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Microsoft Azure AI Engineer Associate AI-103-JPN

AI-103-JPN

시험 번호/코드: AI-103-JPN

시험 이름: Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版)

업데이트: 2026-07-28

Q & A: 159문항

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Microsoft AI-103日本語 시험 요강 주제:

섹션비중목표
주제 1: 정보 추출 및 지식 마이닝 구현10–15%- 지식 베이스 및 검색 솔루션 구축
  • 1. 지식 마이닝 파이프라인 설계
  • 2. 벡터 인덱스 생성 및 관리
  • 3. Azure AI Search 구현
- 문서에서 정형 데이터 추출
  • 1. Azure AI Document Intelligence 활용
  • 2. 양식, 송장 및 비정형 콘텐츠 처리
주제 2: 텍스트 및 음성 분석 솔루션 구현10–15%- 자연어 처리 기능 구현
  • 1. 대화형 언어 이해 기능 구축
  • 2. Azure AI Language 서비스 활용
  • 3. 감정 분석, 개체 인식 및 문서 요약 수행
- 음성 관련 기능 구현
  • 1. 음성-텍스트 및 텍스트-음성 변환 통합
  • 2. 음성 번역 및 화자 인식 기능 구현
주제 3: 생성형 AI 및 에이전트 기반 솔루션 구현30–35%- 지능형 에이전트 설계 및 구현
  • 1. 에이전트 아키텍처 패턴 선택
  • 2. 상태, 메모리 및 컨텍스트 관리
  • 3. 다중 에이전트 워크플로우 및 오케스트레이션 구현
  • 4. 에이전트와 외부 시스템 및 데이터 소스 연동
- 생성형 AI 애플리케이션 구축
  • 1. 프롬프트 엔지니어링 및 최적화 기법 적용
  • 2. Azure OpenAI 및 기타 모델 통합
  • 3. 검색 증강 생성(RAG) 솔루션 구축
  • 4. 함수 호출 및 도구 사용 기능 구현
주제 4: 컴퓨터 비전 솔루션 구현10–15%- 멀티모달 솔루션 구축
  • 1. 동영상 콘텐츠 처리 및 분석
  • 2. 비전 및 언어 기능 결합
- 이미지 분석 및 처리 기능 구현
  • 1. Azure AI Vision 서비스 활용
  • 2. 객체 감지 및 이미지 분류 기능 구현
  • 3. 이미지에서 텍스트 및 구조 정보 추출
주제 5: Azure AI 솔루션 계획 및 관리25–30%- AI 솔루션 개발 수명 주기 관리
  • 1. 모델 및 에이전트 배포 구성
  • 2. CI/CD 파이프라인과의 통합
  • 3. AI 워크로드 모니터링 및 유지 관리
- Azure AI 인프라 설계
  • 1. 확장성, 가용성 및 비용 최적화를 고려한 설계
  • 2. 보안, 규정 준수 및 책임 있는 AI 실행 계획 수립
  • 3. 적절한 Azure AI Foundry 서비스 선택

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1. 注:このセクションには、同じシナリオと問題に関する複数の質問セットが含まれています。各質問には、問題に対する固有の解決策が提示されています。提示された解決策が、提示された目標を満たしているかどうかを判断する必要があります。セット内の複数の解決策が問題を解決できる場合もあります。また、セット内のどの解決策も問題を解決でき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、前のセクションに戻ることはできません。そのため、これらの質問は復習画面には表示されません。
エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。このエージェントは、取得したポリシー文書から概要を生成します。
ユーザーからは、取得したコンテンツに規定の規制条項が含まれている場合でも、一部の回答では必要な規制条項が省略されているとの報告がある。
回答の完全性を改善する必要があります。
解決策:回答の完全性を採点し、定義されたしきい値を下回る回答をブロックする評価フローを実行します。
これは目標を達成していると言えるでしょうか?

A) いいえ
B) はい


2. Azure AI Studioでは、GPT-35 Turboモデルを使用してCompletionsプレイグラウンドを利用します。
プロンプトに以下のコードが含まれています。
function F(n)
{
var f = [0, 1];
for (var i = 2; i < n; i++) f[i] = f[i-1] + f[i-2];
return f;
}
コードの説明を作成するにはモデルが必要です。解決策はコストを最小限に抑えるものでなければなりません。
あなたはどうすべきでしょうか?

A) モデルを GPT-4-32k に変更します。
B) 温度パラメータを1に設定します。
C) プロンプトに関数 F(説明) を追加します。
D) プロンプトに // 関数 F は何をしますか? を追加します。


3. あなたは、ユーザーがアップロードした複数のファイルを結合して処理するエージェントを構築する予定です。
エージェントの開発にAzure AI Agent Serviceを使用するかどうかを評価しています。
このサービスにアップロードできるファイルの最大サイズはどれくらいですか?

A) 100 GB
B) 1GB
C) 1TB
D) 10GB


4. 財務チームは、請求書から請求書番号や合計金額などの名前付きフィールドを抽出する必要があり、信頼度の低い値を人間のレビュー担当者に送るために、フィールドごとの信頼度スコアも必要としています。どの Azure Content Understanding モードを使用すべきでしょうか?

A) 標準モード
B) プロモード
C) どちらのモードでも、信頼度スコアが返されるため、どちらでも構いません。
D) 信頼度スコアリングにはAzure AI Document Intelligenceが必要なため、どちらも該当しません。


5. ドラッグアンドドロップ問題
デプロイ済みのチケットトリアージエージェントを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
エージェントがツールを必要とする場合でも、ツールを呼び出さずに応答することがあるということに気づくでしょう。
エージェントが実行中にツールを呼び出すようにする必要があります。
Pythonコードを完成させるにはどうすればよいでしょうか?適切な値を正しいターゲットにドラッグして答えてください。各値は1回、複数回、または全く使用されない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注:正解ごとに1ポイントが加算されます。


질문과 대답:

질문 # 1
정답: A
질문 # 2
정답: D
질문 # 3
정답: A
질문 # 4
정답: A
질문 # 5
정답: 회원만 볼 수 있음

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AI-200시험도 여기서 자료 구입하려구요. 감사합니다.

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AI-200시험도 패스해야하는데 또 덤프사고 공부해야겠네요. 어휴 ~

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