正在演哪一幕?”是關于哪種類型元素的示例?
A 意向B 實體C 領域D 言語
答案:D
在會上發言時,您的演講會被翻譯成供觀眾觀看的字幕。這是關于以下哪方面的示例:
A 情緒分析
B 語音識別C 語音合成D 翻譯
答案:B
您需要通過一系列語言發布您公司的新聞稿。您應該使用哪種服務?
A 語言理解(LUIS)
B 文本翻譯
C 語音
D 文本分析
答案:B
您使用自然語言處理來處理 Microsoft 新聞報道中的文本。您收到以下相關材料中所示的輸出結果。
執行了哪種類型的自然語言處理?
A 翻譯
B 關鍵短語提取
C 情緒分析
D 實體識別
答案:D
您需要生成一個能大聲朗讀配方說明的應用,來支持視力不佳的用戶。您應該使用哪種服務?
A 文本翻譯B 文本分析C 語音
D 語言理解(LUIS)
答案:C
Azure 機器學習設計器允許您通過以下方式創建機器學習模型:
A 在可視畫布上添加和連接模塊
B 自動執行常見的數據準備人物
C 自動選擇一種算法來建立最準確的模型
D 使用代碼優先的筆記本體驗
答案:A
您可以使用哪個指標來評估分類模型? A 決定系數(R2)
B 均方根誤差(RMSE) C 平均絕對誤差(MAE) D 真陽率
答案:D
根據收到的訂單數預測送貨員的加班小時數是以下類型的示例:
A 分類B 聚類C 回歸
答案:C
訓練模型時,為什么要將行隨機拆分為不同子集?
A 同時訓練多個模型以獲得更好的性能
B 對模型進行兩次訓練以獲得更高的準確率
C 使用未用訓練模型的數據累測試模型
答案:C
您具有如下相關材料中所示的“預測值-真實值”圖。
A 回歸B 分類C 聚類
答案:A
某個醫學研究項目使用了一個較大的匿名腦掃描圖像數據集,這些圖像被劃分為預定義的腦出血類型。您需要使用機器學習提供以下支持:在由人來復查圖像之前對圖像中不同類型的腦出血進行早期檢測。這是哪種類型的機器學習的示例?
A 分類B 回歸C 聚類
答案:A
您的網站用一個聊天機器人來協助客戶。
您需要根據客戶在聊天機器人中鍵入的內容來檢測客戶何時苦惱。您應該使用哪種類型的 AI 工作負荷?
A 異常檢測
B 回歸
C 語音分段
D 自然語言處理
答案:D
您正在設計一個授權所有人權限的 AI 系統,包括那些有聽覺、視覺和其他障礙的人。
該示例針對哪一個 Microsoft 適用于負責任的 AI 的指導原則?
A 公平性
B 可靠性和安全性
C 包容性
D 問責機制
答案:C
您的公司正在探索如何在智能家居設備中運用語音識別計數。公司希望甄別出可能無意中遺漏特定用戶的所有障礙。
該示例針對哪一個 Microsoft 適用于負責任的 AI 的指導原則?
A 隱私和安全性
B 公平性C 問責機制D 包容性
答案:D
您正在構建一個 AI 系統。
您應該包括哪些任務來確保服務符合 Microsoft 適用于負責任的 AI 的透明度原則?
A 確保所有視覺對象都關聯有可由屏幕閱讀器讀取的文本
B 確保訓練數據集能夠代表總體
C 啟動自動縮放以確保服務根據需求進行擴展
D 提供文檔以幫助開發人員調試代碼
答案:D
您將一個圖像發送到計算機視覺 API,并接收回以下相關資料中所示的帶注釋的圖像。
A 對象檢測
B 語音分段
C 光學字符識別(OCR)
D 圖像分類
答案:A
您舉辦了一個慈善活動,活動需要在推特上發布人們戴墨鏡的照片。您需要確保只轉發符合以下要求的照片:
包含一張或兩張人臉。照片至少有一個人帶墨鏡。您該使用什么來分析圖像。
A“計算機視覺”服務中的“描述圖像”操作B“計算機視覺”服務中的“分析圖像”操作C“人臉”服務中的“檢測”操作
D“人臉”服務中的“驗證”操作
答案:C
從 Azure 機器學習設計器中,要部署實時推理管道作為服務供他人使用,您必須將該模型部署到()。
A 本地 Web 服務
B Azure 容器實例
C Azure Kubernetes 服務(AKS)
D Azure 機器學習計算
答案:AB
復習題庫自取
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