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AI-900資訊 & AI-900權威考題

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最新的 Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals AI-900 免費考試真題 (Q219-Q224):

問題 #219
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE; Each correct selection is worth one point.

答案：

解題說明：

Explanation:

問題 #220
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.
Computer vision capabilities can be Deployed to....................
Integrate a facial recognition feature into an app.

答案：

解題說明：

問題 #221
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.

答案：

解題說明：

Explanation:

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Reference:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/form-recognizer/

問題 #222
You use Azure Machine Learning designer to publish an inference pipeline.
Which two parameters should you use to consume the pipeline? Each correct answer presents part of the solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

A. the authentication key
B. the REST endpoint
C. the training endpoint
D. the model name

答案：A,B

解題說明：
According to the Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) Official Study Guide and the Microsoft Learn module "Explore Azure Machine Learning", when you publish an inference pipeline (a deployed web service for real-time predictions) using Azure Machine Learning designer, you make the model accessible as a RESTful endpoint. Consumers-such as applications, scripts, or services-interact with this endpoint to submit data and receive predictions.
To securely access this deployed pipeline, two critical parameters are required:
* REST endpoint (Option D):The REST endpoint is a URL automatically generated when the inference pipeline is deployed. It defines the network location where clients send HTTP POST requests containing input data (usually in JSON format). The endpoint routes these requests to the deployed model, which processes the data and returns prediction results. The REST endpoint acts as the primary access point for consuming the model's inferencing capability programmatically.
* Authentication key (Option C):The authentication key (or API key) is a security token provided by Azure to ensure that only authorized users or systems can access the endpoint. When invoking the REST service, the key must be included in the request header (typically as the value of the Authorization header). This mechanism enforces secure, authenticated access to the deployed model.
The other options are incorrect:
* A. The model name is not required to consume the endpoint; it is used internally within the workspace.
* B. The training endpoint is used for training pipelines, not for inference.
Therefore, according to Microsoft's official AI-900 learning objectives and Azure Machine Learning documentation, when consuming a published inference pipeline, you must use both the REST endpoint (D) and the authentication key (C). These parameters ensure secure, controlled, and programmatic access to the deployed AI model for real-time predictions.

問題 #223
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.

答案：

解題說明：

Explanation

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/team-data-science-process/create-features

問題 #224
......

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