Die besten Übungsfragen für das Azure AI-900-Examen 2023

Die besten Übungsfragen für das Azure AI-900-Examen 2023

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung
2. AI 900 Zertifizierung
   • 2.1 Vorbereitung auf das AI 900-Examen
   • 2.2 Aktuelle Fragen und Antworten
3. Azure-Zertifizierungsterme
   • 3.1 AI 900 Examensfragen PDF
   • 3.2 AI 204 Examensfragen PDF
   • 3.3 AI 104 Examensfragen PDF
4. Vorteile der Entwicklung einer Web Chatbot-Lösung
   • 4.1 Steigerung des Umsatzes
   • 4.2 Reduzierung der Arbeitsbelastung für Kundenservice-Agenten
   • 4.3 Verbesserung der Produktzuverlässigkeit
5. Die Bedeutung der Datenpartitionierung beim maschinellen Lernen
   • 5.1 Zufällige Aufteilung der Daten für das Training und die Bewertung
   • 5.2 Verwendung von Labels für das Training und Features für die Bewertung
   • 5.3 Aufteilung der Daten in Spalten für das Training und die Bewertung
6. Verständnis der Verwirrungsmatrix bei der Klassifikation
   • 6.1 Wahre positive und negative Werte
   • 6.2 Falsch positive und negative Werte
7. Bedeutung der Modellerklärbarkeit für verantwortliche KI
   • 7.1 Einbindung von Vertrauen und Transparenz
   • 7.2 Beitrag zur Einhaltung von Vorschriften
8. Anwendungen von KI-Workloads in verschiedenen Szenarien
   • 8.1 Conversational AI für das Kundenservice-Chatboard
   • 8.2 Computer Vision für das Erkennen von Personen in Fotos
   • 8.3 Natural Language Processing zur Sentiment-Analyse
9. Berücksichtigung von Inklusivität bei der Entwicklung von KI-Systemen
   • 9.1 Microsofts Engagement für Inklusivität
   • 9.2 Vorteile von KI-Technologien für Menschen mit Behinderungen
10. Microsofts Grundsätze für verantwortungsbewusste KI
    • 10.1 Rechenschaftspflicht
    • 10.2 Fairness
    • 10.3 Inklusivität
    • 10.4 Transparenz
11. Sicherstellung der Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Systemen
    • 11.1 Widerstandsfähigkeit gegen Manipulation
    • 11.2 Bedeutung von Tests und Validierung
12. Verwendung von KI zur Mustererkennung und Anomalieerkennung
    • 12.1 Unterscheidung zwischen Mustererkennung und Anomalieerkennung
    • 12.2 Anwendungen von KI in der Mustererkennung
    • 12.3 Anwendungen von KI in der Anomalieerkennung
13. Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit bei KI-Anwendungen
    • 13.1 Schutz persönlicher und geschäftlicher Daten
    • 13.2 Einhaltung von Datenschutzgesetzen
    • 13.3 Gewährleistung von Transparenz und Kontrolle für Verbraucher
14. Validierung von KI-Modellen und Dokumentation des Entwicklungsprozesses
    • 14.1 Einbindung von Validierungsschritten in den Softwareüberprüfungsprozess
    • 14.2 Bedeutung der Dokumentation für die Entwickler
15. Prinzipien und Anwendungen von KI-Systemen für selbstfahrende Autos
    • 15.1 Bedeutung von Modellvalidierung und Datenverschlüsselung
    • 15.2 Berücksichtigung der Verantwortlichkeit für die Kreditvergabe
    • 15.3 Wechselwirkungen zwischen KI-Systemen und menschlichen Fahrern
16. Nutzung von KI zur Unterstützung von Menschen mit Behinderungen
    • 16.1 Bedeutung von Inklusivität bei der Entwicklung von KI-Systemen
    • 16.2 Anwendungen von KI zur Unterstützung von Menschen mit Hör-, Seh- und anderen Beeinträchtigungen
17. Verantwortungsbewusste Nutzung von KI bei Kreditentscheidungen
    • 17.1 Bedeutung der Erklärbarkeit bei Kreditentscheidungen
    • 17.2 Vermeidung von Diskriminierung und Vorurteilen
18. Integration von KI-Prinzipien in die Softwareentwicklung
    • 18.1 Implementierung agiler Softwareentwicklungsmethoden
    • 18.2 Validierung von KI-Modellen im Softwareüberprüfungsprozess
    • 18.3 Zusammenarbeit mit Risikomanagement und Datenschutzteams
19. Einsatz von KI zur Überprüfung von Bildern in sozialen Medien
    • 19.1 Verwendung der Gesichtserkennungsfunktion zur Überprüfung von Bildern
    • 19.2 Bedeutung der Erkennung von Personendetektionen und Umgebungen
    • 19.3 Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzanforderungen
20. Auswirkungen von KI bei der Kreditvergabe
    • 20.1 Vermeidung von Verzerrungen und Diskriminierung
    • 20.2 Notwendigkeit der Überprüfung von Entscheidungen durch menschliche Akteure
    • 20.3 Schutz der Privatsphäre und Sicherheit von Kreditnehmerdaten

🤖 AI 900 Prüfung - Aktuelle Fragen und Antworten zur Azure-KI

Die AI 900-Prüfung stellt eine wichtige Voraussetzung dar, um die Azure Fundamentale-Zertifizierung zu erlangen. In diesem Artikel werden 25 neueste Fragen und Antworten vorgestellt, die Ihnen dabei helfen, sich optimal auf die AI 900-Prüfung vorzubereiten und erfolgreich zu bestehen. Zuvor wurden bereits Fragen und Antworten zu anderen Azure-Zertifizierungsthemen behandelt, wie z. B. der AI 204-Prüfung mit 187 Fragen und Antworten sowie der AI 104-Prüfung mit 368 Fragen und Antworten. Die entsprechenden Links zu den Fragebögen finden Sie in der Videobeschreibung. Lassen Sie uns nun zu den aktuellen Fragen der AI 900-Prüfung übergehen.

1. 🏆 Vorteile der Entwicklung einer Web Chatbot-Lösung

Eine Firma beschäftigt ein Team von Kundenservice-Agenten, die telefonischen und E-Mail-Support für ihre Kunden anbieten. Um häufig gestellte Kundenanfragen automatisiert beantworten zu können, hat das Unternehmen ein Web Chatbot entwickelt. Welche Vorteile ergeben sich für das Unternehmen durch die Implementierung dieser Web Chatbot-Lösung?

• a) Erhöhung der Verkaufszahlen Die Web Chatbot-Lösung kann potenzielle Kunden ansprechen und den Verkaufsprozess unterstützen.

• b) Verringerung der Arbeitsbelastung der Kundenservice-Agenten Der Web Chatbot kann häufig gestellte Kundenfragen automatisch beantworten, wodurch die Arbeitsbelastung der Kundenservice-Agenten reduziert wird.

• c) Verbesserung der Produktzuverlässigkeit Die Implementierung einer Web Chatbot-Lösung kann zur Verbesserung der Produktzuverlässigkeit beitragen, indem sie schnell und genau auf Kundenanfragen reagiert.

Die richtige Antwort lautet: b) Verringerung der Arbeitsbelastung der Kundenservice-Agenten. Durch die Implementierung eines Web Chatbots können häufig gestellte Kundenanfragen automatisiert beantwortet werden, wodurch die Arbeitsbelastung der Kundenservice-Agenten reduziert wird und sie sich auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren können. Das führt zu einer verbesserten Effizienz im Kundenservice und letztendlich zu einer höheren Kundenzufriedenheit.

2. 🧩 Die Bedeutung der Datenpartitionierung beim maschinellen Lernen

Bei der Entwicklung von Machine Learning-Modellen ist es wichtig, die Daten für das Training und die Evaluation angemessen aufzuteilen. Welche Methode sollte verwendet werden, um die Daten für das Training und die Evaluation zu partitionieren?

• a) Zufällige Aufteilung der Daten in Zeilen für das Training und die Evaluation Die Daten werden zufällig in Trainings- und Evaluierungssets aufgeteilt, um eine ausgewogene Verteilung zu gewährleisten.

• b) Verwendung von Labels für das Training und Features für die Evaluation Die Daten werden nach Labels (Kategorien oder Klassen) für das Training und nach Features (Eigenschaften oder Variablen) für die Evaluation aufgeteilt.

• c) Aufteilung der Daten in Spalten für das Training und die Evaluation Die Daten werden nach Spalten für das Training und die Evaluation aufgeteilt, um eine signifikante Trennung der Daten zu erreichen.

Die richtige Antwort lautet: a) Zufällige Aufteilung der Daten in Zeilen für das Training und die Evaluation. Die zufällige Aufteilung der Daten in Zeilen stellt sicher, dass die Trainings- und Evaluierungssets eine repräsentative Stichprobe der Gesamtdaten darstellen. Dies ist besonders nützlich, wenn es darum geht, die Leistung eines Machine Learning-Modells zu bewerten und zu validieren.

Für weitere Informationen zur Datenpartitionierung können Sie diesen Link besuchen.

3. 📊 Verständnis der Verwirrungsmatrix bei der Klassifikation

Bei der Klassifikation von Ereignissen mithilfe eines Machine Learning-Modells ist es wichtig, die Ergebnisse anhand einer Verwirrungsmatrix zu analysieren. Was sind die korrekten Werte für "True Positive" und "False Negative" in der Verwirrungsmatrix?

• Richtig vorhergesagte positive Werte: 5
• Richtig vorhergesagte negative Werte: 11
• Falsch negative Werte: 1, 0, 3, 3, 1, 3, 9, 5, 1

Die korrekte Auswahl lautet:

• "Richtig vorhergesagte positive Werte": 11
• "Falsch negative Werte": 1, 0, 3, 3, 1, 3, 9, 5, 1

Die Erklärung für diese Antwort liegt darin, dass "True Positive" die Anzahl der richtig vorhergesagten positiven Werte ist, während "False Negative" die Anzahl der falsch negativen Werte ist. In einer Verwirrungsmatrix werden die Klassifikationsergebnisse in verschiedenen Kategorien dargestellt, um die Leistung des Modells zu bewerten.

Für weitere Informationen zur Verwirrungsmatrix können Sie diesen Link besuchen.

4. ☑️ Bedeutung der Modellerklärbarkeit für verantwortliche KI

Wenn Sie ein KI-Modell entwickeln, ist es wichtig, dass dieses den Grundsätzen verantwortungsbewusster KI entspricht. Welche Maßnahme sollten Sie ergreifen, um sicherzustellen, dass das Modell den Microsoft-Grundsätzen für verantwortungsbewusste KI gerecht wird?

• a) X-Plan-basiertes Modell aktivieren Durch die Aktivierung eines X-Plan-basierten Modells können Sie die Erklärbarkeit des Modells verbessern und ein besseres Verständnis für die Auswirkungen der Eingabevariablen auf die Modellausgabe erlangen.

• b) Automatisiertes maschinelles Lernen verwenden Die Verwendung von automatisiertem maschinellem Lernen kann dazu beitragen, die Transparenz und Erklärbarkeit eines KI-Modells zu verbessern.

• c) Richtlinien für die Modellvalidierung implementieren Die Implementierung von Modellvalidierungsrichtlinien als Teil des Softwareüberprüfungsprozesses kann sicherstellen, dass das Modell den verantwortungsbewussten Grundsätzen gerecht wird.

• d) Schulung der KI-Modelle begrenzen Die Begrenzung der Schulung der KI-Modelle kann dazu beitragen, die Modellerklärbarkeit zu verbessern und das Vertrauen der Benutzer zu stärken.

Die richtige Antwort lautet: a) X-Plan-basiertes Modell aktivieren. Die Erklärbarkeit eines KI-Modells spielt eine entscheidende Rolle, um Vertrauen in die Vorhersagen und Entscheidungen des Modells aufzubauen. Durch die Aktivierung eines X-Plan-basierten Modells erhalten Sie ein besseres Verständnis für die Auswirkungen der Eingabevariablen auf die Modellausgabe. Dies befähigt Sie, die Erklärbarkeit des Modells zu verbessern und Transparenz in den Entscheidungsprozess zu bringen.

Für weitere Informationen zur Modellerklärbarkeit können Sie diesen Link besuchen.

5. ⚖️ Berücksichtigung von Inklusivität bei der Entwicklung von KI-Systemen

Sie sind dabei, ein KI-System zu entwickeln, das Menschen mit verschiedenen Beeinträchtigungen unterstützen soll, wie beispielsweise Menschen mit Hör-, Seh- und anderen Beeinträchtigungen. Dies ist ein Beispiel für welchen Microsoft-Leitgrundsatz verantwortungsbewusster KI?

• a) Rechenschaftspflicht
• b) Fairness
• c) Inklusivität
• d) Privatsphäre und Sicherheit

Die richtige Antwort lautet: c) Inklusivität. Microsofts Grundsätze für verantwortungsbewusste KI beinhalten den Ansatz, dass KI-Technologien für jeden zugänglich sein sollten, unabhängig von ihren Fähigkeiten oder Beeinträchtigungen. Inklusivität bedeutet, dass KI-Systeme entworfen werden müssen, um den breiten Bedürfnissen und Erfahrungen der Menschen gerecht zu werden und ihnen zu helfen.

Für weitere Informationen zur Inklusivität bei KI-Systemen können Sie diesen Link besuchen.

6. 💡 Microsofts Grundsätze für verantwortungsbewusste KI

Nennen Sie drei Grundsätze, die Microsoft bei der Entwicklung von KI-Systemen in Bezug auf verantwortungsbewusste KI hervorhebt.

• a) Rechenschaftspflicht
• b) Fairness
• c) Inklusivität
• d) Privatsphäre und Sicherheit

Die richtige Antwort lautet: a) Rechenschaftspflicht, b) Fairness und c) Inklusivität. Microsoft legt bei der Entwicklung von KI-Systemen großen Wert auf diese drei Grundsätze. Die Rechenschaftspflicht stellt sicher, dass die Entscheidungen und Handlungen von KI-Systemen verantwortungsvoll und nachvollziehbar sind. Die Fairness garantiert, dass die KI-Systeme nicht diskriminieren oder Vorurteile haben. Die Inklusivität zielt darauf ab, KI-Technologien für jeden zugänglich zu machen und die Bedürfnisse und Erfahrungen verschiedener Benutzergruppen zu berücksichtigen.

Für weitere Informationen zu den Grundsätzen verantwortungsbewusster KI können Sie diesen Link besuchen.

7. 🔒 Sicherstellung der Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Systemen

Welche Maßnahmen sollten ergriffen werden, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Systemen gemäß der Microsoft-Grundsätze für verantwortungsbewusste KI sicherzustellen?

• a) Widerstandsfähigkeit gegen Manipulation
• b) Tests und Validierung
• c) Führungs- und Herausforderungsmethoden
• d) Datenschutz und Sicherheit

Die richtige Antwort lautet: a) Widerstandsfähigkeit gegen Manipulation und b) Tests und Validierung. KI-Systeme müssen widerstandsfähig gegen Manipulation sein und in der Lage sein, auf unerwartete Situationen angemessen zu reagieren. Tests und Validierung sollten durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass das System verantwortungsbewusst und zuverlässig funktioniert.

Für weitere Informationen zur Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Systemen können Sie diesen Link besuchen.

8. 🕵️ Anwendungen von KI-Workloads in verschiedenen Szenarien

Ordnen Sie die verschiedenen Arten von KI-Workloads den entsprechenden Anwendungsszenarien zu.

• Anomalieerkennung
  • Automatisierter Chatbot, um Fragen zu Rückerstattungen und Umtausch zu beantworten
  • Identifizierung, ob ein Foto eine Person enthält
• Computer Vision
  • Feststellung, ob eine Überprüfung positiv oder negativ ist
• Natural Language Processing (NLP)
  • Feststellung, ob eine Überprüfung positiv oder negativ ist

Die richtige Zuordnung lautet:

• Anomalieerkennung: Automatisierter Chatbot, um Fragen zu Rückerstattungen und Umtausch zu beantworten
• Computer Vision: Identifizierung, ob ein Foto eine Person enthält
• Natural Language Processing (NLP): Feststellung, ob eine Überprüfung positiv oder negativ ist

Anomalieerkennung bezieht sich auf die Fähigkeit, ungewöhnliche Muster oder Abweichungen zu identifizieren. Computer Vision bezieht sich auf die Fähigkeit, visuelle Informationen zu verarbeiten und zu interpretieren. Natural Language Processing (NLP) bezieht sich auf die Verarbeitung und Interpretation von natürlicher Sprache, einschließlich Textverständnis und Sentimentanalyse.

Für weitere Informationen zu KI-Workloads können Sie diesen Link besuchen.

9. 🙌 Berücksichtigung von Inklusivität bei der Entwicklung von KI-Systemen

Sie entwickeln ein KI-basiertes System, das Menschen mit Hör-, Seh- und anderen Beeinträchtigungen unterstützen soll. Dies ist ein Beispiel für welchen Grundsatz verantwortungsbewusster KI bei Microsoft?

• a) Rechenschaftspflicht
• b) Fairness
• c) Inklusivität
• d) Privatsphäre und Sicherheit

Die richtige Antwort lautet: c) Inklusivität. Microsofts Grundsätze für verantwortungsbewusste KI betonen die Bedeutung von Inklusivität, was bedeutet, dass KI-Systeme so entwickelt werden sollten, dass sie den vielfältigen Bedürfnissen und Erfahrungen der Benutzer gerecht werden. Dies beinhaltet auch die Unterstützung von Menschen mit unterschiedlichen Beeinträchtigungen wie Hör-, Seh- und anderen Beeinträchtigungen.

Für weitere Informationen zur Inklusivität bei der Entwicklung von KI-Systemen können Sie diesen Link besuchen.

10. 🔍 Microsofts Grundsätze für verantwortungsbewusste KI

Ordnen Sie die Microsoft-Leitgrundsätze für verantwortungsbewusste KI den entsprechenden Beschreibungen zu.

• Rechenschaftspflicht
• Fairness
• Inklusivität

Die richtige Zuordnung lautet:

• Rechenschaftspflicht: Stellt sicher, dass KI-Systeme verantwortlich und nachvollziehbar handeln und Entscheidungen transparent gemacht werden.
• Fairness: Verhindert Diskriminierung und Vorurteile in KI-Systemen, um gerechte Ergebnisse zu erzielen.
• Inklusivität: Sorgt dafür, dass KI-Technologien für alle zugänglich sind und den breiten Bedürfnissen und Erfahrungen der Benutzer gerecht werden.

Für weitere Informationen zu den Grundsätzen verantwortungsbewusster KI können Sie diesen Link besuchen.

11. 💡 Sicherstellung der Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Systemen

Was sollte getan werden, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Systemen gemäß den Microsoft-Grundsätzen für verantwortungsbewusste KI sicherzustellen?

• a) Widerstandsfähigkeit gegen Manipulation
• b) Tests und Validierung
• c) Führungs- und Herausforderungsmethoden
• d) Datenschutz und Sicherheit

Die richtige Antwort lautet: a) Widerstandsfähigkeit gegen Manipulation und b) Tests und Validierung. KI-Systeme sollten widerstandsfähig gegen Manipulation sein und auf unerwartete Situationen adäquat reagieren können. Tests und Validierung helfen, die Zuverlässigkeit und Sicherheit der KI-Systeme zu gewährleisten.

Für weitere Informationen zur Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Systemen können Sie diesen Link besuchen.

12. 🔐 Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit bei KI-Anwendungen

Was sollte beachtet werden, um den Datenschutz und die Sicherheit bei der Entwicklung von KI-Anwendungen zu gewährleisten?

• a) Schutz personenbezogener und geschäftlicher Daten
• b) Einhaltung von Datenschutzgesetzen
• c) Transparenz und Kontrolle für Verbraucher

Die richtige Antwort lautet: a) Schutz personenbezogener und geschäftlicher Daten, b) Einhaltung von Datenschutzgesetzen und c) Transparenz und Kontrolle für Verbraucher. Datenschutz und Sicherheit sind bei der Entwicklung von KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Es ist wichtig, personenbezogene und geschäftliche Daten zu schützen, die Einhaltung von Datenschutzgesetzen sicherzustellen und den Verbrauchern Transparenz und Kontrolle über die Verwendung ihrer Daten zu bieten.

Für weitere Informationen zum Datenschutz und zur Sicherheit von KI-Anwendungen können Sie diesen Link besuchen.

13. ✅ Validierung von KI-Modellen und Dokumentation des Entwicklungsprozesses

Welche Maßnahmen sollten ergriffen werden, um sicherzustellen, dass ein Dienst den Microsoft-Grundsätzen für Transparenz bei verantwortungsbewusster KI entspricht?

• a) Verfahren einführen, um zu gewährleisten, dass alle Bilder einen zugehörigen Text haben, der von einem Bildschirmleser gelesen werden kann
• b) Den Skalierbarkeitstest aktivieren, um sicherzustellen, dass ein Dienst je nach Bedarf skaliert wird
• c) Dokumentation bereitstellen, um Entwicklern bei der Fehlerbehebung im Code zu helfen

Die richtige Antwort lautet: c) Dokumentation bereitstellen, um Entwicklern bei der Fehlerbehebung im Code zu helfen. Die Bereitstellung von Dokumentation ist ein wichtiger Bestandteil des Softwareüberprüfungsprozesses, um sicherzustellen, dass ein Dienst den Grundsätzen für verantwortungsbewusste KI entspricht. Die Dokumentation hilft Entwicklern, Fehler im Code zu beheben und den Entwicklungsprozess transparenter zu gestalten.

Für weitere Informationen zur Validierung von KI-Modellen und zur Dokumentation des Entwicklungsprozesses können Sie diesen Link besuchen.

14. 🚧 Integration von KI-Prinzipien in die Softwareentwicklung

Welche Maßnahmen sollten ergriffen werden, um KI-Prinzipien erfolgreich in den Softwareentwicklungsprozess zu integrieren?

• a) Implementierung agiler Softwareentwicklungsmethoden
• b) Implementierung eines Prozesses zur Modellvalidierung als Teil der Softwareüberprüfung
• c) Einrichtung eines Risikogremiums, das Mitglieder des Rechtsteams und des Risikomanagements umfasst
• d) Datenschutzbeauftragten festlegen

Die richtige Antwort lautet: a) Implementierung agiler Softwareentwicklungsmethoden und b) Implementierung eines Prozesses zur Modellvalidierung als Teil der Softwareüberprüfung. Die Implementierung agiler Softwareentwicklungsmethoden ermöglicht eine flexible und reibungslose Integration von KI-Prinzipien in den Entwicklungsprozess. Ein Prozess zur Modellvalidierung als Teil der Softwareüberprüfung hilft, die Konsistenz und Qualität der KI-Modelle sicherzustellen.

Für weitere Informationen zur Integration von KI-Prinzipien in die Softwareentwicklung können Sie diesen Link besuchen.

15. 📷 Verwendung von KI zur Überprüfung von Bildern in sozialen Medien

Sie betreiben eine Wohltätigkeitsveranstaltung, bei der Fotos von Personen mit Sonnenbrillen auf Twitter veröffentlicht werden. Sie möchten sicherstellen, dass nur Fotos retweetet werden, die folgende Anforderungen erfüllen: jeder post enthält ein oder mehrere Gesichter und mindestens eine Person trägt eine Sonnenbrille. Welchen Vorgang sollten Sie verwenden, um das Bild zu analysieren?

• a) Überprüfung der Operations im Gesichtsdienst
• b) Erkennung von Operations im Gesichtsdienst
• c) Beschreibungs-Operation im Computer-Vision-Dienst
• d) Analyse-Operation im Computer-Vision-Dienst

Die richtige Antwort lautet: b) Erkennung von Operations im Gesichtsdienst. Durch die Verwendung der Erkennungsoperation im Gesichtsdienst können Sie überprüfen, ob ein Foto ein oder mehrere Gesichter enthält und ob mindestens eine Person eine Sonnenbrille trägt.

Für weitere Informationen zur Verwendung des Gesichtsdienstes zur Überprüfung von Bildern können Sie diesen Link besuchen.

16. 📉 Auswirkungen von KI bei der Kreditvergabe

Bei der Entwicklung eines KI-Systems zur Beurteilung von Krediten ist es wichtig, dass die Zulässigkeitsentscheidung erklärt werden kann. Dies ist ein Beispiel für welches Microsoft-Grundsatz für verantwortungsbewusste KI?

• a) Transparenz
• b) Inklusivität
• c) Fairness
• d) Rechenschaftspflicht

Die richtige Antwort lautet: a) Transparenz. Die Erklärbarkeit bei Kreditentscheidungen ist ein wichtiger Aspekt, um das Vertrauen in das System aufzubauen und eine faire Behandlung sicherzustellen. Die Transparenz ermöglicht es den Benutzern, die Entscheidungsgrundlagen nachzuvollziehen und die Auswirkungen auf ihre Kreditwürdigkeit zu verstehen.

Für weitere Informationen zur Erklärbarkeit bei Kreditentscheidungen können Sie diesen Link besuchen.

17. 🔄 Einsatz von KI zur Mustererkennung und Anomalieerkennung

Was ist der Unterschied zwischen der Mustererkennung und der Anomalieerkennung im Kontext von KI?

• a) Mustererkennung konzentriert sich auf die Identifizierung bekannter Muster, während die Anomalieerkennung auf die Identifizierung unbekannter oder abweichender Muster abzielt.
• b) Mustererkennung und Anomalieerkennung sind Synonyme und bezeichnen beide die Identifizierung von abweichenden Mustern.
• c) Mustererkennung konzentriert sich auf die Identifizierung abweichender Muster aufgrund von Fehlerbehebung, während die Anomalieerkennung auf die Identifizierung bekannter Muster abzielt.

Die richtige Antwort lautet: a) Mustererkennung konzentriert sich auf die Identifizierung bekannter Muster, während die Anomalieerkennung auf die Identifizierung unbekannter oder abweichender Muster abzielt. Die Mustererkennung befasst sich mit der Identifizierung von bekannten und vordefinierten Mustern, während die Anomalieerkennung darauf abzielt, abnormale oder ungewöhnliche Muster zu identifizieren, die von den erwarteten Mustern abweichen.

Für weitere Informationen zur Mustererkennung und Anomalieerkennung können Sie diesen Link besuchen.

18. 🔒 Datenschutz und Sicherheit bei KI-Anwendungen

Was sollte getan werden, um den Datenschutz und die Sicherheit bei KI-Anwendungen zu gewährleisten?

• a) Schutz personenbezogener und geschäftlicher Daten
• b) Einhaltung von Datenschutzgesetzen
• c) Transparenz und Kontrolle für Verbraucher

Die richtige Antwort lautet: a) Schutz personenbezogener und geschäftlicher Daten, b) Einhaltung von Datenschutzgesetzen und c) Transparenz und Kontrolle für Verbraucher. Datenschutz und Sicherheit sind wichtige Aspekte bei der Entwicklung von KI-Anwendungen. Es ist entscheidend, personenbezogene und geschäftliche Daten zu schützen, die Einhaltung von Datenschutzgesetzen zu gewährleisten und den Verbrauchern Transparenz und Kontrolle über die Verwendung ihrer Daten zu bieten.

Für weitere Informationen zum Datenschutz und zur Sicherheit von KI-Anwendungen können Sie diesen Link besuchen.

19. ✅ Validierung von KI-Modellen und Dokumentation des Entwicklungsprozesses

Welche Maßnahmen sollten ergriffen werden, um sicherzustellen, dass ein Dienst den Microsoft-Grundsätzen für Transparenz bei verantwortungsbewusster KI entspricht?

• a) Verfahren einführen, um sicherzustellen, dass alle Bilder einen zugehörigen Text haben, der von einem Bildschirmleser gelesen werden kann
• b) Den Skalierbarkeitstest aktivieren, um sicherzustellen, dass ein Dienst je nach Bedarf skaliert wird
• c) Dokumentation bereitstellen, um Entwicklern bei der Fehlerbehebung im Code zu helfen

Die richtige Antwort lautet: c) Dokumentation bereitstellen, um Entwicklern bei der Fehlerbehebung im Code zu helfen. Die Bereitstellung von Dokumentation ist ein wichtiger Bestandteil des Softwareüberprüfungsprozesses, um sicherzustellen, dass ein Dienst den Grundsätzen für verantwortungsbewusste KI entspricht. Die Dokumentation hilft Entwicklern, Fehler im Code zu beheben und den Entwicklungsprozess transparenter zu gestalten.

Für weitere Informationen zur Validierung von KI-Modellen und zur Dokumentation des Entwicklungsprozesses können Sie diesen Link besuchen.

20. 📉 Auswirkungen von KI bei der Kreditvergabe

Bei der Entwicklung eines KI-Systems zur Beurteilung von Krediten ist es wichtig, dass Entscheidungen erklärbar sind. Dies ist ein Beispiel für welchen Microsoft-Grundsatz für verantwortungsbewusste KI?

• a) Transparenz
• b) Inklusivität
• c) Fairness
• d) Rechenschaftspflicht

Die richtige Antwort lautet: a) Transparenz. Die Erklärbarkeit von Kreditentscheidungen ist ein wichtiger Aspekt, um das Vertrauen in das System aufzubauen und sicherzustellen, dass die Entscheidungen fair und diskriminierungsfrei sind. Die Transparenz ermöglicht es den Benutzern zu verstehen, wie die Entscheidungen getroffen werden und welche Faktoren berücksichtigt werden.

Für weitere Informationen zur Erklärbarkeit von Kreditentscheidungen können Sie diesen Link besuchen.