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QUESTION NO: 1
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。
生徒が怒っている、または気が散っている場合は、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。
教師が自分と生徒の間の会話のテキストを記録できるようにします。
どのCognitive Servicesをお勧めしますか？
A.コンピュータービジョン、テキスト分析、およびFace API
B.ビデオインデクサー、Face API、およびテキスト分析
C.コンピュータービジョン、音声テキスト変換、テキスト分析
D.テキスト分析、QnAメーカー、コンピュータービジョン
E.Video Indexer、Speech to Text、およびFace API
Answer: E
Explanation
Azure Video Indexer is a cloud application built on Azure Media Analytics, Azure Search,
Cognitive Services (such as the Face API, Microsoft Translator, the Computer Vision API, and Custom Speech Service). It enables you to extract the insights from your videos using
Video Indexer video and audio models.
Face API enables you to search, identify, and match faces in your private repository of up to
1 million people.
The Face API now integrates emotion recognition, returning the confidence across a set of emotions for each face in the image such as anger, contempt, disgust, fear, happiness, neutral, sadness, and surprise. These emotions are understood to be cross-culturally and universally communicated with particular facial expressions.
Speech-to-text from Azure Speech Services, also known as speech-to-text, enables real-time transcription of audio streams into text that your applications, tools, or devices can consume, display, and take action on as command input. This service is powered by the same recognition technology that Microsoft uses for Cortana and Office products, and works seamlessly with the translation and text-to-speech.

QUESTION NO: 2
会社は、Azure Kubernetes
Services（AKS）のマイクロサービスアーキテクチャに統合するカスタムモデルを構築して
います。
モデルはPythonを使用して構築され、AKSに公開されます。
モデルを更新し、モデルのAzure Application Insightsを有効にする必要があります。
何を使うべきですか？
A. the Azure CLI
B. MLNET Model Builder
C. the Azure Machine Learning SDK
D. the Azure portal
Answer: C
Explanation
You can set up Azure Application Insights for Azure Machine Learning. Application Insights gives you the opportunity to monitor:
* Request rates, response times, and failure rates.
* Dependency rates, response times, and failure rates.
* Exceptions.
Requirements include an Azure Machine Learning workspace, a local directory that contains your scripts, and the Azure Machine Learning SDK for Python installed.
References:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/machine-learning/service/how-to-enable-app- insights

QUESTION NO: 3
Click Add.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/excel-add-in-for-web- services
2. 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。
Answer:
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
3. Azure仮想マシンでMicrosoft
Skypeのリアルタイムメディアボットを構築して展開する必要があります。ボットはAzure
Bot
Serviceを使用します。ソリューションでは、カスタムコードを最小限に抑える必要があり
ます。
ボットの開発に使用する環境と言語はどれですか？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。
Answer:
Explanation
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/microsoftteams/platform/concepts/calls-and- meetings/requirements-considerati
4. 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 Machine Learning Studioで複数のAlモデルを作成します。
モデルを実稼働環境にデプロイします。
モデルの計算パフォーマンスを監視する必要があります。
解決策：環境ファイルを作成します。
これは目標を達成していますか？
A.はい
B.いいえ
Answer: B
Explanation
You need to enable Model data collection.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-enable-data- collection
5. あなたは、医療日誌の写真の光学式文字認識を実行するアプリケーションを開発しています
。検証済みのレコードセットに対してデータを検証するソリューションを推奨する必要があ
ります。どのサービスを推奨事項に含める必要がありますか？
A.Azureデータカタログ
B.テキスト分析
C.Bing Autosuggest
D.Microsoft SQL Serverのマスターデータサービス（MDS）
Answer: D
Explanation
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/master-data-services/validation-master-data- services?view=sql-server-2017
6. 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
。
質問に答えた後、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：SSHキーをノードに追加してから、SSH接続を作成します。
これは目標を達成していますか？
A.はい
B.いいえ
Answer: A
Explanation
By default, SSH keys are generated when you create an AKS cluster. If you did not specify your own SSH keys when you created your AKS cluster, add your public SSH keys to the
AKS nodes.
You also need to create an SSH connection to the AKS node.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/aks/ssh
7. データサイエンティストのテスト要件を満たす必要があります。
どの3つのアクションを実行する必要がありますか？それぞれの正解はソリューションの一
部を示しています。
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。
A.Azure Kubernetes Service（AKS）クラスターを米国東部2リージョンにデプロイする
B.mcr.microsoft.com/azure-cognitive-
services/sentiment:latestからdockerイメージを取得します
C.Azure an Azure Container Serviceクラスターを西ヨーロッパ地域にデプロイする
D.言語理解（LUIS）アプリの製品版をエクスポートします
E.KubernetesクラスターをAzure Stackにデプロイする
F.mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/luis:latestからdockerイメージを取得します
G.言語および理解（LUIS）アプリのステージングバージョンをエクスポートします
Answer: E F G
Explanation
Scenario: Data scientists must test Butler by using ASDK.
Note: Contoso wants to provide a new version of the Bookings app that will provide a highly available, reliable service for booking travel packages by interacting with a chatbot named
Butler.
E: The ASDK (Azure Stack Development Kit) is meant to provide an environment in which you can evaluate Azure Stack and develop modern applications using APIs and tooling consistent with Azure in a nonproduction environment.
Microsoft Azure Stack integrated systems range in size from 4-16 nodes, and are jointly supported by a hardware partner and Microsoft.
F: The Language Understanding (LUIS) container loads your trained or published Language
Understanding model, also known as a LUIS app, into a docker container and provides access to the query predictions from the container's API endpoints.
Use the docker pull command to download a container image from the
mcr.microsoft.com/azure-cognitiveservices/luis repository:
docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/luis:latest
G: You can test using the endpoint with a maximum of two versions of your app. With your main or live version of your app set as the production endpoint, add a second version to the staging endpoint.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure-stack/asdk/asdk-what-is
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-container-howto
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-concept-test
8. JSONドキュメントとPDFドキュメントからの入力データを使用するセンチメント分析ソリ
ューションを構築する必要があります。
JSONドキュメントはバッチで処理し、集約する必要があります。
各ファイルタイプにどのストレージタイプ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。
Answer:
Explanation
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/batch-processing

QUESTION NO: 4
イメージ分類を実行するAzureのAIソリューションを設計しています。
時間の経過とともにロジックを更新する機能を提供する処理プラットフォームを特定する必
要があります。
ソリューションは、バッチ処理を行わずに推論の遅延を最小限に抑える必要があります。
どのコンピューティングターゲットを識別する必要がありますか？
A.グラフィック処理ユニット（GPU）
B.フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
C.中央処理装置（CPU）
D.特定用途向け集積回路（ASIC）
Answer: B
Explanation
FPGAs, such as those available on Azure, provide performance close to ASICs. They are also flexible and reconfigurable over time, to implement new logic.

QUESTION NO: 5
Paste the API/Primary key into the text box labeled API key.

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Updated: May 28, 2022