AI-100試験の内容は、2020 年 5 月 20 日に更新されました。以下のスキル測定ドキュメントをダウンロードして、変更点をご確認ください。
認定資格の受験者は、認識サービス、機械学習、知識マイニングを使用して、自然言語処理、音声、コンピュータ ビジョン、会話型 AI を含む Microsoft AI ソリューションを設計および実装する専門知識が必要です。
このAzure AIエンジニアの責任には、AI ソリューションの要件の分析、適切なツールとテクノロジの推奨、スケーラビリティとパフォーマンスの要件を満たす AI ソリューションの設計と実装が含まれます。
受験生は、ソリューション アーキテクトからビジョンAzure AI Engineer翻訳し、データ科学者、データ エンジニア、IoT スペシャリスト、および AI 開発者と協力して、完全なエンドツーエンドのソリューションを構築します。
AI-100試験の受験対象者は、Microsoft Azure Cognitive Services、Azure Bot Service、Azure Cognitive Search、および Azure のデータ ストレージを使用する AI アプリとエージェントの設計と実装に関する知識と経験が必要です。さらに、受験者は、オープン ソース テクノロジを使用するソリューションを推奨し、Azure AI ポートフォリオを構成するコンポーネントと利用可能なデータ ストレージ オプションを理解し、特定の要件を満たすためにカスタム API を開発する必要がある時期を理解できる必要があります。
試験 AI-100: Designing and Implementing an Azure AI Solution
言語: 英語, 日本語, 簡体中国語, 韓国語
受験料：￥21103 JPY*
廃止日: なし
AI-100試験では、ソリューションの要求の分析、ソリューションの設計、AIモデルのソリューションへの統合、ソリューションの展開および管理という技術的なタスクを遂行する能力を測定します。
AI-100 受験を考えてますか？AI-100 試験の受験者は、
Microsoft Data Certification 認定を取得している必要があります。Microsoft Data Certification 認定資格を受ければあなたの知識や技術を測定することができます。AI-100 認定試験では、投資の価値をさらに高めるだけではなく、効率と創造性を高める新たなアプローチを提供します。
Microsoft 資格難易度はどうですか？難易度は知識を身につける程度によって、それぞれ違いがあります。どの国でどの言語の AI-100 試験に合格しても、世界中で有効な資格として認められます。
AI-100 の受験者は勉強方法を探してみたいですか？AI-100 の対策教材を紹介しています。PassexamのMicrosoft Data Certification AI-100 問題集サイトが結構ありますから、活用すると効果が高いです。高いカバー率のAI-100 勉強資料として、真実の試験と同じの出題内容で、受験者は気楽に試験に合格することができます。
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弊社の AI-100 受験対策はPDFとソフト版二つの使用方法を提供します。
PDF版はいつでも、携帯電話、コンピュータ、タブレットPCで勉強してもいいです。
ソフト版は真実の試験環境と同じです。受験者のために、試験環境を適応することができます。
1. Question Set 1
HOTSPOT
You are designing an application to parse images of business forms and upload the data to a database. The upload process will occur once a week. You need to recommend which services to use for the application. The solution must minimize infrastructure costs.
Which services should you recommend? To answer, select the appropriate options in the answer area. NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Box 1: Azure Cognitive Services
Azure Cognitive Services include image-processing algorithms to smartly identify, caption, index, and moderate your pictures and videos.
Not: Azure Linguistic Analytics API, which provides advanced natural language processing over raw text.
Box 2: Azure Data Factory
The Azure Data Factory (ADF) is a service designed to allow developers to integrate disparate data sources. It is a platform somewhat like SSIS in the cloud to manage the data you have both on-prem and in the cloud.
It provides access to on-premises data in SQL Server and cloud data in Azure Storage (Blob and Tables) and Azure SQL Database.
References: https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/
https://www.jamesserra.com/archive/2014/11/what-is-azure-data-factory/
2.HOTSPOT
You plan to deploy an Azure Data Factory pipeline that will perform the following:
- Move data from on-premises to the cloud.
- Consume Azure Cognitive Services APIs.
You need to recommend which technologies the pipeline should use. The solution must minimize custom code.
What should you include in the recommendation? To answer, select the appropriate options in the answer area. NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Box 1: Self-hosted Integration Runtime A self-hosted IR is capable of running copy activity between a cloud data stores and a data store in private network.
Not Azure-SSIS Integration Runtime, as you would need to write custom code.
Box 2: Azure Logic Apps
Azure Logic Apps helps you orchestrate and integrate different services by providing 100+ ready-to-use connectors, ranging from on-premises SQL Server or SAP to Microsoft Cognitive Services.
Incorrect:
Not Azure API Management: Use Azure API Management as a turnkey solution for publishing APIs to external and internal customers.
References: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/concepts-integration-runtime
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/logic-apps/logic-apps-examples-and-scenarios
3.HOTSPOT
You need to build an interactive website that will accept uploaded images, and then ask a series of predefined questions based on each image.
Which services should you use? To answer, select the appropriate options in the answer area. NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Box 1: Azure Bot Service
Box 2: Computer Vision
The Computer Vision Analyze an image feature, returns information about visual content found in an image. Use tagging, domain-specific models, and descriptions in four languages to identify content and label it with confidence. Use Object Detection to get location of thousands of objects within an image. Apply the adult/racy settings to help you detect potential adult content. Identify image types and color schemes in pictures.
References: https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/computer-vision/
4.You are designing an AI solution that will analyze millions of pictures.
You need to recommend a solution for storing the pictures. The solution must minimize costs.
Which storage solution should you recommend?
A. an Azure Data Lake store
B. Azure File Storage
C. Azure Blob storage
D. Azure Table storage
Answer: C
Explanation:
Data Lake will be a bit more expensive although they are in close range of each other. Blob storage has more options for pricing depending upon things like how frequently you need to access your data (cold vs hot storage).
Reference: http://blog.pragmaticworks.com/azure-data-lake-vs-azure-blob-storage-in-data-warehousing
5.You are configuring data persistence for a Microsoft Bot Framework application. The application requires a structured NoSQL cloud data store.
You need to identify a storage solution for the application. The solution must minimize costs.
What should you identify?
A. Azure Blob storage
B. Azure Cosmos DB
C. Azure HDInsight
D. Azure Table storage
Answer: D
Explanation:
Table Storage is a NoSQL key-value store for rapid development using massive semi-structured datasets You can develop applications on Cosmos DB using popular NoSQL APIs.
Both services have a different scenario and pricing model.
While Azure Storage Tables is aimed at high capacity on a single region (optional secondary read only region but no failover), indexing by PK/RK and storage-optimized pricing; Azure Cosmos DB Tables aims for high throughput (single-digit millisecond latency), global distribution (multiple failover), SLA-backed predictive performance with automatic indexing of each attribute/property and a pricing model focused on throughput.
References: https://db-engines.com/en/system/Microsoft+Azure+Cosmos+DB%3BMicrosoft+Azure+Table+Storage
