AI-900中文题库.docx 本资源摘要信息是关于微软认证的AI-900考试题库，涵盖了人工智能基础知识点，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、负责任的人工智能等方面。 知识点1：聊天机器人解决方案的业务好处 聊天机器人解决方案可以带来多种业务好处，例如减少客户服务代理的工作量、提高产品可靠性等。因此，公司创建网络聊天机器人解决方案可以提高客户服务质量和效率。 知识点2：机器学习数据分割 在机器学习中，数据分割是非常重要的。正确的数据分割可以提高模型的准确性和泛化能力。将数据随机分成行用于训练和行用于评估是最常见的数据分割方法之一。 知识点3：混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中评估模型性能的重要工具。通过混淆矩阵，可以了解模型的准确性、召回率、F1-score等指标，从而判断模型的优劣。 知识点4：自动机器学习用户界面 自动机器学习用户界面可以帮助用户快速构建机器学习模型。但是，需要确保模型符合微软对负责任的人工智能的透明度原则。启用解释最佳模型可以提高模型的可解释性和透明度。 知识点5：语句判断 语句判断是自然语言处理中的一种重要任务。通过语句判断，可以了解语句的真实性和合理性，从而判断语句的可靠性。 知识点6：系统输入值检查 在人工智能系统中，输入值检查是非常重要的。通过检查输入值，可以了解系统的输入是否正确，从而判断系统的可靠性和安全性。 知识点7：AI工作负载类型 AI工作负载类型是人工智能系统中的一种重要概念。不同的工作负载类型对应着不同的场景，例如图像识别、自然语言处理、语音识别等。 知识点8：负责任的人工智能 负责任的人工智能是微软对人工智能的指导原则之一。负责任的人工智能需要考虑公正、包容性、可靠性和安全性等方面，以确保人工智能系统的可靠性和安全性。 知识点9：微软对负责任的人工智能的指导原则 微软对负责任的人工智能的指导原则包括公正、包容性、可靠性和安全性等几个方面。这些原则可以帮助人工智能系统变得更加可靠和安全。 知识点10：人工智能系统设计 人工智能系统设计需要考虑多个方面，例如公正、包容性、可靠性和安全性等。通过设计人工智能系统，需要确保系统符合微软对负责任的人工智能的指导原则。 知识点11：文档和调试 文档和调试是人工智能系统设计中非常重要的步骤。通过文档和调试，可以了解系统的运行情况和性能，从而判断系统的可靠性和安全性。 知识点12：AI工作负载类型匹配 AI工作负载类型匹配是人工智能系统设计中的一种重要任务。通过匹配AI工作负载类型，可以了解系统的需求和限制，从而设计更加合适的系统。 知识点13：语音识别技术 语音识别技术是人工智能系统中的一种重要技术。通过语音识别技术，可以识别用户的语音，从而实现语音交互。 知识点14：微软对负责任的人工智能的三个指导原则 微软对负责任的人工智能的三个指导原则是公正、包容性和可靠性和安全性。这些原则可以帮助人工智能系统变得更加可靠和安全。 知识点15：句子完成 句子完成是自然语言处理中的一种重要任务。通过句子完成，可以了解句子的含义和结构，从而判断句子的可靠性和合理性。 知识点16：句子完成 句子完成是自然语言处理中的一种重要任务。通过句子完成，可以了解句子的含义和结构，从而判断句子的可靠性和合理性。 知识点17：图像分析 图像分析是计算机视觉中的一种重要技术。通过图像分析，可以了解图像的内容和结构，从而判断图像的可靠性和合理性。

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考试 AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals 参加此考试的考生应具有机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 概念以及相关的 Microsoft Azure 服务的基础知识。 这次考试是一次展示常见的 ML 和 AI 工作负荷以及如何在 Azure 上实施知识的机会。 该考试适用于具有技术和非技术背景的考生。 不需要数据科学和软件工程经验；但是，一些通用的编程知识或经验将是有益的。 Azure AI Fundamentals 可用于准备其他基于 Azure 角色的认证，例如 Azure Data Scientist Associate 或 Azure AI Engineer Associate，但这不是其中任何一个的先决条件。

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这是AI900的真题，刚用这套题通过了AI900认证，覆盖了90%以上的真题。