AI-102 Korean by Microsoft Valid Free Exam Practice Test

Question 1

Foundry Tools에서 Azure Content Understanding을 사용하여 사용자 지정 분석기를 개발하고 있습니다.
스키마를 생성한 후에는 그림에 표시된 대로 데이터에 레이블을 지정합니다. (그림 탭을 클릭하세요.) 드롭다운 메뉴를 사용하여 그림에 제시된 정보를 바탕으로 각 문장을 완성하는 답을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

Correct Answer:

Explanation:

Question 2

귀하는 대중이 접하는 웹사이트에서 비디오와 텍스트를 처리하는 새로운 판매 시스템을 개발하고 있습니다.
판매 시스템에서 사용자의 데이터가 처리되었다는 사실을 사용자에게 알릴 계획입니다.
이는 어떤 책임 있는 AI 원칙을 충족하는가?

A. 신뢰성과 안전성 B. 투명성 C. 공정성 D. 포괄성

Correct Answer: B

Question 3

스마트 전자상거래 프로젝트를 개발하고 있습니다.
PDF 내용을 검색에 포함하려면 기술 세트를 설계해야 합니다.
스킬셋 설계 다이어그램을 어떻게 완성해야 할까요? 답은 해당 서비스를 적절한 단계로 끌어다 놓는 것입니다. 각 서비스는 한 번, 여러 번 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 끌어다 놓거나 스크롤해야 할 수도 있습니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

Correct Answer:

Explanation:

Box 1: Azure Blob storage
At the start of the pipeline, you have unstructured text or non-text content (such as images, scanned documents, or JPEG files). Data must exist in an Azure data storage service that can be accessed by an indexer.
Box 2: Computer Vision API
Scenario: Provide users with the ability to search insight gained from the images, manuals, and videos associated with the products.
The Computer Vision Read API is Azure ' s latest OCR technology (learn what ' s new) that extracts printed text (in several languages), handwritten text (English only), digits, and currency symbols from images and multi-page PDF documents.
Box 3: Translator API
Scenario: Product descriptions, transcripts, and all text must be available in English, Spanish, and Portuguese.
Box 4: Azure Files
Scenario: Store all raw insight data that was generated, so the data can be processed later.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/search/cognitive-search-concept-intro
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/overview-ocr

Question 4

어떤 시나리오가 스트리밍 워크로드의 예인가요?

A. POS(판매 시점 관리) 장치에서 매일 거래 전송 B. 30분마다 클라우드 인프라 메타데이터 전송 C. 한 달 이상 된 거래를 보관소로 전송 D. 에지 장치에서 원격 측정 데이터 전송

Correct Answer: D

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Question 5

텍스트 입력의 의도를 식별하는 Model이라는 Azure Cognitive Services 모델이 있습니다.
C#으로 App1이라는 앱을 개발합니다.
Model1을 사용하려면 App1을 구성해야 합니다.
App1에 어떤 패키지를 추가해야 하나요?

A. SpeechServicesToolkit B. Universal.Microsoft.CognitiveServices.Speech C. Xamarin.Cognitive.Speech D. Azure.AI.Language.Conversations

Correct Answer: B

Question 6

Microsoft Bot Framework를 사용하여 봇을 만들고 있습니다.
음성 요청에 응답하도록 봇을 구성해야 합니다. 솔루션은 개발 노력을 최소화해야 합니다.
어떻게 해야 하나요?

A. Speech Service를 호출하고 봇을 해당 함수에 연결하는 Azure 함수를 만듭니다. B. Bot Framework SDK를 사용하여 봇을 Cortana와 통합합니다. C. 봇을 Azure에 배포하고 Direct Une Speech 채널에 봇을 등록합니다. D. 봇을 Azure에 배포하고 Microsoft Teams 채널에 봇을 등록합니다.

Correct Answer: B

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Question 7

서부 미국 Azure 지역에 호스팅된 contoso1이라는 Computer Vision 리소스가 있습니다.
contoso1의 스마트 자르기 기능을 사용하여 제품 사진의 크기를 다르게 만들어야 합니다.
API URL은 어떻게 작성해야 하나요? 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하여 답변하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

Correct Answer:

Explanation:
You have a Computer Vision resource named contoso1 in West US region.
You must use this resource to resize an image using smart cropping.
Let's analyze the key points:
Endpoint
Each Azure AI service resource has a regional endpoint.
Since the resource name is contoso1 and is deployed in West US, the correct endpoint will be:
https: //contoso1.cognitiveservices.azure.com
The older projectoxford.ai and generic westus.api.cognitive.microsoft.com are legacy endpoints and are not recommended.
Therefore, the correct choice is https://contoso1.cognitiveservices.azure.com.
API Method
The task is to generate a different size of a product photo with smart cropping.
This is done using the Generate Thumbnail API in Computer Vision.
The path for this is: /vision/v3.1/generateThumbnail
Other options like detect (for object detection) or areaOfInterest (for finding regions of interest) do not generate thumbnails.

Question 8

당신은 Foundry Tools API의 Azure Translator를 사용하는 애플리케이션용 메서드를 개발하고 있습니다.
이 메서드는 웹페이지의 내용을 입력받아 그리스어(el)로 번역합니다. 결과에는 로마자를 사용한 음역도 함께 포함됩니다.
Foundry Tools API에서 Azure Translator를 호출하기 위한 URI를 생성해야 합니다.
다음과 같은 URI를 가지고 있습니다.
https://api.cognitive.microsofttranslator.com/translate?api-version=3.0 URI에 추가해야 하는 세 가지 쿼리 매개변수는 무엇입니까? 각 정답은 해결 방법의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

A. to=el B. textType=plain C. toScript=Cyrl D. toScript=Latn E. from=el F. textType=html

Correct Answer: A,D,F

Question 9

다음 명령을 실행합니다.

다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이라면 '예'를 선택하세요. 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하세요.

Correct Answer:

Explanation:

Box 1: Yes
http://localhost:5000/status
: Also requested with GET, this verifies if the api-key used to start the container is valid without causing an endpoint query.
Box 2: Yes
The command saves container and LUIS logs to output mount at C:\output, located on container host Box 3: Yes
http://localhost:5000/swagger
: The container provides a full set of documentation for the endpoints and a Try it out feature.
With this feature, you can enter your settings into a web-based HTML form and make the query without having to write any code.
After the query returns, an example CURL command is provided to demonstrate the HTTP headers and body format that's required.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-container-howto

Question 10

Custom Vision 서비스를 사용하여 분류기를 구축합니다.
훈련이 완료된 후에는 분류기를 평가해야 합니다.
검토할 수 있는 두 가지 지표는 무엇입니까? 정답은 각각 완전한 해결책을 제시합니다. (두 가지를 선택하세요.) 참고: 정답 하나당 1점입니다.

A. F-점수 B. 가중 정확도 C. 리콜 D. 정밀도 E. 곡선 아래의 면적(AUC)

Correct Answer: C,D

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Question 11

당신은 챗봇을 만들고 있습니다.
성적 표현이 포함된 메시지를 식별하려면 콘텐츠 관리자 서비스를 사용해야 합니다.
서비스 응답의 어느 섹션에 카테고리 점수가 표시되고, 메시지에는 어떤 카테고리가 할당되나요? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 항목을 선택하세요. 참고: 정답은 1점입니다.

Correct Answer:

Explanation:

Comprehensive Detailed Explanation
The scenario:
You are using Azure Content Moderator to filter chatbot messages.
You must detect sexually explicit language.
The question asks: which section of the response provides the category score, and which category number corresponds to sexual content.
Step 1 - Understand Content Moderator response structure
Content Moderator returns several sections:
Classification # Provides scores for categories of potentially unsafe or inappropriate content.
PII # Identifies personally identifiable information (phone numbers, email, addresses, etc.).
Terms # Identifies terms from a custom or built-in blocklist.
Since the requirement is sexually explicit language detection, the correct section is Classification.
Step 2 - Identify the correct Category
Content Moderator's Classification section returns three default categories:
Category 1: Potentially sexually explicit or adult content.
Category 2: Potentially sexually suggestive content.
Category 3: Offensive or derogatory language.
Since the question specifies sexually explicit language, the correct category is 1.
Correct Answer Mapping:
Section: Classification
Category: 1
Microsoft References
Content Moderator - Text moderation (classification categories explained) Content Moderator overview and response schema

Microsoft Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution (AI-102 Korean Version) - AI-102 Korean Exam Practice Test