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Revision 2 AZURE AI 900

Authored by Carlyna Blessing

Computers

University

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Revision 2 AZURE AI 900
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10 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Vous traitez des photos de coureurs dans une course.
Vous devez lire les numéros sur les maillots des coureurs pour identifier les coureurs sur les photos.
Quel type de vision par ordinateur devriez-vous utiliser ?

reconnaissance faciale

reconnaissance optique de caractères (OCR)

classification d'images

détection d'objets

Answer explanation

To read the numbers on runners' shirts, optical character recognition (OCR) is the appropriate choice. OCR is designed to recognize and extract text from images, making it ideal for identifying shirt numbers.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Vous utilisez des drones pour identifier où les mauvaises herbes poussent entre les rangées de cultures afin d'envoyer une instruction pour l'élimination des mauvaises herbes.
Ceci est un exemple de quel type de vision par ordinateur ?

détection d'objets

reconnaissance optique de caractères (OCR)

segmentation de scène

Answer explanation

This scenario involves identifying and locating specific objects (weeds) within an image of crops, which is a classic example of object detection. The other options, OCR and scene segmentation, do not apply here.

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Une entreprise emploie une équipe d'agents de service client pour fournir un support téléphonique et par e-mail aux clients.
L'entreprise développe un chatbot web pour fournir des réponses automatisées aux questions courantes des clients.
Quel avantage commercial l'entreprise devrait-elle attendre de la création de la solution de chatbot web ?

augmentation des ventes

une charge de travail réduite pour les agents de service client

  • amélioration de la fiabilité du produit


Answer explanation

The webchat bot will handle common queries, allowing customer service agents to focus on more complex issues, thus reducing their workload.

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Vous concevez un système d'IA qui responsabilise tout le monde, y compris les personnes ayant des déficiences auditives, visuelles et autres.
Ceci est un exemple de quel principe directeur de Microsoft pour une IA responsable ?

  • A. équité


  • B. inclusivité

  • C. fiabilité et sécurité

  • D. responsabilité

Answer explanation

The AI system designed to empower individuals with impairments exemplifies the principle of inclusiveness, as it aims to ensure accessibility and participation for all, regardless of their abilities.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Vous construisez un système d'IA.
Quelle tâche devriez-vous inclure pour garantir que le service respecte le principe de transparence de Microsoft pour une IA responsable ?

  • A. détection d'objets

  • B. reconnaissance optique de caractères (OCR)

  • C. segmentation de scène

Answer explanation

Object detection is crucial for transparency in AI, as it helps identify and explain how the system interprets visual data, aligning with Microsoft's principle of responsible AI.

6.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

Quelles sont les trois principes directeurs de Microsoft pour une IA responsable ? Chaque réponse correcte présente une solution complète.
REMARQUE : Chaque sélection correcte vaut un point.

  • A. connaissabilité


  • B. décision

  • C. inclusivité

  • D. équité

  • E. fiabilité et sécurité

Answer explanation

Microsoft's guiding principles for responsible AI include inclusiveness, fairness, and reliability and safety. These principles ensure AI systems are equitable, trustworthy, and accessible to all users.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Quel type d'apprentissage automatique devriez-vous utiliser pour prédire le nombre de cartes-cadeaux qui seront vendues le mois prochain ?

  • A. classification

  • B. régression

  • C. regroupement

Answer explanation

To predict the number of gift cards sold, you need to estimate a continuous value, making regression the appropriate choice. Classification is for discrete categories, while clustering groups data without labels.

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