LearnifyAzure AI の基礎
AI-900 問題集・無料練習10問
Microsoft Azure AI Fundamentals
AIの基本とAzureのAI機能を結び付けて復習する旧版の練習です。画像、言語、機械学習などの用途の違いを整理し、目的に合う技術を選ぶ考え方を確認します。
登録不要 · 日本語の解説付き · 固定10問
無料10問を始める ↓ページ更新：
AI-900の学習ポイント
AI-900教材でAIの基礎を復習したい方や、AzureのAI開発へ進む前に用語を整理したい方。
- AIのワークロードと基本用語
- 画像・言語を扱うAIの用途
- 責任あるAIの基本
この無料練習の使い方
まずは解説を見ずに選び、回答後に正誤と日本語の解説を確認します。選択肢の違いを言葉で説明できるかを振り返り、迷った用語を復習しましょう。
公開しているのは固定10問の学習用教材です。試験全範囲の網羅や合格を保証するものではありません。
AI-900の日本語練習問題
例題と日本語解説を読む
この資格の無料10問に含まれる1問目です。答えを選んで練習したい場合は、上の練習から始めてください。
例題の問題文と選択肢を読む
モデルのバイアスを検出し軽減するために、Responsible AI Dashboardのようなツールを使用することでサポートされる責任あるAIの原則は何ですか？
- A：公平性
- B：信頼性と安全性
- C：プライバシーとセキュリティ
- D：包括性
正解と解説を読む
正解：A
正しい答えはA: 公平性です。 責任あるAIダッシュボードは、AIモデルにおけるバイアスを検出し、軽減するために設計されています。AIの文脈における「公平性」という言葉は、モデルがすべての個人やグループを差別せずに公正に扱うことを保証することを指します。バイアスは不公平な結果を引き起こす可能性があるため、バイアスを特定し対処するツールは公平性の原則を直接サポートします。責任あるAIダッシュボードを使用してモデルを分析し調整することで、開発者はAIシステムをより公平にし、さまざまな人口統計グループにおいて適切に機能するよう努めることができます。これは責任あるAI実践における公平性の概念に最も密接に一致しています。 信頼性や安全性、プライバシーやセキュリティ、包括性などの他の選択肢も重要な原則ですが、これらはバイアスを検出し軽減することに特に焦点を当てているわけではなく、質問に記載されたツールの主な機能です。