Microsoft Azure AI Fundamentals Certification Companion: AI-900 Exam (2023)
- Azure Networking Practice Exam
- 205 pages
- Shared May 2025
Microsoft Azure AI Fundamentals Certification Companion: AI-900 Exam (2023) helps bridge knowledge gaps by providing targeted exam questions with solutions.
Preview 16 of 205 pages
See the first 16 pages exactly as they appear in the document.
Page 1 Page 2 Page 3 Read page 3 as text
Certification Study Companion Series
Page 4 Read page 4 as text
The Apress Certification Study Companion Series offers guidance and hands-on practice to support technical and business professionals who are studying for an exam in the pursuit of an industry certification. Professionals worldwide seek to achieve certifications in order to advance in a career role, reinforce knowledge in a specific discipline, or to apply for or change jobs. This series focuses on the most widely taken certification exams in a given field. It is designed to be user friendly, tracking to topics as they appear in a given exam. Authors for this series are experts and instructors who not only possess a deep understanding of the content, but also have experience teaching the key concepts that support readers in the practical application of the skills learned in their day-to-day roles. More information about this series at https://link.springer.com/ bookseries/17100
Page 5 Read page 5 as text
Microsoft Azure AI Fundamentals Certification Companion Guide to Prepare for the AI-900 Exam Krunal S. Trivedi
Page 6 Read page 6 as text
Microsoft Azure AI Fundamentals Certification Companion: Guide to Prepare for the AI-900 Exam ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-9220-4 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-9221-1 https://doi.org/10.1007/978-1-4842- 9221-1 Copyright © 2023 by Krunal S. Trivedi This work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microfilms or in any other physical way, and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed. Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark symbol with every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the names, logos, and images only in an editorial fashion and to the benefit of the trademark owner, with no intention of infringement of the trademark. The use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if they are not identified as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not they are subject to proprietary rights. While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal responsibility for any errors or omissions that may be made. The publisher makes no warranty, express or implied, with respect to the material contained herein. Managing Director, Apress Media LLC: Welmoed Spahr Acquisitions Editor: Smriti Srivastava Development Editor: Laura Berendson Coordinating Editor: Mark Powers Cover designed by eStudioCalamar Distributed to the book trade worldwide by Apress Media, LLC, 1 New York Plaza, New York, NY 10004, U.S.A. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505, e-mail orders-ny@springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a California LLC and the sole member (owner) is Springer Science + Business Media Finance Inc (SSBM Finance Inc). SSBM Finance Inc is a Delaware corporation. For information on translations, please e-mail booktranslations@springernature.com; for reprint, paperback, or audio rights, please e-mail bookpermissions@springernature.com. Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook versions and licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print and eBook Bulk Sales web page at http://www.apress.com/bulk-sales. Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is available to readers on GitHub (https://github.com/Apress). For more detailed information, please visit http://www.apress.com/source-code. Printed on acid-free paper Krunal S. Trivedi Ahmedabad, India
Page 7 Read page 7 as text
To my mother Mrs. Nayna Sunil Trivedi. Thank you for teaching me how to hold a pen, mummy.
Page 8 Read page 8 as text
vii Table of Contents About the Author ������������������������������������������������������������������������������� xiii About the Technical Reviewer ������������������������������������������������������������ xv Acknowledgments ���������������������������������������������������������������������������� xvii Introduction ��������������������������������������������������������������������������������������� xix Chapter 1: Overview of AI-900 Exam Preparation �������������������������������� 1 Exam Overview ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 1 Exam Prerequisites: Who Will Take This Examination? ����������������������������������������� 2 Taking the Exam ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 3 First Thing First: Signing Up ���������������������������������������������������������������������������� 3 Practice Test ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 3 Scheduling the Exam ��������������������������������������������������������������������������������������� 4 Choosing Your Time Block ������������������������������������������������������������������������������� 4 Exam Format ��������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5 Modules and Weightage in the Exam �������������������������������������������������������������������� 5 Module Description � ����������������������������������������������������������������������������������������� 6 Summary � ������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 10
Page 9 Read page 9 as text
viii Chapter 2: Fundamentals of Artificial Intelligence ����������������������������� 11 What Is Artificial Intelligence? � ���������������������������������������������������������������������������� 12 Strong AI �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 12 Weak AI ���������������������������������������������������������������������������������������������������������� 13 Understanding Artificial Intelligence Workloads ������������������������������������������������� 13 Machine Learning ������������������������������������������������������������������������������������������ 14 Anomaly Detection ���������������������������������������������������������������������������������������� 15 Computer Vision �������������������������������������������������������������������������������������������� 15 Natural Language Processing ������������������������������������������������������������������������ 16 Knowledge Mining ����������������������������������������������������������������������������������������� 17 Principles of Responsible AI �������������������������������������������������������������������������������� 18 Fairness ��������������������������������������������������������������������������������������������������������� 18 Reliability and Safety ������������������������������������������������������������������������������������� 19 Transparency ������������������������������������������������������������������������������������������������� 19 Accountability ������������������������������������������������������������������������������������������������ 20 Understanding Artificial Intelligence in Microsoft Azure ������������������������������������� 20 Data Storage �������������������������������������������������������������������������������������������������� 21 Compute �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 21 Services ��������������������������������������������������������������������������������������������������������� 23 AI Services in Microsoft Azure ���������������������������������������������������������������������������� 23 Azure Machine Learning �������������������������������������������������������������������������������� 25 Azure Cognitive Services ������������������������������������������������������������������������������� 25 Azure Bot Service ������������������������������������������������������������������������������������������ 26 Azure Cognitive Search ��������������������������������������������������������������������������������� 27 Introspective Practice ����������������������������������������������������������������������������������������� 29 Solutions to Practice Test ������������������������������������������������������������������������������������ 30 References: Microsoft Learn ������������������������������������������������������������������������������� 31 Summary � ������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 31 Table of Con T en T s
Page 10 Read page 10 as text
ix Chapter 3: Machine Learning Fundamental Concepts ������������������������ 33 What Is Machine Learning? � �������������������������������������������������������������������������������� 33 Core Machine Learning Concepts ����������������������������������������������������������������������� 34 Dataset, Features, and Labels ����������������������������������������������������������������������� 34 Types of Machine Learning ��������������������������������������������������������������������������������� 44 Supervised Machine Learning ����������������������������������������������������������������������� 45 Unsupervised Machine Learning ������������������������������������������������������������������� 47 The Two Important Elements: Model Training and Validation ������������������������������ 48 Introducing Azure Machine Learning ������������������������������������������������������������������ 49 Tools for Azure Machine Learning ����������������������������������������������������������������������� 51 Azure Machine Learning Studio ��������������������������������������������������������������������� 51 Azure Machine Learning Designer ����������������������������������������������������������������� 52 What Is Automated Machine Learning? �������������������������������������������������������������� 52 Practical Labs ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 53 Using Azure Machine Learning Designer to Build a Regression Model ��������� 53 Introspective Practice ����������������������������������������������������������������������������������������� 84 Solutions to the Practice Test ������������������������������������������������������������������������������ 86 References: Microsoft Learn ������������������������������������������������������������������������������� 86 Summary � ������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 87 Chapter 4: Computer Vision ���������������������������������������������������������������� 89 Getting Started with Azure Cognitive Services ��������������������������������������������������� 90 Benefits of Cognitive Services ����������������������������������������������������������������������� 90 Azure Cognitive Services ������������������������������������������������������������������������������� 91 What Is Computer Vision ������������������������������������������������������������������������������������� 95 Computer Vision Core Elements: Image Classification and Object Detection ����� 95 Image Classification �������������������������������������������������������������������������������������� 96 Object Detection �������������������������������������������������������������������������������������������� 96 Table of Con T en T s
Page 11 Read page 11 as text
x Computer Vision Application ������������������������������������������������������������������������������� 96 Semantic Segmentation �������������������������������������������������������������������������������� 97 Image Analysis ���������������������������������������������������������������������������������������������� 97 Optical Character Recognition (OCR) ������������������������������������������������������������� 97 Exploring Various Vision Services ����������������������������������������������������������������������� 97 Computer Vision �������������������������������������������������������������������������������������������� 97 Categorizing an Image ����������������������������������������������������������������������������������� 98 Custom Vision ���������������������������������������������������������������������������������������������� 100 Face ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 100 Form Recognizer ����������������������������������������������������������������������������������������� 102 Understanding of Optical Character Reader ������������������������������������������������������ 103 Practical Labs ��������������������������������������������������������������������������������������������������� 104 Computer Vision API – Text Extraction ��������������������������������������������������������� 104 Introspective Practice Test �������������������������������������������������������������������������������� 115 Solutions for the Practice Test �������������������������������������������������������������������������� 116 References: Microsoft Learn ����������������������������������������������������������������������������� 117 Summary � ���������������������������������������������������������������������������������������������������������� 117 Chapter 5: Fundamentals of Natural Language Processing �������������� 119 Getting Started with Natural Language Processing ������������������������������������������ 120 What Is Natural Language Processing? ������������������������������������������������������� 120 Core NLP Responsibilities ���������������������������������������������������������������������������� 125 AI for Conversational Interactions ��������������������������������������������������������������������� 138 Advantages of Conversational AI for Businesses ����������������������������������������� 139 Microsoft Azure for NLP ������������������������������������������������������������������������������������ 142 Core Azure NLP Workloads: Language, Speech, and Translator ������������������� 143 Microsoft Azure Platform for Conversational AI ������������������������������������������������ 157 Azure Bot Service ���������������������������������������������������������������������������������������� 158 Table of Con T en T s
Page 12 Read page 12 as text
xi Practical Labs ��������������������������������������������������������������������������������������������������� 160 Creating a Custom Question-Answering Knowledge Base �������������������������� 161 Editing Your Knowledge Base ���������������������������������������������������������������������� 170 Training and Testing the Knowledge Base ��������������������������������������������������� 171 Creating an Informational Bot for the Knowledge Base ������������������������������ 173 Introspective Test ���������������������������������������������������������������������������������������������� 177 Solutions to the Practice Test ���������������������������������������������������������������������������� 179 References: Microsoft Learn ����������������������������������������������������������������������������� 179 Summary � ���������������������������������������������������������������������������������������������������������� 180 Index ������������������������������������������������������������������������������������������������� 181 Table of Con T en T s
Page 13 Read page 13 as text
xiii About the Author Krunal S. Trivedi is a Microsoft Certified Trainer and has been a Microsoft Azure MVP for the past five years. He has provided technical training on a variety of Microsoft and non-Microsoft technologies to IT corporations all over the world for the past 14 years. He is an enthusiastic speaker, trainer, writer, and author. Krunal is actively involved in project architecting, building solutions using modern edge technologies such as React, Angular, Docker, and Microsoft Azure, in addition to training. He has worked on numerous projects and products, from requirement gathering to project deployment using the Agile methodology and DevOps pipeline.
Page 14 Read page 14 as text
xv About the Technical Reviewer Don Reamey is currently a Principal Software Engineering Manager at Microsoft Corporation. Previously, he worked at Apptio Software as a Principal Software Engineer Manager. Don also managed engineering teams at TIBCO Software and Bank of America. He enjoys learning and creating new programming languages, creating web-based applications, playing guitar, and weightlifting.
Page 15 Read page 15 as text
xvii Acknowledgments Writing a book is one of the most challenging tasks I've undertaken, and it gives me a great sense of accomplishment. Without the love and support of many people, this would not be possible. To begin, I want to express my gratitude to my loved ones. The value of my loved ones' support to me is immeasurable. Mrs. Nayna Sunil Trivedi, my late mother, was an avid reader. As early as I can remember, mom instilled in me a love of reading, and later, while I was pursuing a profession as an information technology trainer, she shared some of her thoughts and shed some light on an idea I'd had to write a book. When writing this book, I was always encouraged by my family: wife Hina, son Aaditya, and father Mr. Sunil Trivedi. Nelson D'Souza and Prashant Pavshe, two of my closest friends and bosses, thank you for being the leaders in whom I have faith and who I truly honor and respect. I will always be grateful for the opportunity to represent you and SPAN LABS. I truly have no words to express my gratitude to you. I will forever be thankful to the universe for connecting me to you. Thank you for always being there for me through every trial and triumph. The other side of the ocean is home to Peter De Tender, who has changed the lives of many people through his work as an IT trainer, mentor, cloud consultant, Microsoft MVP, and current Microsoft employee. I will forever be thankful to the universe for connecting me to Peter. He has been a huge source of inspiration for me during my time as an IT trainer. Besides being an inspiration, I can always count on him to be there for me, whether I have a question or need help with something technical. He connected me with Jill Balzano, Mark Powers, and Smriti Sachdeva, and the journey began.
Page 16 Read page 16 as text
xviii It is as difficult as it sounds to convert an idea into a book. Internally, the experience is both demanding and gratifying. I want to thank everyone on the Apress and Springer Nature teams, especially Smriti Sachdeva, Shobhna Srinivasan, Laura Berendson, Mark Powers, and Don Reamey. What a fantastic book is emerging, thanks to your consistent care and insightful suggestions. aC knowledgmen T s
189 more pages in the full document
Unlock it once and it stays in your library, ready to chat with or turn into flashcards.
Unlock the full documentMore Azure Networking Practice Exam study materials
See all
Past ExamsRenewal for Microsoft Certified Azure Administrator Associate Practice Exam with Answers (43 Solved Questions)
Azure Networking Practice Exam
16 pages162downloadsFeb 2025
Past ExamsAZURE Networking Practice Exam with Answers (37 Solved Questions)
Azure Networking Practice Exam
7 pages118downloadsFeb 2025
Past Exams2024 AZ-104 Renewal Comprehensive Exam with Answers (270 Solved Questions)
Azure Networking Practice Exam
115 pages93downloadsFeb 2025
Certification GuidesMCA Microsoft Certified Associate Azure Administrator Study Guide: Exam AZ-104 (2022)
Azure Networking Practice Exam
595 pages93downloadsFeb 2025
Certification GuidesStudy Guide Exam 1Z0-816 and Exam 1Z0-817 (2020)
Azure Networking Practice Exam
996 pages92downloadsFeb 2025
Past Exams2024 AZ 700 Renewal Azure Networking Practice Exam with Answers (47 Solved Questions)
Azure Networking Practice Exam
13 pages71downloadsFeb 2025
Certification GuidesMCA Microsoft Certified Associate Azure Security Engineer Study Guide: Exam AZ-500 (2022)
Azure Networking Practice Exam
489 pages65downloadsFeb 2025
Certification GuidesExam Ref AZ-104 Microsoft Azure Administrator (2024)
Azure Networking Practice Exam
604 pages59downloadsFeb 2025
Study this document with CramX
Once it is in your library, every tool can work from it.

