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Microsoft.AI-102-KR.v2026-04-22.q189 모의시험 (Page 29)

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AI-102-KR 문제 136

자연어 처리를 사용하여 소셜 미디어에서 브랜드에 대한 대중의 인식을 측정해야 합니다. 어떤 Azure 서비스를 사용해야 할까요?

A. 콘텐츠 관리자

B. 양식 인식기

C. 컴퓨터 비전

D. 언어 서비스

정답: D

The requirement is:
"Measure the public perception of your brand on social media using natural language processing (NLP)."
* A. Content Moderator
* Designed to filter offensive or inappropriate content in text, images, and videos.
* Not suitable for sentiment analysis or measuring perception.
* B. Form Recognizer
* Extracts structured data from documents (invoices, receipts, forms).
* Not used for analyzing social media posts.
* C. Computer Vision
* Analyzes images and videos for object detection, image classification, OCR, etc.
* Not used for text-based sentiment analysis.
* D. Language service #
* Provides natural language processing (NLP) capabilities such as sentiment analysis, opinion mining, key phrase extraction, entity recognition, and language detection.
* Perfect fit for analyzing public perception from social media posts.

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AI-102-KR 문제 137

AM이라는 Azure OpenAI 리소스가 포함된 Azure 구독이 있습니다.
All을 활용해 특정 질문에 대한 생성적 답변을 제공하는 챗봇을 만들어 보세요.
내장된 안전 기능을 우회하려는 질문은 차단되어야 합니다.
어떤 Azure Al 콘텐츠 보안 기능을 구현해야 합니까?

A. 보호된 자료 텍스트 감지

B. 탈옥 위험 감지

C. 온라인 활동 모니터링

D. 텍스트 내용을 조정합니다

정답: B

* The requirement: Ensure the chatbot blocks questions that attempt to circumvent built-in safety features.
* This is known as a jailbreak attempt (e.g., prompt injection, role-play tricking).
* Azure AI Content Safety recently added Jailbreak risk detection for precisely this purpose.
* Other options:
* Protected material detection # for copyright/IP detection.
* Monitor online activity # not related to OpenAI safety.
* Moderate text content # general harmful content moderation (violence, hate, sexual, self-harm), but not jailbreaks.
Microsoft Reference:
Azure AI Content Safety jailbreak risk detection

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AI-102-KR 문제 138

언어 이해를 활용하는 봇을 만들고 있습니다.
다음 내용이 포함된 LUDown 파일이 있습니다.

그래픽에 제시된 정보를 바탕으로 각 문장을 완성하는 답변 선택을 선택하려면 드롭다운 메뉴를 사용하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

정답:

Explanation:

Comprehensive Detailed ExplanationIn the provided LUDown file snippet:
* Intents represent the purpose or action the user wants to perform.
* Examples: ## Confirm, ## ExtractName, ## Logout, ## SelectItem, ## SelectNone.
* These are all intent definitions.
* So, SelectItem is an intent.
* Utterances are the example phrases that users might say to invoke a particular intent.
* Under ## SelectItem, one example utterance is:
* choose {@DirectionalReference=top right}
* This is an example phrase that maps to the SelectItem intent and contains the DirectionalReference entity.
* Therefore, Choose {@DirectionalReference=top right} is an utterance.
* Domain: Predefined category grouping multiple intents (not applicable here).
* Entity: Extracted data within utterances (e.g., @DirectionalReference=top right or @personName).
* The entire phrase "choose {@DirectionalReference=top right}" is not an entity but an utterance containing an entity.
Why not the other options?
* SelectItem # an intent
* Choose {@DirectionalReference=top right} # an utterance
Correct Answers
* LUDown file format for LUIS
* LUIS concepts: intents, utterances, and entities
Microsoft References

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AI-102-KR 문제 139

Azure Al Speech Service를 사용하여 오디오 파일을 번역하는 앱을 만들어야 합니다.
코드는 어떻게 작성해야 하나요? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

정답:

Explanation:

When using the Speech SDK's speech translation, a TranslationRecognitionResult includes a Reason property (type ResultReason) indicating the outcome. For successful translation results, the reason is ResultReason.TranslatedSpeech. In that case, you can read the recognized source text from translationRecognitionResult.Text and iterate the translated outputs from translationRecognitionResult.
Translations (a dictionary keyed by target language code).
RecognizingSpeech corresponds to interim hypotheses raised on the Recognizing event and is not the final result reason used here; NoMatch is the branch already handled for unrecognized audio.
Microsoft Azure AI References
* Azure AI Speech SDK - Speech translation overview and TranslationRecognizer usage (C#): result handling with ResultReason.TranslatedSpeech, reading Text and Translations.
* Speech SDK API reference - TranslationRecognitionResult (Reason, Text, Translations) and ResultReason enum (values include TranslatedSpeech, NoMatch, Canceled).

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AI-102-KR 문제 140

Azure AI Language 서비스를 사용하여 텍스트를 처리하고 있습니다.
텍스트에서 밴드 이름을 식별해야 합니다. 솔루션은 개발 노력을 최소화해야 합니다.
무엇을 사용해야 하나요?

A. 핵심어 추출

B. 대화형 언어 이해(CLU)

C. 엔티티 연결

D. 사용자 정의 명명된 엔터티 인식(NER)

정답: C

To identify music band names in text with minimal development, use Entity linking in Azure AI Language. Entity linking detects entities in text and disambiguates them by mapping to entries in a knowledge base such as Wikipedia, which covers many bands and artists. This avoids the need to build and train a custom NER model. Key phrase extraction won't resolve entities, and CLU targets intent/utterance understanding rather than encyclopedic entity resolution. Azure Docs Microsoft References
* Azure AI Language - Entity linking: identifies entities and links to Wikipedia/KB entries.

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다른 버전: 657Microsoft.AI-102-KR.v2026-08-24.q197; 1282Microsoft.AI-102-KR.v2026-05-23.q172; 1382Microsoft.AI-102-KR.v2026-05-06.q176; 1164Microsoft.AI-102-KR.v2026-05-02.q186; 1130Microsoft.AI-102-KR.v2026-04-01.q175; 1602Microsoft.AI-102-KR.v2026-03-26.q195; 1197Microsoft.AI-102-KR.v2026-03-10.q156; 1224Microsoft.AI-102-KR.v2026-03-09.q183; 2360Microsoft.AI-102-KR.v2026-03-02.q186; 3260Microsoft.AI-102-KR.v2025-03-27.q159; 1182Microsoft.AI-102-KR.v2025-03-05.q155; 5225Microsoft.AI-102-KR.v2025-02-28.q149

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