AI-900认证解析：计算机视觉与NLP应用详解

AI-900认证详解文档主要关注于人工智能领域的基础知识和应用，包括计算机视觉、自然语言处理、语音处理以及机器学习的相关技术。以下是从提供的部分内容提炼出的关键知识点： 1. 计算机视觉技术：在确定汽车在图像中的位置和估计距离的问题中，应使用对象检测（B）这一类型的技术，因为它能够识别并定位图像中的特定对象，如汽车。 2. 自然语言处理（NLP）：自然语言处理被应用于将电子邮件分类（A），即区分工作相关的邮件和个人邮件，这涉及到理解和处理文本内容。 3. 语言理解（LUIS）应用：用户询问音乐节节目的问题属于言语类型（D），意味着系统需要理解自然语言中的语法和意图。 4. 会议字幕服务：演讲内容的实时翻译属于语音识别（B）的应用，它将口语转化为文字。 5. 新闻稿发布：对于多语言新闻稿发布，应使用文本翻译（B）服务，确保信息能在不同语言环境下准确传达。 6. 自然语言处理任务：处理文本中包含的实体识别（D），即识别出文章中的关键信息，如人名、地名等。 7. 配方阅读应用：支持视力不佳用户的朗读应用需要语音合成（C）功能，将文本转换为可听的音频。 8. Azure机器学习设计器：通过可视化的模块添加和连接创建模型（A），而不是自动选择算法或代码编程。 9. 模型评估指标：分类模型的评估通常使用真阳率（D），衡量模型正确识别正类的能力。 10. 预测性分析：根据订单数量预测送货员加班时间属于回归分析（C），因为这是一个预测连续数值的问题。 11. 数据拆分：在训练模型时，将数据随机拆分成子集是为了防止过拟合，使用未标记数据进行验证（C），而不是仅用于训练。 12. 图像分析：在医学研究中，使用机器学习处理脑扫描图像以识别脑出血类型，属于计算机视觉的回归任务（A），因为需要连续的输出值来表示不同类型。 这些知识点展示了AI-900认证可能涉及的领域和技术细节，有助于理解人工智能的基本概念和应用场景。