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The policy of our website

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Microsoft AI-103日本語 Exam Syllabus Topics:

Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) Sample Questions:

1. エージェントとイメージ生成モデルのデプロイメントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
このエージェントは、ユーザーが提供した商品写真からオリジナルの画像を生成します。
生成された画像が、提供された写真の製品アイデンティティと視覚的特徴を維持していることを確認する必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) リクエストにプロンプ​​トと入力画像を含めます。
B) 接地検出フィルターを適用します。
C) input_fidelity パラメータを high に設定します。
D) 温度パラメータの値を減らします。

2. ホットスポットに関する質問
顧客サポートアプリケーションを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
Run1という名前の評価を作成し、以下の構成を設定します。
リスクと安全性の指標を含む
- 保護対象物の評価を含む
- 中程度の深刻度しきい値を使用する有害コンテンツ指標が含まれます。以下の構成を持つ Run2 という名前の評価を作成します。
リスクと安全性の指標を含む
- 保護対象物の評価を含む
- 高い深刻度閾値を使用する有害コンテンツ指標を含む
DB1という名前のデータセットに対して両方の評価を実行すると、次の結果が得られます。
- 実行1におけるコンテンツ損傷率：12%
- Run2のコンテンツ損傷率：4%
- Run1の保護対象物質評価：6%
- Run1の保護対象物質評価：6%
DB1を使用して微調整ジョブを開始します。このジョブは、複数のコンテンツ有害性タイプに対する自動RAIチェック中に失敗します。
コンテンツフィルタリングの設定が「高」の深刻度に設定されていることがわかった。
以下の各記述について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

3. 副操縦士は、会話の以前のやり取りに依存する複数の質問に答える必要があります。システムが複雑な質問をそれぞれ焦点を絞ったサブクエリに分割し、それらを並列実行し、回答を作成する前に結果を意味的に再ランク付けするようにしたい場合、Azure AI Search のどの機能がこれを提供しますか？

A) エージェントによる検索
B) スコアリングプロファイルを使用したクラシックなキーワード検索
C) 高い類似度閾値を持つ単一ベクトルクエリ
D) 単一キーワードクエリにおけるトップk値の増加

4. Project1という名前のMicrosoft Foundryプロジェクトがあり、その中にエージェントが含まれています。このエージェントは、OpenAPI 3.0仕様を使用して外部の気象サービスを呼び出します。
天気予報サービスを利用するには、HTTPヘッダーにキーを渡す必要があります。キーの値は、Project1の接続情報として保存されます。
OpenAPIツールが呼び出されるたびに、接続からのキー値が自動的に含まれるようにする必要があります。
OpenAPI仕様では何を設定すべきですか？

A) ベアラートークンセキュリティスキーム
B) APIキーセキュリティスキーム
C) 各操作ごとに定義されたヘッダーパラメータ
D) Azure Key Vaultへの接続

5. 顧客サポートWebアプリで使用されるプロンプトエージェントを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
エージェントは、Foundryポータル内で実行されていないPythonサービスから呼び出されます。
エージェント実行全体にわたる遅延の異常や例外を捕捉するために、エンドツーエンドのトレースを実装する必要があります。
どの2つの部品を使用すればよいでしょうか？それぞれの正解は完全な解決策を示しています。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

A) OpenTelemetry
B) アプリケーションのインサイト
C) Azure Monitor Agent
D) マイクロソフトセンチネル
E) Log Analyticsワークスペース

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