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Heutzutage ist Microsoft AI-103 Zertifizierungsprüfung sehr beliebt. Es kann auch die Fähigkeit eines Fachmannes messen. Mit dem Zertifikat von Microsoft Certified Engineers werden Sie sicherlich eine bessere Arbeit und eine schönere Zukunft haben.
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Microsoft AI-103 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Ziele |
|---|---|
| Planung und Verwaltung von Azure-KI-Lösungen | - Grundsätze und Steuerung verantwortungsbewusster KI - Modellauswahl und Verwaltung des Lebenszyklus - Bereitstellung und Konfiguration von Azure-KI-Ressourcen |
| Umsetzung von Lösungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache | - Übersetzung und mehrsprachige Unterstützung - Textanalyse und Zusammenfassung - Sprachverständnis und Erkennung von Absichten |
| Umsetzung von Lösungen im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung | - Bildklassifizierung und Objekterkennung - OCR und Dokumentenintelligenz |
| Wissensgewinnung und Informationssuche | - RAG (Retrieval Augmented Generation) - Muster - Konfiguration von Azure AI Search - Indizierung und semantische Suche |
| Entwicklung generativer KI-Anwendungen und Agenten | - Architektur von KI-Agenten
|
Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure AI-103 Prüfungsfragen mit Lösungen
You have a Microsoft Foundry project.
You plan to build a customer support solution that contains an agent. The solution must meet the following requirements:
- Provide accurate, context-aware responses grounded in internal
product documentation stored in Azure AI Search.
- Require deep, multi-step reasoning across long contexts.
- Generate detailed natural language responses.
Which type of model should you use to power the agent?
- A. a small language model (SLM)
- B. a key phrase extraction model
- C. a large language model (LLM)
- D. a multimodal model
Antwort: C 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)
You have an Azure subscription that contains an Azure OpenAI resource named AI1.
You build a chatbot that uses AI1 to provide generative answers to specific questions.
You need to ensure that questions intended to circumvent built-in safety features are blocked.
Which Azure AI Content Safety feature should you implement?
- A. Monitor online activity
- B. Prompt Shields
- C. Moderate text content
- D. Protected material text detection
Antwort: B 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)
In mid-2026 you are starting a brand-new agentic application on Azure and want to build on the generally available, supported entry point for Foundry agents. Which API should you target?
- A. The legacy text Completions API
- B. The Assistants API
- C. The LUIS runtime API
- D. The Responses API via Foundry Agent Service
Antwort: D 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)
You have an Azure AI agent solution.
You plan to create an agent-based app named App1 that will analyze and summarize data for users and generate data-driven recommendations. App1 will be used by non-technical business users and must adapt to new and unforeseen business challenges and improve its performance over time.
You need to identity which type of agent to use in App1. The solution must meet the following requirements:
- Adapt and improve the agents' performance over time based on user
feedback.
- Provide tailored recommendations to help users make informed
decisions.
- Provide the best possible performance of the app.
Which agent type should you identify?
- A. task automation
- B. cognitive
- C. autonomous
- D. prompt-and-response
Antwort: B 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)
You have a Microsoft Foundry project that contains an agent.
The agent uses Azure Content Understanding in Foundry Too to process vendor onboarding packets. The packs include digital PDFs that contain tables and hyperlinks.
The extracted content is indexed for search and provided to a downstream agent in the Markdown format.
You need to generate a Markdown output that has a layout and a semantic structure optimized for Retrieval Augmented Generation (RAG) workflows.
Which built-in analyzer should you use?
- A. prebuilt-documentSearch
- B. prebuilt-layout
- C. prebuilt-documentFieldSchema
- D. prebuilt-read
Antwort: A 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)




1054 Kundenrezensionen


Metz -
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