Ngân hàng đề — Microsoft Azure AI Engineer

Tìm thấy 267 câu.

Câu 21 Implement natural language processing solutions (30–35%)

In your organizational application, you have navigation options for various functions across different screens. You now need to achieve a similar objective in your Azure bot application. To do this, you design the conversational flow through a multi-turn conversation that switches context smoothly, providing a seamless experience for the end user. You use the bot framework SDK and dialog libraries to define the flow of conversation.

Which dialog would you use to ask for user input and return a result?

  1. A

    Input dialog
  2. B

    QnA maker dialog
  3. C

    Action dialog
  4. D

    Prompt dialog
Xem giải thích

Đáp án

D — Prompt dialog

Vì sao đúng

Đề mô tả việc đưa ra các lựa chọn để người dùng chọn — tương đương menu điều hướng trong ứng dụng truyền thống. Trong Bot Framework, prompt dialog làm đúng điều đó: nó trình bày một tập lựa chọn, chờ người dùng chọn, kiểm tra giá trị nhận được có hợp lệ không, và hỏi lại nếu không. Việc xác thực đầu vào có sẵn là phần quan trọng, vì người dùng gõ tự do thì thường không khớp lựa chọn nào.

Vì sao các phương án khác sai

  • B. QnA maker dialog — dựng để trả lời câu hỏi từ một cơ sở tri thức, không phải để dẫn hướng người dùng qua các chức năng.
  • A. Input dialog và C. Action dialog — không phải loại hộp thoại chuẩn trong mô hình này.
Câu 22 Implement natural language processing solutions (30–35%)

You are currently using the Azure Speech service to convert text to speech. The prerequisites have been met, including installing the Speech SDK and including the required packages. Your task is to configure the SpeechSynthesizer for three different use cases:


  • Use Case 1: Output audio to a .wav file

  • Use Case 2: Output audio to a speaker

  • Use Case 3: Output audio as an in-memory stream

You configure four variables to meet the requirements per use case.


  • Var 1: using var synthesizer = new SpeechSynthesizer(speechConfig, null);

  • Var 2: using var synthesizer = new SpeechSynthesizer(null, audioConfig);

  • Var 3: using var synthesizer = new SpeechSynthesizer(speechConfig, audioConfig)

  • Var 4: using var synthesizer = new SpeechSynthesizer(speechConfig);

Take a moment to review each use case and map them to the corresponding variables to meet the objective.

  1. A

    Use Case 1: Var 3; Use Case 2: Var 2; Use Case 3: Var 1
  2. B

    Use Case 1: Var 3; Use Case 2: Var 1; Use Case 3: Var 2
  3. C

    Use Case 1: Var 3; Use Case 2: Var 4; Use Case 3: Var 2
  4. D

    Use Case 1: Var 3; Use Case 2: Var 4; Use Case 3: Var 1
Xem giải thích

Đáp án

D — Use Case 1: Var 3; Use Case 2: Var 4; Use Case 3: Var 1

Vì sao đúng

Điểm mấu chốt nằm ở tham số thứ hai của SpeechSynthesizer, tức audioConfig:

Trường hợp Biến Vì sao
Ghi ra tệp .wav Var 3: (speechConfig, audioConfig) Cần audioConfig trỏ tới tệp đích
Phát ra loa Var 4: (speechConfig) Bỏ hẳn tham số thì SDK mặc định dùng loa của hệ thống
Lấy luồng trong bộ nhớ Var 1: (speechConfig, null) Truyền null tường minh nghĩa là không xuất ra thiết bị nào; âm thanh nằm trong kết quả trả về để đọc dưới dạng luồng

Khác biệt tinh tế nhất là giữa bỏ tham số (Var 4 — dùng mặc định) và truyền null (Var 1 — không xuất ra đâu cả). Đảo hai cái này là lỗi rất dễ mắc.

Vì sao các phương án khác sai

Cả ba phương án còn lại đều hoán đổi Var 1 với Var 4, tức là hoặc âm thanh phát ra loa khi bạn cần luồng, hoặc ngược lại. Var 2 — (null, audioConfig) — thì không dùng được ở trường hợp nào vì thiếu speechConfig, tức là thiếu cả thông tin xác thực lẫn cấu hình giọng đọc.

Câu 23 Implement natural language processing solutions (30–35%)

To control the pronunciation and volume of the speech in text-to-speech conversion, which technology should you use?

  1. A HTML
  2. B CSS
  3. C SSML
  4. D XML
Xem giải thích

Đáp án

C — SSML (Speech Synthesis Markup Language)

Vì sao đúng

SSML là ngôn ngữ đánh dấu dựng riêng cho việc điều khiển giọng đọc tổng hợp. Nó cho bạn khai cụ thể cách phát âm một từ (qua thẻ phoneme hoặc sub), âm lượng, tốc độ, cao độ, quãng nghỉ, và cả việc đổi giọng giữa chừng. Đây đúng là hai thứ đề hỏi.

Vì sao các phương án khác sai

  • A. HTML — đánh dấu cấu trúc tài liệu để hiển thị, không mô tả gì về âm thanh.
  • B. CSS — mô tả cách trình bày trực quan.
  • D. XML — SSML được viết theo cú pháp XML, nhưng bản thân XML chỉ là định dạng chung; nó không có thẻ nào để điều khiển giọng đọc. Đây là phương án nhiễu gần nhất.
Câu 24 Implement natural language processing solutions (30–35%)

You work as a developer at a small company, and your manager wants to implement advanced algorithms for processing images and text to flag potentially offensive, dangerous, or unwanted content.

Which Azure AI service would you use?

  1. A

    Azure AI Video Indexer
  2. B

    Azure AI Language
  3. C

    Azure AI Content Safety
  4. D

    Azure AI Vision
Xem giải thích

Đáp án

C — Azure AI Content Safety

Vì sao đúng

Đề nêu hai yêu cầu: xử lý cả ảnh lẫn văn bản, và gắn cờ nội dung phản cảm, nguy hiểm hoặc không phù hợp. Content Safety là dịch vụ dựng đúng cho việc đó — nó nhận cả hai loại đầu vào và trả về mức độ nghiêm trọng theo từng nhóm nội dung, dùng mô hình có sẵn nên không phải huấn luyện gì.

Vì sao các phương án khác sai

  • D. Azure AI Vision — phân tích ảnh nói chung (nhận vật thể, đọc chữ), nhưng không phải công cụ kiểm duyệt và không xử lý văn bản thuần.
  • B. Azure AI Language — xử lý văn bản, không xử lý ảnh, nên chỉ đáp ứng một nửa yêu cầu.
  • A. Azure AI Video Indexer — dành cho video; sai loại dữ liệu.
Câu 25 Plan and manage an Azure AI solution (15–20%)

You have been assigned the task of using the face service in Azure to identify the gender and age of individuals in a particular dataset. You have created a FaceClient object to achieve this and plan to use the Face client library in C#. You must determine the method to call to find the rectangular face coordinates or locations.

Which method would you choose?

  1. A

    GroupAsync
  2. B

    FindSimilarAsync
  3. C

    DetectWithUrlAsync
  4. D

    IdentifyAsync
Xem giải thích

Đáp án

C — DetectWithUrlAsync

Vì sao đúng

Trong Face API, detect là thao tác phân tích một khuôn mặt để lấy ra các thuộc tính của nó — vị trí, các điểm mốc, và những thuộc tính như tuổi ước tính hay giới tính khi được yêu cầu. Hậu tố WithUrl nghĩa là ảnh đầu vào được truyền bằng đường dẫn URL thay vì luồng byte.

Vì sao các phương án khác sai

  • D. IdentifyAsync — trả lời câu hỏi "đây là ai" bằng cách so với một nhóm người đã đăng ký; không trả về thuộc tính.
  • B. FindSimilarAsync — tìm khuôn mặt giống nhất trong một tập, cũng không trả về thuộc tính.
  • A. GroupAsync — gom các khuôn mặt tương tự thành nhóm.

Ba phương án kia đều cần kết quả của Detect làm đầu vào, nên Detect luôn là bước đầu tiên.

Câu 26 Implement computer vision solutions (15–20%)

XYZ is a media company that specializes in extracting data from unstructured sources. As an employee, you have been assigned the task of digitizing handwritten texts from old government ledgers. You are using the Read API (OCR) of Azure AI vision services for this task.

After using the API, the results were generated in JSON format. Which nested key present in the JSON format is used to find the similarity of a specific handwritten word in the ledgers with that of the extracted text?

  1. A

    "certainty"
  2. B

    "confidence"
  3. C

    "accuracy"
  4. D

    "score"
Xem giải thích

Đáp án

B — "confidence"

Vì sao đúng

Khi đọc chữ viết tay, dịch vụ trả về cùng với mỗi từ hoặc mỗi dòng một trường confidence — giá trị từ 0 tới 1 cho biết mô hình chắc chắn tới đâu về kết quả nhận dạng. Đây là trường quan trọng trong thực tế: chữ viết tay có độ chính xác dao động, nên thường người ta đặt ngưỡng và đưa những đoạn dưới ngưỡng cho người kiểm tra lại.

Vì sao các phương án khác sai

  • A. "certainty", C. "accuracy", D. "score" — đều là những tên nghe hợp lý nhưng không phải tên trường thật trong phản hồi của dịch vụ. Câu này kiểm tra bạn đã đọc phản hồi thật bao giờ chưa.
Câu 27 Plan and manage an Azure AI solution (15–20%)

The company has decided to employ image classification with custom vision to determine the availability of parking spots in a parking garage and reduce the inconvenience caused by locating free parking slots. To achieve this, identify the sequence in which the three actions below are required to be performed.

1. Build an image classifier using custom vision.

2. Create an IoT Edge module to perform the query on the device's custom vision web server.

3. Send image classifier results to IoT Hub.

  1. A

    1 > 2 > 3
  2. B

    2 > 1 > 3
  3. C

    3 > 1 > 2
  4. D

    1 > 3 > 2
  5. E

    2 > 3 > 1
Xem giải thích

Đáp án

A — 1 → 2 → 3

Vì sao đúng

Thứ tự bám theo quan hệ phụ thuộc giữa ba việc:

Thứ tự Việc Vì sao ở vị trí này
1 Dựng bộ phân loại ảnh bằng Custom Vision Phải có mô hình trước đã
2 Tạo module IoT Edge gọi mô hình ngay trên thiết bị Module cần mô hình để đóng gói và triển khai
3 Gửi kết quả phân loại về IoT Hub Chỉ có kết quả sau khi module đã chạy

Điểm đáng chú ý về kiến trúc: việc phân loại chạy ngay trên thiết bị ở bãi đỗ, chỉ có kết quả được gửi lên. Nhờ vậy không phải truyền ảnh liên tục qua mạng, và hệ thống vẫn hoạt động khi kết nối chập chờn.

Vì sao các phương án khác sai

Mọi phương án còn lại đều đặt việc triển khai module hoặc gửi kết quả trước khi có mô hình, tức là không thực hiện được.

Câu 28 Plan and manage an Azure AI solution (15–20%)

A start-up developing an app for meme creation aims to:

  • Enabling access to digital version of the scanned text.

  • Extract text from images.

What API should be used?

  1. A

    Text Moderation API
  2. B

    Azure AI Content Safety API
  3. C

    Custom term API
  4. D

    Azure Computer Vision API
Xem giải thích

Đáp án

D — Azure Computer Vision API

Vì sao đúng

Đề cần trích xuất chữ từ ảnh và cho phép truy cập bản số hoá của đoạn chữ đó. Đây là năng lực OCR, và Computer Vision là dịch vụ cung cấp nó — nhận ảnh vào, trả về văn bản kèm vị trí trong ảnh.

Vì sao các phương án khác sai

  • A. Text Moderation API và B. Content Safety API — dùng để kiểm duyệt nội dung đã có ở dạng chữ, không đọc chữ từ ảnh.
  • C. Custom term API — quản lý danh sách từ khoá tuỳ chỉnh cho việc kiểm duyệt, cũng không đọc ảnh.
Câu 29 Plan and manage an Azure AI solution (15–20%)

Which Azure API can be used to scan text and detect personal data while using a custom list to enforce content policies?

  1. A

    Computer Vision
  2. B

    Language service API
  3. C

    Text Protector API
  4. D

    Azure AI Content Safety API
Xem giải thích

Đáp án

D — Azure AI Content Safety API.

Vì sao đúng

⚠ Đề nêu hai yêu cầu, Content Safety đáp ứng cả hai: | Yêu cầu | Content Safety | |---|---| | ⚠ Quét văn bản, phát hiện nội dung có vấn đề | ⚠ phân loại theo bốn hạng mục | | ⚠ Dùng DANH SÁCH TUỲ CHỈNH để cưỡng chế chính sách | ⚠ blocklist do bạn định nghĩa |

⚠ Văn bản đầu vào
        ↓ ⚠ Content Safety
⚠ Bốn hạng mục có sẵn:
   ⚠ Hate, Sexual, Violence, Self-harm
   ⚠ mỗi cái có mức độ nghiêm trọng
        ↓
⚠ CỘNG THÊM blocklist tuỳ chỉnh
   ⚠ từ ngữ riêng của tổ chức bạn
        ↓
⚠ Quyết định chặn hay cho qua

Vì sao các phương án khác sai

  • B (Language service API) — ⚠ CÓ tính năng PII Detection: ⚠ phát hiện thông tin cá nhân rất tốt; ⚠ nhưng ⚠ KHÔNG có cơ chế blocklist tuỳ chỉnh để cưỡng chế chính sách nội dung.

  • A (Computer Vision) — ⚠ phân tích ẢNH, không phải văn bản.

  • C ("Text Protector API") — ⚠ dịch vụ KHÔNG TỒN TẠI.

Ghi nhớ

⚠ Azure AI Content Safety — bảng phải thuộc: | Tính năng | Nội dung | |---|---| | ⚠ Analyze Text | ⚠ bốn hạng mục: Hate, Sexual, Violence, Self-harm | | ⚠ Analyze Image | ⚠ cùng bốn hạng mục cho ảnh | | ⚠ Blocklist | ⚠ danh sách từ/cụm từ TUỲ CHỈNH — đề này | | ⚠ Prompt Shields | ⚠ chống tấn công jailbreak vào mô hình AI | | ⚠ Groundedness detection | ⚠ phát hiện mô hình bịa thông tin | | ⚠ Protected material detection | ⚠ phát hiện nội dung có bản quyền |

Từ khoá nhận diện:

"kiểm duyệt nội dung + danh sách tuỳ chỉnh" → ⚠ Content Safety "phát hiện PII trong văn bản" → ⚠ Language service PII Detection "chống prompt injection" → ⚠ Prompt Shields "kiểm duyệt video" → ⚠ Video Indexer

⚠ Mức độ nghiêm trọng Mức
⚠ 0 — an toàn
⚠ 2 — thấp
⚠ 4 — trung bình
⚠ 6 — cao
⚠ Bạn tự đặt ngưỡng ⚠ chặn từ mức nào tuỳ chính sách tổ chức
⚠ Blocklist — vì sao cần dù đã có bốn hạng mục Lý do
⚠ Từ ngữ đặc thù ngành hoặc tổ chức
⚠ Tên đối thủ cạnh tranh
⚠ Thuật ngữ nội bộ không được nhắc công khai
⚠ Từ lóng địa phương mô hình chung không hiểu
⚠ Kết hợp ⚠ mô hình chung bắt cái phổ quát, blocklist bắt cái riêng
⚠ Vai trò trong ứng dụng AI sinh ngữ Vai trò
⚠ Lọc ĐẦU VÀO của người dùng ⚠ trước khi gửi tới mô hình
⚠ Lọc ĐẦU RA của mô hình ⚠ trước khi hiển thị
⚠ Prompt Shields chống jailbreak
⚠ Cả hai chiều ⚠ là thực hành chuẩn cho ứng dụng AI có người dùng cuối

Ba việc kiểm chứng: | Việc | Cách | |---|---| | Có lọc cả đầu vào lẫn đầu ra không | | | Ngưỡng chặn đặt bao nhiêu | ⚠ thử trên dữ liệu thật | | Blocklist có được cập nhật định kỳ không | |

Và lớp bảo vệ hay bị bỏ sót nhất trong các ứng dụng AI sinh ngữ: lọc đầu ra của chính mô hình. Người ta thường chỉ lọc những gì người dùng nhập vào, quên rằng mô hình cũng có thể sinh ra thứ không nên hiển thị.

Câu 30 Plan and manage an Azure AI solution (15–20%)

You need to ensure compliance adherence and proper storage of ML experiment documentation. Which Azure offering will you use?

  1. A

    Security centre
  2. B

    Compliance Manager
  3. C

    Microsoft Service Trust Portal
  4. D

    Azure Sentinel
Xem giải thích

Đáp án

B — Compliance Manager

Vì sao đúng

Compliance Manager là công cụ quản lý tư thế tuân thủ: nó theo dõi các biện pháp kiểm soát ứng với từng chuẩn hay quy định, cho phép lưu bằng chứng và tài liệu chứng minh biện pháp đã được thực thi, và tính điểm tuân thủ. Với yêu cầu lưu trữ tài liệu của thí nghiệm học máy phục vụ kiểm toán thì đây đúng là nơi đặt chúng.

Vì sao các phương án khác sai

  • C. Service Trust Portal — nơi Microsoft công bố báo cáo kiểm toán và chứng nhận của chính Microsoft; bạn đọc chứ không lưu tài liệu của mình vào đó.
  • A. Security Center và D. Azure Sentinel — công cụ bảo mật: một cái quản lý tư thế bảo mật của tài nguyên, một cái là hệ SIEM phát hiện mối đe doạ. Cả hai không phải nơi lưu tài liệu tuân thủ.