【無料】AI-900 Azure AI基礎認定試験 テスト質問と対策 | Certs

目次

1. AI 900とは何ですか？
2. AI 900試験の概要
   1. 機械学習の基礎
   2. 機械学習の技術
   3. Azure AIサービスの活用
3. AI 900試験の準備方法
   1. Microsoft Learnポータルの利用
   2. 無料の試験準備リソース
   3. 問題形式と試験フォーマットの理解
4. AI 900試験の内容
   1. 問題1: 現代の画像分類の基礎となるAIのテクニックは？
   2. 問題2: 光学文字認識を利用できるのはどの場合ですか？
   3. 問題3: 交通監視画像で異なる車両タイプを識別するために利用できるのは？
   4. 問題4: 手書きの署名をスキャンする出席システムに利用できるのは何ですか？
   5. 問題5: コンピュータビジョンの機能の1つは何ですか？
   6. 問題6: Azure AIビジョンにおける機械学習プロセスのうち、どの3つの部分が不要になりますか？
   7. 問題7: Azure AIビジョンサービスの解析タスクでバウンディングボックス座標を返すのはどれですか？
   8. 問題8: Azure言語サービスの機能の1つは何ですか？
   9. 問題9: Azure AIサービスのアクセスには、どのリソースが使用されますか？
   10. 問題10: テキストから抽出されたエンティティに関する追加の情報を提供するためには、どの機能を使用する必要がありますか？
5. AI 900試験の受験方法
   1. 試験の登録と予約
   2. 試験の進め方と注意点
6. AI 900試験のメリットとデメリット
   1. メリット
   2. デメリット
7. AI 900試験の結果と認定
   1. 合格基準とスコアリング
   2. 認定の有効期限と更新方法
8. 結論
9. FAQ

AI 900とは何ですか？

AI 900は、Microsoft Azureの人工知能（AI）に関する基礎的な知識を評価するための認定試験です。この試験では、機械学習の基礎、機械学習の技術、Azure AIサービスの利用方法など、広範なトピックがカバーされます。

AI 900試験は、AIに興味がある方やAIを利用したい企業の従業員など、AIの基本的な概念と実践的な知識を持つことを目指す個人や組織にとって理想的な選択肢です。この試験に合格することで、AIの基礎的な理解とMicrosoft Azureを使用したAIプロジェクトの実行能力を証明することができます。

AI 900試験の概要

1. 機械学習の基礎

機械学習の基礎的な概念と用語の理解が求められます。機械学習の定義やタイプ、教師あり学習と教師なし学習の違いなどについて学びましょう。

H2: 機械学習の定義と基本原則

機械学習の定義と基本的な原則について学びましょう。機械学習の目的、学習の方法、モデルの選択などを理解しましょう。

H2: 教師あり学習と教師なし学習

教師あり学習と教師なし学習の違いとそれぞれの利点や使用例について学びましょう。教師あり学習ではラベル付きデータを使用し、教師なし学習ではラベル付けされていないデータを使用します。

2. 機械学習の技術

機械学習の技術について学びましょう。回帰、分類、クラスタリングなどの機械学習の手法や概念について詳しく説明します。

H2: 回帰分析

回帰分析の基本的な概念と利用方法について学びましょう。回帰モデルを使用して数値を予測する方法や、回帰分析の応用例について理解しましょう。

H2: 分類分析

分類分析の基本的な概念と利用方法について学びましょう。分類モデルを使用してデータをカテゴリに分類する方法や、分類分析のビジネスへの応用について理解しましょう。

H2: クラスタリング

クラスタリングの基本的な概念と利用方法について学びましょう。データをグループに分けるクラスタリング手法や、クラスタリングの応用例について理解しましょう。

3. Azure AIサービスの活用

Azure AIサービスを利用した機械学習の実践的な活用方法について学びましょう。Azure AIサービスの概要や利点、各サービスの特徴などを理解しましょう。

H2: Azure AIサービスの概要

Azure AIサービスの概要と提供される機能について学びましょう。Azure Machine LearningやAzure Cognitive Servicesなどの主要なサービスについて理解しましょう。

H2: Azure Machine Learningの活用

Azure Machine Learningを使用した機械学習のワークフローと実践的な活用方法について学びましょう。データの前処理、モデルのトレーニング、評価とデプロイメントなどの手順を理解しましょう。

H2: Azure Cognitive Servicesの活用

Azure Cognitive Servicesを使用したAIアプリケーションの構築方法について学びましょう。テキスト解析、画像処理、音声認識などの機能を活用して、実世界の問題を解決する方法を理解しましょう。

AI 900試験の準備方法

AI 900試験の準備方法について説明します。Microsoft Learnポータルの利用や無料の試験準備リソースの活用方法など、効果的な学習方法を紹介します。

1. Microsoft Learnポータルの利用

AI 900試験の学習には、Microsoft Learnポータルを活用しましょう。ここでは、AIの基礎的な知識やAzure AIサービスの利用方法に関する学習リソースが提供されています。

2. 無料の試験準備リソース

AI 900試験の準備には、Microsoftの公式な試験準備リソースを活用しましょう。これには、試験の概要や試験準備ガイド、問題集などが含まれています。

3. 問題形式と試験フォーマットの理解

AI 900試験の問題形式と試験フォーマットを理解することも重要です。試験は選択肢形式で行われますが、複数の正解がある場合もあります。試験時間や合格基準にも注意しましょう。

AI 900試験の内容

AI 900試験の内容について詳しく説明します。具体的な問題例を挙げながら、各問題の解答と解説を提供します。

問題1: 現代の画像分類の基礎となるAIのテクニックは？

AIのテクニックの中で、現代の画像分類に基礎を提供するものは何でしょうか？

解答: 深層学習

解説: 現代の画像分類のソリューションは、深層学習に基づいています。深層学習は画像を比較し、それらを分類するアルゴリズムです。また、深層学習についての詳細な情報や学習リソースは、提供されるリンクで確認できます。

問題2: 光学文字認識を利用できるのはどの場合ですか？

光学文字認識（OCR）を利用できるのはどの場合ですか？

解答: 医療記録のデジタル化

解説: OCRは画像内の印刷または手書きのテキストを抽出するために使用されます。医療記録のスキャンからテキストを抽出してデジタルアーカイブを作成するために使用されることがあります。解説では、光学文字認識以外の選択肢についても説明されています。

問題3: 交通監視画像で異なる車両タイプを識別するために利用できるのは？

交通監視画像で異なる車両タイプを識別するために利用できるのは何ですか？

解答: 物体検出

解説: 物体検出は交通監視画像を評価し、特定の車両タイプ（例: 車、バス、自転車）を迅速に分類するために使用できます。線形回帰や多重線形回帰は数値の予測に使用されるため、画像分類の一部ではありません。

問題4: 手書きの署名をスキャンする出席システムに利用できるのは何ですか？

手書きの署名をスキャンする出席システムに利用できるのは何ですか？

解答: 光学文字認識（OCR）

解説: 光学文字認識（OCR）は、画像からテキストと署名を抽出するために使用されます。この場合、出席システムでは署名の抽出にOCRを利用することができます。他の選択肢では手書きテキストの抽出には適していません。

問題5: コンピュータビジョンの機能の1つは何ですか？

コンピュータビジョンの機能の1つは何ですか？

解答: タグ付け

解説: タグ付けは画像にメタデータを関連付ける機能です。この機能により、画像の属性を要約するための情報を提供することができます。他の選択肢ではそれぞれ異なる機能を持っています。

問題6: Azure AIビジョンにおける機械学習プロセスのうち、どの3つの部分が不要になりますか？

Azure AIビジョンにおける機械学習プロセスのうち、どの3つの部分が不要になりますか？

解答: モデルの選択、評価、トレーニング

解説: Azure AIビジョンは、事前に学習されたモデルを提供することで、モデルの選択、評価、トレーニングの必要性を排除します。Azure AIビジョンを使用する際は、コンピュータビジョンの推論に重点を置く必要があります。

問題7: Azure AIビジョンサービスの解析タスクでバウンディングボックス座標を返すのはどれですか？

Azure AIビジョンサービスの解析タスクでバウンディングボックス座標を返すのはどれですか？

解答: 物体検出

解説: Azure AIビジョンサービスの解析タスクでバウンディングボックス座標を返すのは物体検出です。物体検出は一般的なオブジェクトを検出し、それぞれのバウンディングボックス座標を返します。他の選択肢ではバウンディングボックス座標の返却はありません。

問題8: Azure言語サービスの機能の1つは何ですか？

Azure言語サービスの機能の1つは何ですか？

解答: エンティティリンキング

解説: エンティティリンキングはテキスト内のエンティティを特定し、関連する外部ウェブサイトのリンクを返す機能です。他の選択肢ではそれぞれ異なる機能を持っています。

問題9: Azure AIサービスのアクセスには、どのリソースが使用されますか？

Azure AIサービスのアクセスには、どのリソースが使用されますか？

解答: Azure AIサービス

解説: Azure AIサービスはAzure AI翻訳およびAzure AI音声サービスに直接アクセスするためのシングルエンドポイントと認証キーを提供します。他の選択肢はAzure AIサービスには関連しません。

問題10: テキストから抽出されたエンティティに関する追加の情報を提供するためには、どの機能を使用する必要がありますか？

テキストから抽出されたエンティティに関する追加の情報を提供するためには、どの機能を使用する必要がありますか？

解答: エンティティリンキング

解説: エンティティリンキングは、抽出されたエンティティに関する追加の情報を提供するために使用されます。エンティティリンキングにより、特定のエンティティに関連する情報をオンラインで検索することが可能となります。