
Revision 5 AI Azure 900

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Computers
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University
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Easy
Carlyna Blessing
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17 questions
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1.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
Vous devez réduire la charge des opérateurs téléphoniques en mettant en place un chatbot pour répondre à des questions simples avec des réponses prédéfinies.
Quels sont les deux services d'IA que vous devez utiliser pour atteindre cet objectif ? Chaque réponse correcte présente une partie de la solution.
REMARQUE : Chaque sélection correcte vaut un point.
A. Analyse de texte
B. QnA Maker
C. Service de bot Azure
D. Traducteur
Answer explanation
To implement a chatbot for answering simple questions, use B. QnA Maker to create a knowledge base of predefined answers and C. Azure Bot Service to deploy and manage the chatbot effectively.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Vous avez le processus montré dans l'exposition suivante. Quel type de solution d'IA est montré dans le diagramme ?
A. une solution d'analyse de sentiment
B. un chatbot
C. un modèle d'apprentissage automatique
D. une application de vision par ordinateur
Answer explanation
The diagram represents a chatbot, which interacts with users through conversation. This aligns with choice B, as chatbots are designed to simulate human-like dialogue, making them distinct from sentiment analysis, machine learning models, or computer vision.
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Vous devez développer une solution IA basée sur le web pour un système de support client. Les utilisateurs doivent pouvoir interagir avec une application web qui les guidera vers la meilleure ressource ou réponse.
Quel service devriez-vous utiliser ?
A. Vision Personnalisée
B. QnA Maker
C. Texte du Traducteur
D. Visage
Answer explanation
B. QnA Maker is designed for building question-and-answer systems, making it ideal for guiding users to the best resources or answers in a customer support context.
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quel service d'IA devriez-vous utiliser pour créer un bot à partir d'un document de questions fréquemment posées (FAQ) ?
A. QnA Maker
B. Language Understanding (LUIS)
C. Text Analytics
D. Speech
Answer explanation
QnA Maker is specifically designed to create bots from FAQ documents, making it the ideal choice. LUIS focuses on understanding natural language, Text Analytics analyzes text, and Speech handles voice input.
5.
FILL IN THE BLANK QUESTION
1 min • 1 pt
Pour compléter la phrase, sélectionnez l'option appropriée dans la zone de réponse.
Answer explanation
Azure Kubernetes Service (AKS) is a managed container orchestration service that simplifies deploying, managing, and scaling containerized applications using Kubernetes. It is the correct choice for this context.
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quel scénario est un exemple de bot de chat web ?
A. Déterminer si les avis saisis sur un site Web pour un concert sont positifs ou négatifs, puis ajouter un emoji pouce levé ou pouce baissé aux avis.
B. Traduire en anglais les questions saisies par les clients à un kiosque afin que la personne appropriée puisse rappeler les clients.
C. Accepter les questions par e-mail, puis acheminer les messages électroniques vers la bonne personne en fonction du contenu du message.
D. Depuis une interface de site Web, répondre aux questions courantes sur les événements programmés et les achats de billets pour un festival de musique.
Answer explanation
Choice D is correct because it describes a webchat bot that interacts with users via a website interface, providing answers to common questions about events and ticket purchases, which is a typical function of a webchat bot.
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Vous avez un pipeline Azure Machine Learning qui contient un module de division des données.
Le module de division des données envoie des sorties à un module d'entraînement de modèle et à un module de notation de modèle.
Quelle est la fonction du module de division des données ?
A. mise à l'échelle des variables numériques afin qu'elles soient dans une plage numérique cohérente
B. création de jeux de données d'entraînement et de validation
C. détourner les enregistrements qui ont des données manquantes
D. sélectionner les colonnes qui doivent être incluses dans le modèle
Answer explanation
The Split Data module is used to create training and validation datasets by dividing the input data. This is essential for training models and evaluating their performance, making option B the correct choice.
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