AI-102 Microsoft Azure AI Practice Tests Exam 5-Stars!

根据您提供的技能分类和描述，以下是一些可能的职位角色和相应的关键技能要求：

职位角色: Azure AI/ML 解决方案架构师

关键技能要求:

• Azure Cognitive Services: 部署自定义对象检测模型到容器、使用 Video Indexer 分析视频内容、提取视频中的洞察和成果、定制视频分面器中的品牌、语言和人物模型、从视频流中提取洞察等。
• 自然语言处理: 使用 Text Analytics 服务进行文本分析（键词提取、实体识别、情感分析、语言检测）、实现基于语言的对话框架和机器人、使用 LUIS 创建、训练和优化语言模型等。
• 机器翻译: 使用 Translator 服务进行文本和语音翻译等。
• 知识挖掘: 实现 Cognitive Search 解决方案，包括创建数据源、定义索引、配置自动完成和自动提示、设置重要性过滤、实现自定义技能等。
• 对话系统: 使用 Bot Framework SDK 或 Composer 创建和部署机器人、集成 Cognitive Services（如 QnA Maker、LUIS、Speech 服务）等。
• 数据科学和机器学习: 管理和优化 LUIS 模型、使用 Active Learning、监控和纠正数据不平衡等。

职位角色: Azure AI/ML 专家

关键技能要求:

• Azure Video Indexer: 处理视频内容、提取视频洞察、定制模型、分析实时视频流等。
• Azure Text Analytics: 文本分析、情感分析、主题检测等。
• Azure Bot Service: 设计对话流程、集成 LUIS、QnA Maker、Speech Services 等。
• Azure Cognitive Services: 定制视觉模型、语言理解、自然语言生成等。
• 机器学习（ML）和深度学习: 使用 Azure ML Studio、TensorFlow、PyTorch 等工具进行模型训练和部署。
• 数据科学: 使用 R、Python 等编程语言进行数据分析和可视化。

职位角色: 对话系统开发者/机器人开发者

关键技能要求:

• Bot Framework SDK 或 Composer: 创建和部署机器人、使用 Bot Framework Emulator 进行测试等。
• LUIS: 设计和实现语言理解模型、训练和优化等。
• QnA Maker: 创建知识库、使用 Active Learning、导入和导出知识库等。
• 适应卡（Adaptive Cards）: 设计用户界面元素，实现富交互体验等。
• Azure Cognitive Services: 集成 Speech Services 进行语音交互、使用 QnA Maker 作为知识库等。

职位角色: Azure AI/ML 解决方案顾问

关键技能要求:

• 跨领域的 AI/ML 应用: 提供解决方案架构、指导客户如何实现他们的商业目标等。
• Azure Cognitive Services: 定制服务和模型、集成到不同的应用场景中等。
• NLP（自然语言处理）: 使用 LUIS、Text Analytics 等工具进行复杂的文本分析和意图识别等。
• 机器学习: 使用 Azure ML Studio 或其他 ML 框架进行模型开发和部署等。

这些职位角色和关键技能要求是根据您提供的描述整合出来的，实际的工作职位可能会根据公司的具体需求和市场趋势有所不同。