AI-100日本語 無料問題集「Microsoft Designing and Implementing an Azure AI Solution (AI-100日本語版)」
航空写真で建物を見つけるために使用されるAIソリューションを設計しています。
ユーザーは写真をAzureストレージアカウントにアップロードします。写真用に別のJSONドキュメントが含まれます。
ソリューションは次の要件を満たしている必要があります。
写真のメタデータをデータストアに保存します。
カスタムビジョンAzure Machine Learningモジュールを実行して、画像内の建物と建物の端の位置を特定します。
カスタム数学モジュールを実行して、ビジョンモジュールからのメタデータとデータに基づいて、写真内の建物の寸法を計算します。
AIワークフローの各コンポーネントに使用されているAzureインフラストラクチャサービスを識別する必要があります。ソリューションはできるだけ早く実行する必要があります。
何を特定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には1ポイントの価値があります。
ユーザーは写真をAzureストレージアカウントにアップロードします。写真用に別のJSONドキュメントが含まれます。
ソリューションは次の要件を満たしている必要があります。
写真のメタデータをデータストアに保存します。
カスタムビジョンAzure Machine Learningモジュールを実行して、画像内の建物と建物の端の位置を特定します。
カスタム数学モジュールを実行して、ビジョンモジュールからのメタデータとデータに基づいて、写真内の建物の寸法を計算します。
AIワークフローの各コンポーネントに使用されているAzureインフラストラクチャサービスを識別する必要があります。ソリューションはできるだけ早く実行する必要があります。
何を特定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には1ポイントの価値があります。
正解：
Explanation
Box 1: Azure Blob Storage
Containers and blobs support custom metadata, represented as HTTP headers.
Box 2: NV
The NV-series enables powerful remote visualisation workloads and other graphics-intensive applications backed by the NVIDIA Tesla M60 GPU.
Note: The N-series is a family of Azure Virtual Machines with GPU capabilities. GPUs are ideal for compute and graphics-intensive workloads, helping customers to fuel innovation through scenarios like high-end remote visualisation, deep learning and predictive analytics.
Box 3: F
F-series VMs feature a higher CPU-to-memory ratio. Example use cases include batch processing, web servers, analytics and gaming.
Incorrect:
A-series VMs have CPU performance and memory configurations best suited for entry level workloads like development and test.
References:
https://azure.microsoft.com/en-in/pricing/details/virtual-machines/series/
インターネット経由で学生を訓練する教師にフィードバックを提供するAIソリューションを設計しています。
生徒は遠隔地にある教室にいます。このソリューションは、教室の生徒のビデオおよび音声データをキャプチャします。
次の要件を満たすには、AIソリューションにAzure Cognitive Servicesを推奨する必要があります。
生徒の表情が、生徒が怒っているか怖いことを示している場合は、教師に警告します。
出席のために教室内の各生徒を特定します。
教師が音声会話をテキストとして記録できるようにします。
どのCognitive Servicesをお勧めしますか？
生徒は遠隔地にある教室にいます。このソリューションは、教室の生徒のビデオおよび音声データをキャプチャします。
次の要件を満たすには、AIソリューションにAzure Cognitive Servicesを推奨する必要があります。
生徒の表情が、生徒が怒っているか怖いことを示している場合は、教師に警告します。
出席のために教室内の各生徒を特定します。
教師が音声会話をテキストとして記録できるようにします。
どのCognitive Servicesをお勧めしますか？
正解：B
解答を投票する
解説: (JPNTest メンバーにのみ表示されます)
複数のフェーズを持つAzure Machine LearningソリューションをサポートするAzureインフラストラクチャを設計しています。ソリューションは次の要件を満たしている必要があります。
*オンプレミスデータベースを週に1回安全にクエリして、製品リストを更新します。
*ゲートウェイを使用せずにデータにアクセスします。
*個別のフェーズを調整します。
何を使うべきですか？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には1ポイントの価値があります。
*オンプレミスデータベースを週に1回安全にクエリして、製品リストを更新します。
*ゲートウェイを使用せずにデータにアクセスします。
*個別のフェーズを調整します。
何を使うべきですか？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には1ポイントの価値があります。
正解：
Explanation
Box 1: Azure App Service Hybrid Connections
With Hybrid Connections, Azure websites and mobile services can access on-premises resources as if they were located on the same private network. Application admins thus have the flexibility to simply lift-and-shift specific most front-end tiers to Azure with minimal configuration changes, extending their enterprise apps for hybrid scenarios.
Incorrect Answer: The VPN connection solution both use gateways.
Box 2: Machine Learning pipelines
Typically when running machine learning algorithms, it involves a sequence of tasks including pre-processing, feature extraction, model fitting, and validation stages. For example, when classifying text documents might involve text segmentation and cleaning, extracting features, and training a classification model with cross-validation. Though there are many libraries we can use for each stage, connecting the dots is not as easy as it may look, especially with large-scale datasets. Most ML libraries are not designed for distributed computation or they do not provide native support for pipeline creation and tuning.
Box 3: Azure Databricks
References:
https://azure.microsoft.com/is-is/blog/hybrid-connections-preview/
https://databricks.com/glossary/what-are-ml-pipelines
会社は、Azure Cognitive Services APIを使用する複数のアプリを展開する予定です。
次の要件を満たすには、どのCognitive Services APIを使用する必要があるかを推奨する必要があります。
*複数の言語で不適切なテキストや冒とく的な表現を識別できる必要があります。
*テキスト入力を使用して送信されたユーザーリクエストを解釈できる必要があります。
*テキスト内の名前付きエンティティを識別できる必要があります。
各要件に推奨するAPIはどれですか？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には1ポイントの価値があります。
次の要件を満たすには、どのCognitive Services APIを使用する必要があるかを推奨する必要があります。
*複数の言語で不適切なテキストや冒とく的な表現を識別できる必要があります。
*テキスト入力を使用して送信されたユーザーリクエストを解釈できる必要があります。
*テキスト内の名前付きエンティティを識別できる必要があります。
各要件に推奨するAPIはどれですか？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には1ポイントの価値があります。
正解：
Explanation
Box 1: Content Moderator
The Azure Content Moderator API is a cognitive service that checks text, image, and video content for material that is potentially offensive, risky, or otherwise undesirable. When such material is found, the service applies appropriate labels (flags) to the content. Your app can then handle flagged content in order to comply with regulations or maintain the intended environment for users.
Box 2: Language Understanding (LUIS)
Designed to identify valuable information in conversations, LUIS interprets user goals (intents) and distills valuable information from sentences (entities), for a high quality, nuanced language model. LUIS integrates seamlessly with the Azure Bot Service, making it easy to create a sophisticated bot.
Box 3: Text Analytics
The Text Analytics API is a cloud-based service that provides advanced natural language processing over raw text, and includes four main functions: sentiment analysis, key phrase extraction, named entity recognition, and language detection.
References:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/cognitive-services/content-moderator/overview
https://www.luis.ai/home
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/
次の処理要件を満たす必要があるAlソリューションを設計しています。
*大量のデータのメモリ内処理をサポートする並列処理フレームワークを使用します。
* Apache Hiveクエリには、メモリ内キャッシュとカラムナーストレージエンジンを使用します。
各要件を満たすために何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には1ポイントの価値があります。
*大量のデータのメモリ内処理をサポートする並列処理フレームワークを使用します。
* Apache Hiveクエリには、メモリ内キャッシュとカラムナーストレージエンジンを使用します。
各要件を満たすために何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には1ポイントの価値があります。
正解：
Explanation
Box 1: Apache Spark
Apache Spark is a parallel processing framework that supports in-memory processing to boost the performance of big-data analytic applications. Apache Spark in Azure HDInsight is the Microsoft implementation of Apache Spark in the cloud.
Box 2: Interactive Query
Interactive Query provides In-memory caching and improved columnar storage engine for Hive queries.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/spark/apache-spark-overview
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/hdinsight/interactive-query/apache-interactive-query-get-started
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Kubernetes Service（AKS）クラスターを使用するアプリケーションを開発しています。
ノードの問題をトラブルシューティングしています。
SSHを使用してAKSノードに接続する必要があります。
解決策：AKSの管理対象IDを作成してから、SSH接続を作成します。
これは目標を達成していますか？
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Kubernetes Service（AKS）クラスターを使用するアプリケーションを開発しています。
ノードの問題をトラブルシューティングしています。
SSHを使用してAKSノードに接続する必要があります。
解決策：AKSの管理対象IDを作成してから、SSH接続を作成します。
これは目標を達成していますか？
正解：A
解答を投票する
解説: (JPNTest メンバーにのみ表示されます)
5つの言語をサポートするボットを作成する予定です。ボットは、3つの異なる国にいるユーザーによって使用されます。ボットは、一般的な顧客の質問に答えます。ボットは、言語理解（LUIS）を使用して、使用するスキルを識別し、顧客の言語を検出します。
計画されたボット用に作成する必要があるAzureリソースの最小数を特定する必要があります。
QnA Maker、LUIS、および言語検出のインスタンスをいくつ作成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には1ポイントの価値があります。
計画されたボット用に作成する必要があるAzureリソースの最小数を特定する必要があります。
QnA Maker、LUIS、および言語検出のインスタンスをいくつ作成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には1ポイントの価値があります。
正解：
Explanation
QnA Maker: 5
If the user plans to support multiple languages, they need to have a new QnA Maker resource for each language.
LUIS: 5
If you need a multi-language LUIS client application such as a chatbot, you have a few options. If LUIS supports all the languages, you develop a LUIS app for each language. Each LUIS app has a unique app ID, and endpoint log. If you need to provide language understanding for a language LUIS does not support, you can use Microsoft Translator API to translate the utterance into a supported language, submit the utterance to the LUIS endpoint, and receive the resulting scores.
Language detection: 1
The Language Detection feature of the Azure Text Analytics REST API evaluates text input for each document and returns language identifiers with a score that indicates the strength of the analysis.
This capability is useful for content stores that collect arbitrary text, where language is unknown. You can parse the results of this analysis to determine which language is used in the input document. The response also returns a score that reflects the confidence of the model. The score value is between 0 and 1.
The Language Detection feature can detect a wide range of languages, variants, dialects, and some regional or cultural languages. The exact list of languages for this feature isn't published.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/overview/language-support
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-language-support
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-how-to-language
多くの異なるAzure Machine Learningモデルのトレーニングに使用されるAzure Batch Alソリューションを設計しています。ソリューションは以下を実行します。
*画像認識
*畳み込みニューラルネットワークを使用する深層学習
モデルごとに計算インフラストラクチャを選択する必要があります。ソリューションは、処理時間を最小限に抑える必要があります。
各モデルに何を使用する必要がありますか？答えるには、適切な計算インフラストラクチャを正しいモデルにドラッグします。各コンピューティングインフラストラクチャは、1回、複数回、またはまったく使用されない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間で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：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
*画像認識
*畳み込みニューラルネットワークを使用する深層学習
モデルごとに計算インフラストラクチャを選択する必要があります。ソリューションは、処理時間を最小限に抑える必要があります。
各モデルに何を使用する必要がありますか？答えるには、適切な計算インフラストラクチャを正しいモデルにドラッグします。各コンピューティングインフラストラクチャは、1回、複数回、またはまったく使用されない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間で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：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
正解：
Explanation
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/windows/sizes-gpu