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Questions gratuites AI-900 — Microsoft Azure AI Fundamentals

Téléchargez gratuitement 30 questions d'entraînement pour la certification AI-900 proposée par Microsoft. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.

Caractéristiques de l'examen blanc

Code de certificationAI-900
ÉditeurMicrosoft
Nombre de questions30
TypeQCM avec 4 réponses possibles
Niveaufoundation
CatégorieAI
Prix100% gratuit

Aperçu de 8 questions représentatives

Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement AI-900. Pour accéder aux 30 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.

Question 1
Qu'est-ce que la détection d'anomalies et quel service Azure la propose ?
  1. La détection d'anomalies nécessite toujours un data scientist pour être configurée
  2. Azure Anomaly Detector analyse les séries temporelles pour détecter automatiquement les valeurs inhabituelles
  3. Azure Defender est le service de détection d'anomalies dans les données
  4. La détection d'anomalies n'est disponible qu'avec Azure Machine Learning Studio
Question 2
Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage (LLM - Large Language Model) et comment fonctionne-t-il ?
  1. Un LLM est uniquement entraîné sur des données structurées en format CSV
  2. LLM = modèle Transformer avec milliards de paramètres entraîné sur d'immenses corpus textuels pour comprendre et générer du texte
  3. Les LLM ne peuvent générer que des traductions entre langues
  4. GPT-4 est un LLM uniquement disponible pour le traitement d'images
Question 3
Quel service Azure permet de construire des modèles de Machine Learning personnalisés avec une interface graphique no-code ?
  1. Azure Databricks est le seul service no-code pour le ML sur Azure
  2. Azure ML Designer pour le no-code drag-and-drop ; Azure ML AutoML pour l'automatisation ; notebooks pour les data scientists
  3. Power BI est utilisé pour construire des modèles de Machine Learning
  4. Azure ML n'offre pas d'interface no-code, uniquement du code Python
Question 4
Quels sont les types de charges de travail IA courantes et dans quelle catégorie se classe la reconnaissance vocale ?
  1. La reconnaissance vocale appartient à la vision par ordinateur
  2. NLP et traitement de la parole (speech recognition = Speech AI) ; autres charges : vision, analyse prédictive, recommandation
  3. Il n'existe que deux types de charges de travail IA : vision et texte
  4. La reconnaissance vocale est une fonctionnalité uniquement disponible sur les smartphones
Question 5
Quel service Azure fournit des modèles de Machine Learning préconstruits via des APIs REST sans nécessiter de connaissances en ML ?
  1. Azure Machine Learning Designer uniquement pour les API préconstruites
  2. Azure AI Services (Cognitive Services) fournit des API préconstruites pour Vision, Langage, Parole et Décision
  3. Seule l'API Azure OpenAI Service fournit des fonctionnalités IA préconstruites
  4. Power Platform AI Builder est le seul service Microsoft d'IA préconstruite
Question 6
Quel concept décrit la pratique d'utiliser un LLM avec des données récupérées dynamiquement pour améliorer les réponses ?
  1. RAG signifie Randomly Automated Generation et crée du contenu aléatoire
  2. RAG (Retrieval-Augmented Generation) améliore les LLM avec du contexte récupéré dynamiquement depuis des sources de données
  3. RAG est une technique pour réduire le coût d'entraînement des LLM
  4. Le RAG ne fonctionne qu'avec des bases de données SQL pour récupérer les données
Question 7
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) et quelle est la différence entre l'IA, le Machine Learning et le Deep Learning ?
  1. IA, ML et Deep Learning sont synonymes et désignent la même technologie
  2. IA = simulation d'intelligence ; ML = apprentissage à partir de données ; Deep Learning = ML avec réseaux de neurones profonds
  3. Le Deep Learning est plus ancien que le Machine Learning et l'IA
  4. Le Machine Learning ne peut fonctionner que sur des serveurs physiques dédiés
Question 8
Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé et donnez des exemples de tâches appropriées ?
  1. L'apprentissage supervisé n'utilise pas de données d'entraînement
  2. Entraînement sur données étiquetées ; exemples : classification (spam), régression (prix) et détection d'objets
  3. Le clustering est un exemple typique d'apprentissage supervisé
  4. L'apprentissage supervisé est uniquement pour les données textuelles

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