AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals 模擬試験問題【2025年更新】

この質問は、Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) コースの内容に関して、特に Computer Vision や Natural Language Processing (NLP) のタスク、Azure 上の AI サービス、生成系 AI の特徴などをカバーするものだと理解されます。以下に、各セクションの要約を提供します。

Computer Vision ソリューションの機能

• 画像分類: 画像内のオブジェクトや場所を識別し、それに対応するラベルを付ける。例えば、「この写真にはカタを識別する」といった機能。
• 物体検出: 画像内の物体や人物の位置を特定し、それらを拡散して表示する。例えば、「この映像におい、動きがある人物を検出する」といった機能。
• 光学式文字認識 (OCR): 画像やスキャンされたテキストからテキストを抽出し、それをエディブルな形式に変換する。例えば、「この広告のテキストを読み取りする」といった機能。
• 顔検出および顔分析: 画像内の顔を検出し、その特徴量（例えば、表情や性別）を抽出する。顔認証や感情分析などの応用が可能。

Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能

• Azure AI Vision サービス: 画像やビデオからテキストを抽出し、そのテキストに基づいた分析や検索を行う。
• Azure AI 顔検出サービス: 画像または動画内の人間の顔を識別し、特徴量を抽出する。

NLP ワークロードの機能

• キー フレーズ抽出: テキストから重要な表現または概念を特定する。
• エンティティ認識: テキスト内の名称、日付、地域などの特定のデータ型を識別する。
• 感情分析: テキストから感情や意図を把握する。
• 言語モデリング: 言語のパターンや構造を学童し、新しいテキストの生成や理解を行う。
• 音声の認識および合成: 人間の音声を認識したり、AI によって自然で理解可能な音声を生成する。
• 翻訳: あらゆる言語間でテキストを翻訳する。

生成系 AIの特徴

• テキスト生成: AIが新しいテキストを作成する。例えば、ニュース記事、レシピ、コードなどを生成する。
• 画像生成: AIがオリジナルの画像やイラストを作成する。

Azure AI Fundamentals (AI-900) コースの内容

このコースでは、上記の機能とサービスについて学び、Microsoft Azure 平台上でこれらを実装する方法を習得します。AI-900 の最新シラバスに基づいて、学習者は以下のようなスキルを身につけることができます。

• AI概念と分野の理解
• Microsoft AzureのAIサービスの使用方法
• データセットの準備と管理
• AIモデルの訓練、テスト、最適化
• AIソリューションの安全性とプライバシーを確保する
• AIを組み込むアプリケーションの開発

このコースを完了することで、学習者はAIの基本的な概念から最新の技術に至るまで、幅広い範囲の知識と実務上のスキルを身につけることが可能になります。それにより、人工知能分野における貴重な資産となるでしょう。