(function() {
  var extra = [
    {
      "id": "ai900-106",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A wind farm streams temperature and vibration data from each turbine every second.",
        "de": "Ein Windpark streamt jede Sekunde Temperatur- und Vibrationsdaten von jeder Turbine."
      },
      "question": {
        "en": "Which AI workload is best for flagging unusual sensor readings that may indicate turbine failure?",
        "de": "Welcher KI-Workload eignet sich am besten, um ungewöhnliche Sensorwerte zu kennzeichnen, die auf einen Turbinenausfall hinweisen können?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Classification",
            "de": "Klassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Anomaly detection",
            "de": "Anomalieerkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Translation",
            "de": "Übersetzung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "B"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Anomaly detection is designed to find rare patterns or outliers in data streams, such as unexpected temperature or vibration values.",
        "de": "Die Anomalieerkennung ist darauf ausgelegt, seltene Muster oder Ausreißer in Datenströmen zu finden, etwa unerwartete Temperatur- oder Vibrationswerte."
      },
      "hint": {
        "en": "Look for the workload that focuses on unusual behavior rather than known categories.",
        "de": "Suchen Sie nach dem Workload, der ungewöhnliches Verhalten statt bekannter Kategorien erkennt."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/ai-ml/guide/ai-strategy"
    },
    {
      "id": "ai900-107",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which scenario is a computer vision workload?",
        "de": "Welches Szenario ist ein Computer-Vision-Workload?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Analyzing product photos for visible defects",
            "de": "Produktfotos auf sichtbare Defekte analysieren"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Translating contract text between languages",
            "de": "Vertragstext zwischen Sprachen übersetzen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Predicting monthly rent prices",
            "de": "Monatliche Mietpreise vorhersagen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Grouping customers by purchase history",
            "de": "Kunden nach Kaufhistorie gruppieren"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Computer vision works with images and video. Detecting visible defects in photos is a vision task, while translation and clustering are different workloads.",
        "de": "Computer Vision arbeitet mit Bildern und Videos. Das Erkennen sichtbarer Defekte auf Fotos ist eine Vision-Aufgabe, während Übersetzung und Clustering andere Workloads sind."
      },
      "hint": {
        "en": "Choose the option that depends on analyzing pixels in images.",
        "de": "Wählen Sie die Option, die auf der Analyse von Pixeln in Bildern basiert."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/what-are-ai-services"
    },
    {
      "id": "ai900-108",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which use case is best solved by natural language processing?",
        "de": "Welcher Anwendungsfall lässt sich am besten mit Natural Language Processing lösen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Extracting key topics from customer reviews",
            "de": "Schlüsselthemen aus Kundenbewertungen extrahieren"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Finding scratches in car images",
            "de": "Kratzer auf Autobildern erkennen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Forecasting next quarter revenue",
            "de": "Den Umsatz des nächsten Quartals prognostizieren"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Detecting empty parking spaces from camera feeds",
            "de": "Leere Parkplätze aus Kamerabildern erkennen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Natural language processing focuses on understanding and analyzing text or speech. Extracting topics from reviews is an NLP task.",
        "de": "Natural Language Processing konzentriert sich auf das Verstehen und Analysieren von Text oder Sprache. Das Extrahieren von Themen aus Bewertungen ist eine NLP-Aufgabe."
      },
      "hint": {
        "en": "Pick the option centered on text rather than numbers or images.",
        "de": "Wählen Sie die Option, die sich auf Text statt auf Zahlen oder Bilder konzentriert."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-109",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "Employees ask vacation-policy questions through Microsoft Teams and expect direct answers.",
        "de": "Mitarbeiter stellen über Microsoft Teams Fragen zur Urlaubsrichtlinie und erwarten direkte Antworten."
      },
      "question": {
        "en": "Which AI workload best fits building a bot that answers employee policy questions in natural language?",
        "de": "Welcher KI-Workload eignet sich am besten für einen Bot, der Fragen von Mitarbeitern zu Richtlinien in natürlicher Sprache beantwortet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Conversational AI",
            "de": "Konversationelle KI"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Anomaly detection",
            "de": "Anomalieerkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Conversational AI combines language understanding and response generation to support interactive chat or voice experiences.",
        "de": "Konversationelle KI kombiniert Sprachverständnis und Antwortgenerierung, um interaktive Chat- oder Sprach-Erlebnisse zu unterstützen."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about an interactive assistant rather than a prediction model.",
        "de": "Denken Sie an einen interaktiven Assistenten und nicht an ein Vorhersagemodell."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/what-are-ai-services"
    },
    {
      "id": "ai900-110",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "An HR team notices that the model recommends interviews far less often for candidates above a certain age.",
        "de": "Ein HR-Team stellt fest, dass das Modell Bewerbern über einem bestimmten Alter deutlich seltener ein Interview empfiehlt."
      },
      "question": {
        "en": "Which responsible AI principle is most directly concerned if a hiring model disadvantages older applicants?",
        "de": "Welches Prinzip der verantwortungsvollen KI ist am direktesten betroffen, wenn ein Einstellungsmodell ältere Bewerber benachteiligt?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Fairness",
            "de": "Fairness"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Transparency",
            "de": "Transparenz"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Inclusiveness",
            "de": "Inklusivität"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Accountability",
            "de": "Verantwortlichkeit"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Fairness is about reducing harmful bias and helping ensure similar people are treated similarly by the system.",
        "de": "Fairness befasst sich mit der Reduzierung schädlicher Verzerrungen und hilft sicherzustellen, dass ähnliche Personen vom System ähnlich behandelt werden."
      },
      "hint": {
        "en": "Focus on the principle that addresses bias between demographic groups.",
        "de": "Konzentrieren Sie sich auf das Prinzip, das Verzerrungen zwischen demografischen Gruppen adressiert."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-111",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which responsible AI principle focuses on making an AI-powered medical triage system dependable and safe to use?",
        "de": "Welches Prinzip der verantwortungsvollen KI konzentriert sich darauf, ein KI-gestütztes medizinisches Triage-System verlässlich und sicher nutzbar zu machen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Reliability and safety",
            "de": "Zuverlässigkeit und Sicherheit"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Transparency",
            "de": "Transparenz"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Inclusiveness",
            "de": "Inklusivität"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Privacy and security",
            "de": "Datenschutz und Sicherheit"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Reliability and safety are about consistent operation and minimizing the risk of harm when the system is used in the real world.",
        "de": "Zuverlässigkeit und Sicherheit betreffen einen konsistenten Betrieb und die Minimierung des Schadensrisikos beim realen Einsatz des Systems."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about dependable results and preventing harm.",
        "de": "Denken Sie an verlässliche Ergebnisse und die Vermeidung von Schaden."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-112",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which responsible AI principle is most relevant when protecting transcripts that contain patient names and diagnoses?",
        "de": "Welches Prinzip der verantwortungsvollen KI ist am relevantesten, wenn Transkripte mit Patientennamen und Diagnosen geschützt werden sollen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Transparency",
            "de": "Transparenz"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Privacy and security",
            "de": "Datenschutz und Sicherheit"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Fairness",
            "de": "Fairness"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Inclusiveness",
            "de": "Inklusivität"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "B"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Privacy and security focus on safeguarding sensitive information and controlling access to data.",
        "de": "Datenschutz und Sicherheit konzentrieren sich auf den Schutz sensibler Informationen und die Kontrolle des Zugriffs auf Daten."
      },
      "hint": {
        "en": "Look for the principle about protecting sensitive data.",
        "de": "Suchen Sie nach dem Prinzip zum Schutz sensibler Daten."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-113",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which responsible AI principle is emphasized when an insurer wants applicants to understand why a claim was denied?",
        "de": "Welches Prinzip der verantwortungsvollen KI steht im Vordergrund, wenn ein Versicherer möchte, dass Antragsteller verstehen, warum ein Anspruch abgelehnt wurde?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Transparency",
            "de": "Transparenz"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Fairness",
            "de": "Fairness"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Reliability and safety",
            "de": "Zuverlässigkeit und Sicherheit"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Privacy and security",
            "de": "Datenschutz und Sicherheit"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Transparency helps people understand how the system behaves and what factors influenced an outcome.",
        "de": "Transparenz hilft Menschen zu verstehen, wie sich das System verhält und welche Faktoren ein Ergebnis beeinflusst haben."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about explainability and understandable decisions.",
        "de": "Denken Sie an Erklärbarkeit und nachvollziehbare Entscheidungen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-114",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Who should remain responsible for the outcomes of an AI system used in a business process?",
        "de": "Wer sollte für die Ergebnisse eines KI-Systems verantwortlich bleiben, das in einem Geschäftsprozess verwendet wird?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "The organization and people operating the system",
            "de": "Die Organisation und die Personen, die das System betreiben"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "The model itself",
            "de": "Das Modell selbst"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "No one once the model is deployed",
            "de": "Niemand, sobald das Modell bereitgestellt ist"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Only the end user",
            "de": "Nur der Endbenutzer"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Accountability means humans and organizations remain answerable for how AI systems are built, deployed, and used.",
        "de": "Verantwortlichkeit bedeutet, dass Menschen und Organisationen dafür einstehen, wie KI-Systeme entwickelt, bereitgestellt und genutzt werden."
      },
      "hint": {
        "en": "AI systems do not replace human responsibility.",
        "de": "KI-Systeme ersetzen keine menschliche Verantwortung."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-115",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which responsible AI principle is supported by designing an app that works well with captions, speech input, and screen readers?",
        "de": "Welches Prinzip der verantwortungsvollen KI wird unterstützt, wenn eine App mit Untertiteln, Spracheingabe und Screenreadern gut funktioniert?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Inclusiveness",
            "de": "Inklusivität"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Transparency",
            "de": "Transparenz"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Fairness",
            "de": "Fairness"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Reliability and safety",
            "de": "Zuverlässigkeit und Sicherheit"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Inclusiveness is about designing AI systems that can be used effectively by people with different needs and abilities.",
        "de": "Inklusivität bedeutet, KI-Systeme so zu gestalten, dass sie von Menschen mit unterschiedlichen Bedürfnissen und Fähigkeiten effektiv genutzt werden können."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about accessibility for a broad set of users.",
        "de": "Denken Sie an Barrierefreiheit für eine breite Gruppe von Benutzern."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-116",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which practices support responsible AI? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Praktiken unterstützen verantwortungsvolle KI? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Test models for bias before release",
            "de": "Modelle vor der Freigabe auf Verzerrungen testen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Document known limitations",
            "de": "Bekannte Einschränkungen dokumentieren"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Collect more personal data than necessary",
            "de": "Mehr personenbezogene Daten als nötig sammeln"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Add a human escalation path for high-impact cases",
            "de": "Für Fälle mit hoher Auswirkung einen Eskalationspfad zu Menschen hinzufügen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "D"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Responsible AI includes bias testing, transparency about limitations, and human oversight for high-impact decisions. Unnecessary data collection increases privacy risk.",
        "de": "Verantwortungsvolle KI umfasst Bias-Tests, Transparenz über Einschränkungen und menschliche Aufsicht bei Entscheidungen mit hoher Auswirkung. Unnötige Datensammlung erhöht Datenschutzrisiken."
      },
      "hint": {
        "en": "Pick the options that reduce harm and improve trust.",
        "de": "Wählen Sie die Optionen, die Schaden reduzieren und Vertrauen erhöhen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-117",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A bank wants to highlight transactions that suddenly differ from a cardholder's normal spending pattern.",
        "de": "Eine Bank möchte Transaktionen hervorheben, die plötzlich vom normalen Ausgabeverhalten eines Karteninhabers abweichen."
      },
      "question": {
        "en": "Which AI workload should be used to flag rare and suspicious credit card transactions?",
        "de": "Welcher KI-Workload sollte verwendet werden, um seltene und verdächtige Kreditkartentransaktionen zu markieren?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Anomaly detection",
            "de": "Anomalieerkennung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Semantic segmentation",
            "de": "Semantische Segmentierung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Question answering",
            "de": "Fragebeantwortung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Anomaly detection looks for unusual activity that differs from normal patterns, which is useful in fraud scenarios.",
        "de": "Die Anomalieerkennung sucht nach ungewöhnlichen Aktivitäten, die von normalen Mustern abweichen, was in Betrugsszenarien nützlich ist."
      },
      "hint": {
        "en": "The key clue is unusual behavior rather than a standard category.",
        "de": "Der entscheidende Hinweis ist ungewöhnliches Verhalten statt einer Standardkategorie."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/ai-ml/guide/ai-strategy"
    },
    {
      "id": "ai900-118",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A government office scans paper forms and wants the text digitized automatically.",
        "de": "Eine Behörde scannt Papierformulare und möchte den Text automatisch digitalisieren."
      },
      "question": {
        "en": "Which capability is primarily used to read printed or handwritten text from scanned forms?",
        "de": "Welche Fähigkeit wird hauptsächlich verwendet, um gedruckten oder handschriftlichen Text aus gescannten Formularen zu lesen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Optical character recognition, or OCR, extracts text from images and documents.",
        "de": "Optical Character Recognition, kurz OCR, extrahiert Text aus Bildern und Dokumenten."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about recognizing text in an image.",
        "de": "Denken Sie an das Erkennen von Text in einem Bild."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-119",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "Agents and customers speak different languages during live support sessions.",
        "de": "Mitarbeiter und Kunden sprechen während Live-Support-Sitzungen unterschiedliche Sprachen."
      },
      "question": {
        "en": "A support center wants to translate a conversation between Japanese and English speakers in real time. Which workload area does this represent?",
        "de": "Ein Supportcenter möchte ein Gespräch zwischen japanisch- und englischsprachigen Personen in Echtzeit übersetzen. Welchen Workload-Bereich stellt dies dar?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Natural language processing",
            "de": "Natural Language Processing"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Computer vision",
            "de": "Computer Vision"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Translation of text or speech between human languages is part of natural language processing.",
        "de": "Die Übersetzung von Text oder Sprache zwischen menschlichen Sprachen ist Teil des Natural Language Processing."
      },
      "hint": {
        "en": "It involves understanding and converting human language.",
        "de": "Es geht um das Verstehen und Umwandeln menschlicher Sprache."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/translator/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-120",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which use case is most closely associated with conversational AI?",
        "de": "Welcher Anwendungsfall ist am engsten mit konversationeller KI verbunden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "An interactive virtual agent that answers FAQs",
            "de": "Ein interaktiver virtueller Assistent, der FAQs beantwortet"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "A model that predicts stock prices",
            "de": "Ein Modell, das Aktienkurse vorhersagt"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "A system that groups products by similarity",
            "de": "Ein System, das Produkte nach Ähnlichkeit gruppiert"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "A service that counts vehicles in drone images",
            "de": "Ein Dienst, der Fahrzeuge in Drohnenbildern zählt"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Conversational AI is used for chatbots and voice bots that interact with people in natural language.",
        "de": "Konversationelle KI wird für Chatbots und Sprachassistenten verwendet, die mit Menschen in natürlicher Sprache interagieren."
      },
      "hint": {
        "en": "Choose the option with a back-and-forth user interaction.",
        "de": "Wählen Sie die Option mit einer wechselseitigen Benutzerinteraktion."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/what-are-ai-services"
    },
    {
      "id": "ai900-121",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A public-sector team is evaluating whether to use AI for recommendations in a sensitive decision process.",
        "de": "Ein Team im öffentlichen Sektor prüft, ob KI für Empfehlungen in einem sensiblen Entscheidungsprozess genutzt werden soll."
      },
      "question": {
        "en": "What is the most appropriate approach for a high-impact decision such as parole or loan approval?",
        "de": "Was ist der geeignetste Ansatz für eine Entscheidung mit hoher Auswirkung wie Bewährung oder Kreditgenehmigung?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Keep a human in the loop and use AI as decision support",
            "de": "Einen Menschen im Entscheidungsprozess behalten und KI als Unterstützung nutzen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Let the model decide with no human review",
            "de": "Das Modell ohne menschliche Prüfung entscheiden lassen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Hide the model limitations from users",
            "de": "Die Einschränkungen des Modells vor Benutzern verbergen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Disable monitoring after deployment",
            "de": "Die Überwachung nach der Bereitstellung deaktivieren"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "High-impact decisions benefit from human oversight because AI systems can be wrong, biased, or missing context.",
        "de": "Entscheidungen mit hoher Auswirkung profitieren von menschlicher Aufsicht, weil KI-Systeme falsch liegen, verzerrt sein oder Kontext fehlen kann."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about accountability and risk reduction.",
        "de": "Denken Sie an Verantwortlichkeit und Risikoreduzierung."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-122",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which scenario is a classic anomaly detection use case?",
        "de": "Welches Szenario ist ein klassischer Anwendungsfall für Anomalieerkennung?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Spotting unexpected spikes in website traffic",
            "de": "Unerwartete Spitzen im Website-Traffic erkennen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Summarizing a product manual",
            "de": "Ein Produkthandbuch zusammenfassen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Reading text from a receipt",
            "de": "Text von einem Beleg lesen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Converting speech to text",
            "de": "Sprache in Text umwandeln"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Unexpected spikes or drops compared to normal traffic patterns are anomalies.",
        "de": "Unerwartete Spitzen oder Einbrüche im Vergleich zu normalen Verkehrsmustern sind Anomalien."
      },
      "hint": {
        "en": "Look for unexpected behavior in a stream of measurements.",
        "de": "Suchen Sie nach unerwartetem Verhalten in einem Messdatenstrom."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/ai-ml/guide/ai-strategy"
    },
    {
      "id": "ai900-123",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A parking garage operator wants to estimate occupancy from entrance and floor cameras.",
        "de": "Ein Parkhausbetreiber möchte die Auslastung anhand von Einfahrts- und Etagenkameras schätzen."
      },
      "question": {
        "en": "Which workload best fits estimating how many parking spaces are occupied from a camera feed?",
        "de": "Welcher Workload eignet sich am besten, um anhand eines Kamerabilds zu schätzen, wie viele Parkplätze belegt sind?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Computer vision",
            "de": "Computer Vision"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Natural language processing",
            "de": "Natural Language Processing"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Because the input is visual data from cameras, this is a computer vision problem.",
        "de": "Da die Eingabe aus visuellen Daten von Kameras besteht, handelt es sich um ein Computer-Vision-Problem."
      },
      "hint": {
        "en": "The key clue is video or image analysis.",
        "de": "Der entscheidende Hinweis ist die Analyse von Videos oder Bildern."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-124",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "An ecommerce company receives thousands of free-text support requests per day.",
        "de": "Ein E-Commerce-Unternehmen erhält täglich Tausende frei formulierter Supportanfragen."
      },
      "question": {
        "en": "Which workload is most suitable for categorizing support tickets into Billing, Shipping, or Returns based on text?",
        "de": "Welcher Workload eignet sich am besten, um Supporttickets anhand des Textes in Abrechnung, Versand oder Rücksendung einzuordnen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Natural language processing",
            "de": "Natural Language Processing"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Face identification",
            "de": "Gesichtsidentifikation"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Categorizing text into predefined groups is a natural language processing task, often implemented as text classification.",
        "de": "Das Einordnen von Text in vordefinierte Gruppen ist eine NLP-Aufgabe und wird oft als Textklassifikation umgesetzt."
      },
      "hint": {
        "en": "The input is ticket text and the output is a category.",
        "de": "Die Eingabe ist Tickettext und die Ausgabe ist eine Kategorie."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-125",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What should a team do if model evaluation shows significant bias against a protected group before release?",
        "de": "Was sollte ein Team tun, wenn die Modellbewertung vor der Freigabe eine deutliche Verzerrung gegenüber einer geschützten Gruppe zeigt?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Mitigate the bias and delay release until the issue is addressed",
            "de": "Die Verzerrung mindern und die Freigabe verschieben, bis das Problem behoben ist"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Ignore the issue if overall accuracy is high",
            "de": "Das Problem ignorieren, wenn die Gesamtgenauigkeit hoch ist"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Remove all monitoring after deployment",
            "de": "Nach der Bereitstellung alle Überwachung entfernen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Hide the results from stakeholders",
            "de": "Die Ergebnisse vor Stakeholdern verbergen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Responsible AI requires teams to investigate and mitigate harmful bias before putting a system into production.",
        "de": "Verantwortungsvolle KI verlangt, dass Teams schädliche Verzerrungen untersuchen und mindern, bevor ein System in Produktion geht."
      },
      "hint": {
        "en": "High aggregate accuracy does not excuse unfair outcomes.",
        "de": "Eine hohe Gesamtgenauigkeit entschuldigt keine unfairen Ergebnisse."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-126",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Predicting the selling price of a house is an example of which kind of machine learning problem?",
        "de": "Die Vorhersage des Verkaufspreises eines Hauses ist ein Beispiel für welche Art von Machine-Learning-Problem?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Classification",
            "de": "Klassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Question answering",
            "de": "Fragebeantwortung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Regression predicts a numeric value such as a price, score, cost, or temperature.",
        "de": "Regression sagt einen numerischen Wert voraus, etwa einen Preis, Score, Kostenwert oder eine Temperatur."
      },
      "hint": {
        "en": "Ask whether the output is a number or a category.",
        "de": "Fragen Sie sich, ob die Ausgabe eine Zahl oder eine Kategorie ist."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-127",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Predicting whether a patient has diabetes is an example of which kind of machine learning problem?",
        "de": "Die Vorhersage, ob ein Patient Diabetes hat, ist ein Beispiel für welche Art von Machine-Learning-Problem?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Classification",
            "de": "Klassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Classification predicts a discrete label such as yes or no, spam or not spam, or approved or denied.",
        "de": "Klassifizierung sagt ein diskretes Label voraus, etwa Ja oder Nein, Spam oder Nicht-Spam oder Genehmigt oder Abgelehnt."
      },
      "hint": {
        "en": "The output is a category, not a continuous number.",
        "de": "Die Ausgabe ist eine Kategorie und keine kontinuierliche Zahl."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-128",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Grouping customers into segments when you do not already know the segment labels is an example of what?",
        "de": "Kunden in Segmente zu gruppieren, wenn die Segmentlabels noch nicht bekannt sind, ist ein Beispiel wofür?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Classification",
            "de": "Klassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Clustering is used to group similar unlabeled records based on shared characteristics.",
        "de": "Clustering wird verwendet, um ähnliche unbeschriftete Datensätze anhand gemeinsamer Merkmale zu gruppieren."
      },
      "hint": {
        "en": "No known labels means unsupervised grouping.",
        "de": "Keine bekannten Labels bedeuten unüberwachtes Gruppieren."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-129",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "In a supervised learning dataset used to predict employee attrition, what is the label?",
        "de": "Was ist in einem überwachten Lerndatensatz zur Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation das Label?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "The attrition value to predict",
            "de": "Der vorherzusagende Fluktuationswert"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "All input columns",
            "de": "Alle Eingabespalten"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "The missing values in the table",
            "de": "Die fehlenden Werte in der Tabelle"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "The records grouped by department",
            "de": "Die nach Abteilung gruppierten Datensätze"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "The label is the target output the model learns to predict. The other input columns are features.",
        "de": "Das Label ist die Zielausgabe, die das Modell vorhersagen lernt. Die übrigen Eingabespalten sind Features."
      },
      "hint": {
        "en": "The label is the answer column.",
        "de": "Das Label ist die Antwortspalte."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-130",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which data subset is typically used during training to compare candidate models and tune settings before final testing?",
        "de": "Welcher Datensatz wird typischerweise während des Trainings verwendet, um Kandidatenmodelle zu vergleichen und Einstellungen vor dem abschließenden Testen anzupassen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Training set",
            "de": "Trainingsdatensatz"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Validation set",
            "de": "Validierungsdatensatz"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Test set",
            "de": "Testdatensatz"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Archive set",
            "de": "Archivdatensatz"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "B"
      ],
      "explanation": {
        "en": "The validation set helps compare model variants and tune parameters, while the test set is held back for final evaluation.",
        "de": "Der Validierungsdatensatz hilft beim Vergleichen von Modellvarianten und beim Abstimmen von Parametern, während der Testdatensatz für die abschließende Bewertung zurückgehalten wird."
      },
      "hint": {
        "en": "The test set is usually saved for the end.",
        "de": "Der Testdatensatz wird normalerweise bis zum Schluss aufbewahrt."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-131",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What does overfitting mean in machine learning?",
        "de": "Was bedeutet Overfitting im Machine Learning?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "The model memorizes training patterns and generalizes poorly to new data",
            "de": "Das Modell merkt sich Trainingsmuster und generalisiert schlecht auf neue Daten"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "The model performs equally well on all datasets",
            "de": "Das Modell funktioniert auf allen Datensätzen gleich gut"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "The model uses too little data to train",
            "de": "Das Modell verwendet zu wenige Daten zum Trainieren"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "The model can only predict text",
            "de": "Das Modell kann nur Text vorhersagen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "An overfit model learns the training data too specifically, including noise, so it performs worse on unseen data.",
        "de": "Ein überangepasstes Modell lernt die Trainingsdaten zu spezifisch, einschließlich Rauschen, und schneidet daher bei unbekannten Daten schlechter ab."
      },
      "hint": {
        "en": "Look for strong training performance but weak generalization.",
        "de": "Suchen Sie nach starker Trainingsleistung, aber schwacher Generalisierung."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-132",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What does underfitting mean in machine learning?",
        "de": "Was bedeutet Underfitting im Machine Learning?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "The model is too simple to capture important patterns in the data",
            "de": "Das Modell ist zu einfach, um wichtige Muster in den Daten zu erfassen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "The model is too accurate on training data",
            "de": "Das Modell ist auf Trainingsdaten zu genau"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "The model only works in browsers",
            "de": "Das Modell funktioniert nur in Browsern"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "The model always requires a GPU",
            "de": "Das Modell benötigt immer eine GPU"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "An underfit model has not learned enough structure from the data and performs poorly even on the training set.",
        "de": "Ein unterangepasstes Modell hat nicht genug Struktur aus den Daten gelernt und schneidet selbst auf dem Trainingsdatensatz schlecht ab."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about a model that is too simple.",
        "de": "Denken Sie an ein Modell, das zu einfach ist."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-133",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A fraud model looked excellent during development but misses many cases in production.",
        "de": "Ein Betrugsmodell sah während der Entwicklung hervorragend aus, verpasst aber in Produktion viele Fälle."
      },
      "question": {
        "en": "What is the most likely issue if a model scores 99 percent on training data but performs poorly after deployment?",
        "de": "Was ist das wahrscheinlichste Problem, wenn ein Modell auf Trainingsdaten 99 Prozent erreicht, aber nach der Bereitstellung schlecht abschneidet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Overfitting",
            "de": "Overfitting"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Language detection",
            "de": "Spracherkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "This pattern usually indicates overfitting because the model learned the training data too closely and does not generalize well.",
        "de": "Dieses Muster weist in der Regel auf Overfitting hin, weil das Modell die Trainingsdaten zu genau gelernt hat und nicht gut generalisiert."
      },
      "hint": {
        "en": "High training accuracy with poor real-world accuracy is the clue.",
        "de": "Hohe Trainingsgenauigkeit bei schlechter Praxisgenauigkeit ist der Hinweis."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-134",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A data science team wants one place in Azure to manage the full machine learning lifecycle.",
        "de": "Ein Data-Science-Team möchte einen Ort in Azure, um den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus zu verwalten."
      },
      "question": {
        "en": "What Azure resource provides a central place to manage experiments, datasets, models, and endpoints?",
        "de": "Welche Azure-Ressource bietet einen zentralen Ort zum Verwalten von Experimenten, Datensätzen, Modellen und Endpunkten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Azure Machine Learning workspace",
            "de": "Azure Machine Learning-Arbeitsbereich"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Azure Virtual Network",
            "de": "Azure Virtual Network"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Azure Queue Storage",
            "de": "Azure Queue Storage"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Azure DNS zone",
            "de": "Azure DNS-Zone"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "An Azure Machine Learning workspace is the main top-level resource for organizing ML assets and operations.",
        "de": "Ein Azure Machine Learning-Arbeitsbereich ist die zentrale Ressource zum Organisieren von ML-Artefakten und -Vorgängen."
      },
      "hint": {
        "en": "Choose the core Azure ML management resource.",
        "de": "Wählen Sie die zentrale Verwaltungsressource von Azure ML."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-135",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "When is automated ML especially useful?",
        "de": "Wann ist Automated ML besonders nützlich?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "When you want Azure to try multiple algorithms and preprocessing options automatically",
            "de": "Wenn Azure automatisch mehrere Algorithmen und Vorverarbeitungsoptionen ausprobieren soll"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "When you need to annotate images by hand",
            "de": "Wenn Sie Bilder manuell annotieren müssen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "When you only want to build HTML pages",
            "de": "Wenn Sie nur HTML-Seiten erstellen möchten"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "When you need object detection in video",
            "de": "Wenn Sie Objekterkennung in Videos benötigen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Automated ML helps find a good model by exploring combinations of algorithms, feature handling, and hyperparameters.",
        "de": "Automated ML hilft dabei, ein gutes Modell zu finden, indem Kombinationen aus Algorithmen, Feature-Verarbeitung und Hyperparametern ausprobiert werden."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about automation for model selection and tuning.",
        "de": "Denken Sie an Automatisierung für Modellauswahl und Abstimmung."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-136",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which Azure Machine Learning capability lets you build training pipelines with a drag-and-drop visual interface?",
        "de": "Welche Azure-Machine-Learning-Funktion ermöglicht den Aufbau von Trainingspipelines mit einer Drag-and-Drop-Oberfläche?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Designer",
            "de": "Designer"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Document Intelligence",
            "de": "Document Intelligence"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Face service",
            "de": "Face-Dienst"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Designer provides a visual canvas for assembling and running machine learning workflows with less code.",
        "de": "Designer bietet eine visuelle Oberfläche, um Machine-Learning-Workflows mit weniger Code zusammenzustellen und auszuführen."
      },
      "hint": {
        "en": "Choose the low-code visual pipeline tool.",
        "de": "Wählen Sie das visuelle Low-Code-Tool für Pipelines."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-137",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What is the purpose of data labeling in Azure Machine Learning?",
        "de": "Was ist der Zweck der Datenbeschriftung in Azure Machine Learning?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "To create tagged examples for supervised learning",
            "de": "Um markierte Beispiele für überwachtes Lernen zu erstellen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "To encrypt datasets at rest",
            "de": "Um Datensätze im Ruhezustand zu verschlüsseln"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "To replace model evaluation",
            "de": "Um die Modellbewertung zu ersetzen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "To translate labels into many languages",
            "de": "Um Labels in viele Sprachen zu übersetzen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Data labeling adds the annotations or target values needed so supervised models can learn from examples.",
        "de": "Die Datenbeschriftung fügt die Annotationen oder Zielwerte hinzu, die überwachte Modelle benötigen, um aus Beispielen zu lernen."
      },
      "hint": {
        "en": "Supervised learning needs known answers.",
        "de": "Überwachtes Lernen benötigt bekannte Antworten."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-labeling-projects?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-138",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "After training a model, what is an online endpoint used for?",
        "de": "Wofür wird nach dem Trainieren eines Modells ein Online-Endpunkt verwendet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Serving real-time predictions over HTTPS",
            "de": "Echtzeitvorhersagen über HTTPS bereitstellen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Drawing bounding boxes on images",
            "de": "Begrenzungsrahmen auf Bildern zeichnen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Creating synthetic training labels",
            "de": "Synthetische Trainingslabels erstellen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Translating speech to text",
            "de": "Sprache in Text übersetzen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "An online endpoint hosts a model so applications can send requests and get predictions back in near real time.",
        "de": "Ein Online-Endpunkt hostet ein Modell, sodass Anwendungen Anfragen senden und nahezu in Echtzeit Vorhersagen zurückerhalten können."
      },
      "hint": {
        "en": "Think of a live API for model inference.",
        "de": "Denken Sie an eine Live-API für Modellausführung."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-deploy-online-endpoints?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-139",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What is a main goal of MLOps?",
        "de": "Was ist ein Hauptziel von MLOps?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "To automate and manage model versioning, deployment, and monitoring",
            "de": "Modellversionierung, Bereitstellung und Überwachung zu automatisieren und zu verwalten"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "To convert handwritten notes into text",
            "de": "Handschriftliche Notizen in Text umzuwandeln"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "To identify faces in a photo collection",
            "de": "Gesichter in einer Fotosammlung zu identifizieren"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "To replace all human oversight in AI",
            "de": "Jegliche menschliche Aufsicht in KI zu ersetzen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "MLOps applies DevOps-style practices to machine learning so models can be built, released, and maintained more reliably.",
        "de": "MLOps überträgt DevOps-ähnliche Praktiken auf Machine Learning, damit Modelle verlässlicher erstellt, veröffentlicht und betrieben werden können."
      },
      "hint": {
        "en": "Think lifecycle management for models in production.",
        "de": "Denken Sie an Lebenszyklusmanagement für Modelle in Produktion."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-140",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which activities are common parts of the machine learning lifecycle in Azure Machine Learning? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Aktivitäten sind typische Bestandteile des Machine-Learning-Lebenszyklus in Azure Machine Learning? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Track experiments",
            "de": "Experimente nachverfolgen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Register models",
            "de": "Modelle registrieren"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Deploy endpoints",
            "de": "Endpunkte bereitstellen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Replace labels with random values",
            "de": "Labels durch Zufallswerte ersetzen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "C"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Experiment tracking, model registration, and deployment are standard ML lifecycle steps. Randomizing labels would damage the dataset.",
        "de": "Experimente verfolgen, Modelle registrieren und Bereitstellungen durchführen sind Standard-Schritte im ML-Lebenszyklus. Zufällige Labels würden den Datensatz beschädigen."
      },
      "hint": {
        "en": "Pick the lifecycle tasks, not the harmful action.",
        "de": "Wählen Sie die Lebenszyklusaufgaben und nicht die schädliche Aktion."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-141",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A telecom team is training a model to identify customers likely to cancel their subscription.",
        "de": "Ein Telekommunikationsteam trainiert ein Modell, um Kunden zu identifizieren, die ihr Abonnement wahrscheinlich kündigen."
      },
      "question": {
        "en": "Which column is the label if you have age, income, and churn and you want to predict churn?",
        "de": "Welche Spalte ist das Label, wenn Sie Alter, Einkommen und Churn haben und Churn vorhersagen möchten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Age",
            "de": "Alter"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Income",
            "de": "Einkommen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Churn",
            "de": "Churn"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Record ID",
            "de": "Datensatz-ID"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "C"
      ],
      "explanation": {
        "en": "The label is the target column the model tries to predict. In this case that is churn.",
        "de": "Das Label ist die Zielspalte, die das Modell vorhersagen soll. In diesem Fall ist das Churn."
      },
      "hint": {
        "en": "The label is the outcome, not a feature.",
        "de": "Das Label ist das Ergebnis und kein Feature."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-142",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Turning an order date into month and day-of-week values is an example of what?",
        "de": "Die Umwandlung eines Bestelldatums in Monat und Wochentag ist ein Beispiel wofür?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Feature engineering",
            "de": "Feature Engineering"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Face identification",
            "de": "Gesichtsidentifikation"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Content filtering",
            "de": "Inhaltsfilterung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Feature engineering creates or transforms input variables so the model can learn from useful patterns more effectively.",
        "de": "Feature Engineering erstellt oder transformiert Eingabevariablen, damit das Modell nützliche Muster effektiver lernen kann."
      },
      "hint": {
        "en": "It is about improving the input representation.",
        "de": "Es geht darum, die Darstellung der Eingaben zu verbessern."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-143",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What is a likely effect of inaccurate or incomplete training data?",
        "de": "Was ist eine wahrscheinliche Auswirkung ungenauer oder unvollständiger Trainingsdaten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Poor model performance and possible bias",
            "de": "Schlechte Modellleistung und mögliche Verzerrung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Guaranteed perfect generalization",
            "de": "Garantiert perfekte Generalisierung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Automatic transparency",
            "de": "Automatische Transparenz"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Lower token usage in prompts",
            "de": "Niedrigerer Tokenverbrauch in Prompts"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Model quality depends heavily on data quality. Bad data can reduce accuracy and also produce unfair outcomes.",
        "de": "Die Modellqualität hängt stark von der Datenqualität ab. Schlechte Daten können die Genauigkeit reduzieren und auch zu unfairen Ergebnissen führen."
      },
      "hint": {
        "en": "Garbage in, garbage out.",
        "de": "Garbage in, garbage out."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-144",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A shopper opens a product page and the site must instantly calculate a recommendation score.",
        "de": "Ein Käufer öffnet eine Produktseite, und die Website muss sofort einen Empfehlungsscore berechnen."
      },
      "question": {
        "en": "Which deployment style is best when an ecommerce site needs a prediction in less than a second for each visitor?",
        "de": "Welche Bereitstellungsart ist am besten, wenn eine E-Commerce-Website für jeden Besucher in weniger als einer Sekunde eine Vorhersage benötigt?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Online endpoint for real-time inferencing",
            "de": "Online-Endpunkt für Echtzeit-Inferenz"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Offline archive only",
            "de": "Nur Offline-Archiv"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Manual spreadsheet scoring",
            "de": "Manuelle Bewertung per Tabellenkalkulation"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Document OCR batch job",
            "de": "OCR-Batchjob für Dokumente"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Low-latency request-and-response scenarios are a good fit for online endpoints.",
        "de": "Szenarien mit niedriger Latenz und Anfrage-Antwort-Muster passen gut zu Online-Endpunkten."
      },
      "hint": {
        "en": "The clue is immediate prediction per request.",
        "de": "Der Hinweis ist die sofortige Vorhersage pro Anfrage."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-deploy-online-endpoints?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-145",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A retailer wants nightly demand forecasts for every item in every store.",
        "de": "Ein Händler möchte nächtliche Nachfrageprognosen für jeden Artikel in jeder Filiale."
      },
      "question": {
        "en": "Which deployment pattern is best for scoring five million records overnight?",
        "de": "Welches Bereitstellungsmuster eignet sich am besten, um über Nacht fünf Millionen Datensätze zu bewerten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Batch inference",
            "de": "Batch-Inferenz"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Interactive chatbot session",
            "de": "Interaktive Chatbot-Sitzung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Face verification",
            "de": "Gesichtsverifikation"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Batch inference is designed for large asynchronous scoring jobs where low latency per record is not required.",
        "de": "Batch-Inferenz ist für große asynchrone Bewertungsläufe ausgelegt, bei denen keine niedrige Latenz pro Datensatz erforderlich ist."
      },
      "hint": {
        "en": "Millions of records overnight suggests batch processing.",
        "de": "Millionen von Datensätzen über Nacht deuten auf Batch-Verarbeitung hin."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-146",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A demand model trained last year struggles after customers change their buying habits.",
        "de": "Ein im letzten Jahr trainiertes Nachfragemodell hat Probleme, nachdem Kunden ihr Kaufverhalten geändert haben."
      },
      "question": {
        "en": "What is it called when a deployed model becomes less accurate because real-world patterns change over time?",
        "de": "Wie nennt man es, wenn ein bereitgestelltes Modell ungenauer wird, weil sich reale Muster im Laufe der Zeit ändern?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Model drift",
            "de": "Modelldrift"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Semantic segmentation",
            "de": "Semantische Segmentierung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Tokenization",
            "de": "Tokenisierung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Model drift describes performance degradation when incoming data or behavior patterns differ from the data used during training.",
        "de": "Modelldrift beschreibt eine Leistungsverschlechterung, wenn eingehende Daten oder Verhaltensmuster von den beim Training verwendeten Daten abweichen."
      },
      "hint": {
        "en": "The world changed after training.",
        "de": "Die Welt hat sich nach dem Training verändert."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-147",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "How can automated ML help a team with limited data science expertise?",
        "de": "Wie kann Automated ML einem Team mit begrenzter Data-Science-Erfahrung helfen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "By evaluating many model pipelines automatically",
            "de": "Indem viele Modellpipelines automatisch bewertet werden"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "By labeling all images manually",
            "de": "Indem alle Bilder manuell beschriftet werden"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "By replacing the need for data entirely",
            "de": "Indem der Bedarf an Daten vollständig ersetzt wird"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "By converting documents into speech",
            "de": "Indem Dokumente in Sprache umgewandelt werden"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Automated ML reduces trial-and-error effort by exploring candidate pipelines automatically.",
        "de": "Automated ML reduziert den Trial-and-Error-Aufwand, indem Kandidatenpipelines automatisch erprobt werden."
      },
      "hint": {
        "en": "It helps with algorithm and configuration search.",
        "de": "Es hilft bei der Suche nach Algorithmen und Konfigurationen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-148",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which Azure Machine Learning feature is most suitable for visually building and reusing modules in a pipeline?",
        "de": "Welche Azure-Machine-Learning-Funktion eignet sich am besten, um Module in einer Pipeline visuell aufzubauen und wiederzuverwenden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Designer",
            "de": "Designer"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Video Indexer",
            "de": "Video Indexer"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Face detection",
            "de": "Gesichtserkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Designer is the low-code visual experience for assembling reusable machine learning workflow components.",
        "de": "Designer ist die Low-Code-Oberfläche, um wiederverwendbare Machine-Learning-Workflow-Komponenten zusammenzustellen."
      },
      "hint": {
        "en": "Choose the visual workflow builder.",
        "de": "Wählen Sie den visuellen Workflow-Builder."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-149",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What does image classification typically return?",
        "de": "Was liefert die Bildklassifizierung typischerweise zurück?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "A label for the whole image",
            "de": "Ein Label für das gesamte Bild"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Bounding boxes for every object",
            "de": "Begrenzungsrahmen für jedes Objekt"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Translated subtitles",
            "de": "Übersetzte Untertitel"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "A predicted stock price",
            "de": "Einen vorhergesagten Aktienkurs"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Image classification assigns one or more categories to an image as a whole, such as cat, dog, or damaged item.",
        "de": "Die Bildklassifizierung weist einem Bild als Ganzem eine oder mehrere Kategorien zu, etwa Katze, Hund oder beschädigter Artikel."
      },
      "hint": {
        "en": "It answers what the image is, not where each object is.",
        "de": "Sie beantwortet, was das Bild zeigt, nicht wo sich jedes Objekt befindet."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-150",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What does object detection add beyond image classification?",
        "de": "Was ergänzt die Objekterkennung im Vergleich zur Bildklassifizierung?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Locations of objects with bounding boxes",
            "de": "Positionen von Objekten mit Begrenzungsrahmen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "A translation into another language",
            "de": "Eine Übersetzung in eine andere Sprache"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "A list of key phrases",
            "de": "Eine Liste von Schlüsselbegriffen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "A forecast for next month",
            "de": "Eine Prognose für den nächsten Monat"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Object detection identifies what objects are present and where they appear in the image.",
        "de": "Die Objekterkennung identifiziert, welche Objekte vorhanden sind und wo sie im Bild erscheinen."
      },
      "hint": {
        "en": "It finds both class and location.",
        "de": "Sie findet sowohl Klasse als auch Position."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-151",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What is semantic segmentation used for?",
        "de": "Wofür wird semantische Segmentierung verwendet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Assigning a class label to each pixel in an image",
            "de": "Jedem Pixel in einem Bild ein Klassenlabel zuzuweisen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Generating speech from text",
            "de": "Sprache aus Text zu erzeugen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Finding document key phrases",
            "de": "Schlüsselbegriffe in Dokumenten zu finden"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Predicting a continuous value",
            "de": "Einen kontinuierlichen Wert vorherzusagen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Semantic segmentation gives detailed pixel-level understanding of a scene, such as road, sky, and pedestrian regions.",
        "de": "Semantische Segmentierung liefert ein detailliertes Verständnis einer Szene auf Pixelebene, etwa für Straße, Himmel und Fußgängerbereiche."
      },
      "hint": {
        "en": "This is finer-grained than drawing boxes around objects.",
        "de": "Das ist feingranularer als das Zeichnen von Rahmen um Objekte."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-152",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which capability reads printed and handwritten text from images or PDF files?",
        "de": "Welche Fähigkeit liest gedruckten und handschriftlichen Text aus Bildern oder PDF-Dateien?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Sentiment analysis",
            "de": "Stimmungsanalyse"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "OCR extracts text content from visual documents. Azure AI Document Intelligence builds on this for document understanding scenarios.",
        "de": "OCR extrahiert Textinhalte aus visuellen Dokumenten. Azure AI Document Intelligence baut darauf für Dokumentverständnis-Szenarien auf."
      },
      "hint": {
        "en": "Think text inside an image or PDF.",
        "de": "Denken Sie an Text innerhalb eines Bildes oder PDFs."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-153",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "An accounts payable team wants to process supplier invoices without building a custom parser.",
        "de": "Ein Kreditorenteam möchte Lieferantenrechnungen verarbeiten, ohne einen eigenen Parser zu entwickeln."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure AI capability is best suited to extracting invoice fields such as vendor name, invoice date, and total amount?",
        "de": "Welche Azure-AI-Funktion eignet sich am besten, um Rechnungsfelder wie Lieferantenname, Rechnungsdatum und Gesamtbetrag zu extrahieren?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Document Intelligence prebuilt invoice model",
            "de": "Vorgefertigtes Rechnungsmodell von Document Intelligence"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Speech translation",
            "de": "Sprachübersetzung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Question answering",
            "de": "Fragebeantwortung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Document Intelligence includes prebuilt models for common document types such as invoices, receipts, and ID documents.",
        "de": "Document Intelligence enthält vorgefertigte Modelle für gängige Dokumenttypen wie Rechnungen, Belege und Ausweisdokumente."
      },
      "hint": {
        "en": "Choose the document-specific extraction service.",
        "de": "Wählen Sie den dokumentenspezifischen Extraktionsdienst."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-154",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A security gate camera captures photos, and the app only needs the coordinates of each detected face.",
        "de": "Eine Kamera an einem Sicherheitstor erfasst Fotos, und die App benötigt nur die Koordinaten jedes erkannten Gesichts."
      },
      "question": {
        "en": "Which Face service capability is used when an app only needs to locate faces in an image?",
        "de": "Welche Funktion des Face-Dienstes wird verwendet, wenn eine App nur Gesichter in einem Bild lokalisieren muss?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Face detection",
            "de": "Gesichtserkennung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Face verification",
            "de": "Gesichtsverifikation"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Face identification",
            "de": "Gesichtsidentifikation"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech recognition",
            "de": "Spracherkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Face detection finds whether faces are present and where they are located in the image.",
        "de": "Die Gesichtserkennung ermittelt, ob Gesichter vorhanden sind und wo sie sich im Bild befinden."
      },
      "hint": {
        "en": "The goal is finding faces, not matching identities.",
        "de": "Das Ziel ist das Finden von Gesichtern, nicht das Abgleichen von Identitäten."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-155",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which Face service operation determines whether a selfie matches the face on an ID photo?",
        "de": "Welche Operation des Face-Dienstes bestimmt, ob ein Selfie mit dem Gesicht auf einem Ausweisfoto übereinstimmt?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Face verification",
            "de": "Gesichtsverifikation"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Face identification",
            "de": "Gesichtsidentifikation"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Verification is a one-to-one comparison that checks whether two detected faces belong to the same person.",
        "de": "Die Verifikation ist ein Eins-zu-eins-Vergleich, der prüft, ob zwei erkannte Gesichter zur selben Person gehören."
      },
      "hint": {
        "en": "One face compared with one other face means verification.",
        "de": "Ein Gesicht wird mit genau einem anderen Gesicht verglichen, das bedeutet Verifikation."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-156",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which Face service operation matches one unknown face against a gallery of enrolled people?",
        "de": "Welche Operation des Face-Dienstes gleicht ein unbekanntes Gesicht mit einer Galerie registrierter Personen ab?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Face identification",
            "de": "Gesichtsidentifikation"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Face verification",
            "de": "Gesichtsverifikation"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Language detection",
            "de": "Spracherkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Key phrase extraction",
            "de": "Schlüsselbegriffsextraktion"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Identification is a one-to-many comparison used to find which known person, if any, matches the face.",
        "de": "Die Identifikation ist ein Eins-zu-viele-Vergleich, um herauszufinden, welche bekannte Person gegebenenfalls dem Gesicht entspricht."
      },
      "hint": {
        "en": "One-to-many comparison is the clue.",
        "de": "Der Hinweis ist der Eins-zu-viele-Vergleich."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-157",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What is required to train a Custom Vision image classification model?",
        "de": "Was wird benötigt, um ein Custom-Vision-Modell zur Bildklassifizierung zu trainieren?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Labeled images",
            "de": "Beschriftete Bilder"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Only unlabeled videos",
            "de": "Nur unbeschriftete Videos"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Audio transcripts only",
            "de": "Nur Audiotranskripte"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "A SQL database without images",
            "de": "Eine SQL-Datenbank ohne Bilder"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Custom Vision training needs example images tagged with the correct classes so the model can learn the mapping.",
        "de": "Für das Training von Custom Vision werden Beispielbilder mit korrekten Klassenlabels benötigt, damit das Modell die Zuordnung lernen kann."
      },
      "hint": {
        "en": "Supervised vision training needs examples with labels.",
        "de": "Überwachtes Vision-Training benötigt Beispiele mit Labels."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-158",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "After you train and publish a Custom Vision model, what do applications use to submit new images for inference?",
        "de": "Nachdem Sie ein Custom-Vision-Modell trainiert und veröffentlicht haben, was verwenden Anwendungen, um neue Bilder zur Inferenz zu senden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Prediction endpoint",
            "de": "Vorhersageendpunkt"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Training dashboard only",
            "de": "Nur das Trainingsdashboard"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Designer canvas",
            "de": "Designer-Arbeitsfläche"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech studio",
            "de": "Speech Studio"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Published Custom Vision models expose a prediction endpoint for scoring new images.",
        "de": "Veröffentlichte Custom-Vision-Modelle stellen einen Vorhersageendpunkt zum Bewerten neuer Bilder bereit."
      },
      "hint": {
        "en": "Training and prediction are separate stages.",
        "de": "Training und Vorhersage sind getrennte Phasen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-159",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A retailer wants to measure how many people enter, queue, or dwell in parts of a store.",
        "de": "Ein Händler möchte messen, wie viele Personen bestimmte Bereiche eines Geschäfts betreten, dort warten oder sich dort aufhalten."
      },
      "question": {
        "en": "Which capability helps analyze how people move through specific physical spaces captured by cameras?",
        "de": "Welche Fähigkeit hilft dabei, zu analysieren, wie sich Menschen durch bestimmte von Kameras erfasste physische Bereiche bewegen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Spatial analysis",
            "de": "Räumliche Analyse"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Question answering",
            "de": "Fragebeantwortung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Spatial analysis uses video streams to derive insights such as presence, occupancy, and movement in defined zones.",
        "de": "Die räumliche Analyse verwendet Videoströme, um Erkenntnisse wie Anwesenheit, Belegung und Bewegung in definierten Zonen abzuleiten."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about occupancy and movement in real spaces.",
        "de": "Denken Sie an Belegung und Bewegung in realen Räumen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-160",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What kind of insights can Azure Video Indexer extract from video files?",
        "de": "Welche Art von Erkenntnissen kann Azure Video Indexer aus Videodateien extrahieren?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Transcripts, speakers, scenes, and keywords",
            "de": "Transkripte, Sprecher, Szenen und Schlüsselbegriffe"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Only SQL query results",
            "de": "Nur SQL-Abfrageergebnisse"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Only house price predictions",
            "de": "Nur Hauspreisprognosen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Only OCR from still receipts",
            "de": "Nur OCR aus statischen Belegen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Video Indexer can analyze spoken words, faces, scenes, topics, and other metadata from video content.",
        "de": "Video Indexer kann gesprochene Worte, Gesichter, Szenen, Themen und andere Metadaten aus Videoinhalten analysieren."
      },
      "hint": {
        "en": "It is for extracting searchable insights from video media.",
        "de": "Es geht um das Extrahieren durchsuchbarer Erkenntnisse aus Videomedien."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-video-indexer/video-indexer-overview"
    },
    {
      "id": "ai900-161",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which are computer vision scenarios? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche davon sind Computer-Vision-Szenarien? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Detecting cars in traffic video",
            "de": "Autos in Verkehrsvideos erkennen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Extracting text from receipts",
            "de": "Text aus Belegen extrahieren"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Grouping customers by revenue similarity",
            "de": "Kunden nach Ähnlichkeit des Umsatzes gruppieren"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Classifying dog and cat photos",
            "de": "Hunde- und Katzenfotos klassifizieren"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "D"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Detecting objects, reading text from images, and classifying photos are vision tasks. Grouping customers by revenue is a machine learning clustering task.",
        "de": "Objekte erkennen, Text aus Bildern lesen und Fotos klassifizieren sind Vision-Aufgaben. Kunden nach Umsatzähnlichkeit zu gruppieren ist eine Machine-Learning-Clustering-Aufgabe."
      },
      "hint": {
        "en": "Pick the options that require image or video analysis.",
        "de": "Wählen Sie die Optionen, die Bild- oder Videoanalyse erfordern."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-162",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A pet shelter wants every uploaded photo tagged as cat or dog.",
        "de": "Ein Tierheim möchte jedes hochgeladene Foto als Katze oder Hund kennzeichnen."
      },
      "question": {
        "en": "Which approach is best for assigning an entire uploaded pet photo to either the cat class or the dog class?",
        "de": "Welcher Ansatz eignet sich am besten, um ein hochgeladenes Haustierfoto insgesamt entweder der Klasse Katze oder Hund zuzuordnen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Semantic segmentation",
            "de": "Semantische Segmentierung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech translation",
            "de": "Sprachübersetzung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Image classification is used when the goal is to assign one overall category to the image.",
        "de": "Bildklassifizierung wird verwendet, wenn das Ziel darin besteht, dem Bild eine übergeordnete Kategorie zuzuweisen."
      },
      "hint": {
        "en": "One label for the whole image points to classification.",
        "de": "Ein Label für das gesamte Bild weist auf Klassifizierung hin."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-163",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A logistics company wants warehouse photos analyzed so every pallet can be located.",
        "de": "Ein Logistikunternehmen möchte Lagerfotos analysieren lassen, damit jede Palette lokalisiert werden kann."
      },
      "question": {
        "en": "Which approach is best for locating every pallet in a warehouse image and returning a bounding box around each one?",
        "de": "Welcher Ansatz eignet sich am besten, um jede Palette in einem Lagerbild zu lokalisieren und einen Begrenzungsrahmen um jede zu liefern?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Language detection",
            "de": "Spracherkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Object detection is designed to identify multiple objects and return their positions in the image.",
        "de": "Die Objekterkennung ist darauf ausgelegt, mehrere Objekte zu identifizieren und ihre Positionen im Bild zurückzugeben."
      },
      "hint": {
        "en": "The output must include where each object is.",
        "de": "Die Ausgabe muss enthalten, wo sich jedes Objekt befindet."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-164",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "An autonomous driving team needs fine-grained scene understanding from camera images.",
        "de": "Ein Team für autonomes Fahren benötigt ein fein aufgelöstes Szenenverständnis aus Kamerabildern."
      },
      "question": {
        "en": "Which approach is best for labeling every pixel in a street image as road, curb, sidewalk, or pedestrian?",
        "de": "Welcher Ansatz eignet sich am besten, um jedes Pixel in einem Straßenbild als Straße, Bordstein, Gehweg oder Fußgänger zu kennzeichnen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Semantic segmentation",
            "de": "Semantische Segmentierung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Text classification",
            "de": "Textklassifikation"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Semantic segmentation works at pixel level, making it suitable when every part of the image must be classified.",
        "de": "Semantische Segmentierung arbeitet auf Pixelebene und eignet sich daher, wenn jeder Teil des Bildes klassifiziert werden muss."
      },
      "hint": {
        "en": "Pixel-level labeling is the key phrase.",
        "de": "Pixelebene ist der entscheidende Hinweis."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-165",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "When are prebuilt Document Intelligence models especially useful?",
        "de": "Wann sind vorgefertigte Document-Intelligence-Modelle besonders nützlich?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "When extracting common fields from standard documents like receipts or invoices",
            "de": "Beim Extrahieren gängiger Felder aus Standarddokumenten wie Belegen oder Rechnungen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "When translating conversations between languages",
            "de": "Beim Übersetzen von Gesprächen zwischen Sprachen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "When building regression models from tables",
            "de": "Beim Erstellen von Regressionsmodellen aus Tabellen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "When classifying user sentiment in reviews",
            "de": "Beim Klassifizieren der Stimmung in Bewertungen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Prebuilt document models save time when document layouts are common and already supported by the service.",
        "de": "Vorgefertigte Dokumentmodelle sparen Zeit, wenn Dokumentlayouts gängig sind und bereits vom Dienst unterstützt werden."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about standard forms and forms-like documents.",
        "de": "Denken Sie an Standardformulare und formularähnliche Dokumente."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-166",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which statement correctly compares OCR and object detection?",
        "de": "Welche Aussage vergleicht OCR und Objekterkennung korrekt?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "OCR reads text, while object detection locates and classifies objects",
            "de": "OCR liest Text, während Objekterkennung Objekte lokalisiert und klassifiziert"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "OCR predicts future sales, while object detection translates speech",
            "de": "OCR prognostiziert künftige Umsätze, während Objekterkennung Sprache übersetzt"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "OCR identifies faces, while object detection measures sentiment",
            "de": "OCR identifiziert Gesichter, während Objekterkennung Stimmungen misst"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "OCR and object detection are both clustering methods",
            "de": "OCR und Objekterkennung sind beide Clustering-Methoden"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "OCR focuses on extracting characters and words from images, while object detection finds physical objects and their locations.",
        "de": "OCR konzentriert sich auf das Extrahieren von Zeichen und Wörtern aus Bildern, während die Objekterkennung physische Objekte und ihre Positionen findet."
      },
      "hint": {
        "en": "One reads text, the other finds objects.",
        "de": "Das eine liest Text, das andere findet Objekte."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-167",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "An airport system checks whether a traveler matches anyone on a list of enrolled persons of interest.",
        "de": "Ein Flughafensystem prüft, ob ein Reisender einer Person auf einer Liste registrierter Zielpersonen entspricht."
      },
      "question": {
        "en": "Which Face service operation best fits comparing a traveler's face to a watchlist of enrolled faces?",
        "de": "Welche Operation des Face-Dienstes passt am besten dazu, das Gesicht eines Reisenden mit einer Beobachtungsliste registrierter Gesichter zu vergleichen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Face identification",
            "de": "Gesichtsidentifikation"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Face verification",
            "de": "Gesichtsverifikation"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Optical character recognition",
            "de": "Optische Zeichenerkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech-to-text",
            "de": "Speech-to-Text"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "This is a one-to-many comparison against a known group, which is the face identification scenario.",
        "de": "Dies ist ein Eins-zu-viele-Vergleich mit einer bekannten Gruppe, also das Szenario der Gesichtsidentifikation."
      },
      "hint": {
        "en": "A watchlist implies matching against many known faces.",
        "de": "Eine Beobachtungsliste bedeutet Abgleich mit vielen bekannten Gesichtern."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/face/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-168",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A hotel chain wants to track guest satisfaction by analyzing thousands of online reviews.",
        "de": "Eine Hotelkette möchte die Gästezufriedenheit verfolgen, indem sie Tausende Online-Bewertungen analysiert."
      },
      "question": {
        "en": "Which text analytics capability determines whether reviews are positive, negative, or neutral?",
        "de": "Welche Textanalysefähigkeit bestimmt, ob Bewertungen positiv, negativ oder neutral sind?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Sentiment analysis",
            "de": "Stimmungsanalyse"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Sentiment analysis measures the opinion or emotional polarity expressed in text.",
        "de": "Die Stimmungsanalyse misst die geäußerte Meinung oder emotionale Polarität in Texten."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about whether the text feels positive or negative.",
        "de": "Denken Sie daran, ob der Text positiv oder negativ wirkt."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-169",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which capability identifies the main topics or most important expressions in a document?",
        "de": "Welche Fähigkeit identifiziert die Hauptthemen oder wichtigsten Ausdrücke in einem Dokument?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Key phrase extraction",
            "de": "Schlüsselbegriffsextraktion"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Face verification",
            "de": "Gesichtsverifikation"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Key phrase extraction returns important terms and phrases that summarize the content of the text.",
        "de": "Die Schlüsselbegriffsextraktion liefert wichtige Begriffe und Ausdrücke, die den Inhalt des Textes zusammenfassen."
      },
      "hint": {
        "en": "Look for the feature that highlights important phrases.",
        "de": "Suchen Sie nach der Funktion, die wichtige Ausdrücke hervorhebt."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-170",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which capability recognizes people, organizations, and locations mentioned in text?",
        "de": "Welche Fähigkeit erkennt in Text erwähnte Personen, Organisationen und Orte?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Named entity recognition",
            "de": "Benannte Entitätenerkennung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Semantic segmentation",
            "de": "Semantische Segmentierung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Named entity recognition identifies and categorizes specific entities such as people, companies, dates, and locations.",
        "de": "Die benannte Entitätenerkennung identifiziert und kategorisiert spezifische Entitäten wie Personen, Unternehmen, Daten und Orte."
      },
      "hint": {
        "en": "Think proper nouns and entity types.",
        "de": "Denken Sie an Eigennamen und Entitätstypen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-171",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which capability helps detect phone numbers, national IDs, or credit card numbers in text?",
        "de": "Welche Fähigkeit hilft dabei, Telefonnummern, nationale Ausweisnummern oder Kreditkartennummern in Texten zu erkennen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "PII detection",
            "de": "PII-Erkennung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Personally identifiable information detection finds sensitive data elements that may need masking or protection.",
        "de": "Die Erkennung personenbezogener Informationen findet sensible Datenelemente, die maskiert oder geschützt werden müssen."
      },
      "hint": {
        "en": "Look for the feature that finds sensitive identifiers.",
        "de": "Suchen Sie nach der Funktion, die sensible Kennungen erkennt."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-172",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which capability identifies whether text is written in French, German, or another language?",
        "de": "Welche Fähigkeit erkennt, ob ein Text auf Französisch, Deutsch oder in einer anderen Sprache geschrieben ist?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Language detection",
            "de": "Spracherkennung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Face identification",
            "de": "Gesichtsidentifikation"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Language detection determines the language of text so downstream processing can choose the right model or workflow.",
        "de": "Die Spracherkennung bestimmt die Sprache eines Textes, damit nachgelagerte Verarbeitung das richtige Modell oder den richtigen Workflow wählen kann."
      },
      "hint": {
        "en": "It tells you what language the text is in.",
        "de": "Sie sagt Ihnen, in welcher Sprache der Text verfasst ist."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-173",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A help desk bot must recognize requests such as password reset, refund request, and shipping status.",
        "de": "Ein Helpdesk-Bot muss Anfragen wie Passwort zurücksetzen, Erstattung anfordern und Versandstatus erkennen."
      },
      "question": {
        "en": "Which capability is best for mapping utterances such as ResetPassword or CancelSubscription to custom intents?",
        "de": "Welche Fähigkeit eignet sich am besten, um Äußerungen wie PasswortZurücksetzen oder AboKündigen benutzerdefinierten Intents zuzuordnen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Conversational Language Understanding",
            "de": "Conversational Language Understanding"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Sentiment analysis",
            "de": "Stimmungsanalyse"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Conversational Language Understanding, or CLU, is used to build custom intent and entity models for conversational text.",
        "de": "Conversational Language Understanding, kurz CLU, wird verwendet, um benutzerdefinierte Intent- und Entitätsmodelle für Konversationstext zu erstellen."
      },
      "hint": {
        "en": "The task is intent detection for a specific domain.",
        "de": "Die Aufgabe ist Intent-Erkennung für eine bestimmte Domäne."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/conversational-language-understanding/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-174",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which capability is designed to return answers from a curated set of FAQs or knowledge-base documents?",
        "de": "Welche Fähigkeit ist dafür ausgelegt, Antworten aus einer kuratierten Menge von FAQs oder Wissensdatenbankdokumenten zurückzugeben?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Question answering",
            "de": "Fragebeantwortung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Image segmentation",
            "de": "Bildsegmentierung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Question answering uses knowledge sources to provide direct answers to user questions.",
        "de": "Fragebeantwortung verwendet Wissensquellen, um direkte Antworten auf Benutzerfragen zu liefern."
      },
      "hint": {
        "en": "Think FAQ bot backed by known sources.",
        "de": "Denken Sie an einen FAQ-Bot mit bekannten Quellen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/question-answering/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-175",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "When is custom text classification especially useful?",
        "de": "Wann ist benutzerdefinierte Textklassifikation besonders nützlich?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "When you need to assign your own business categories to documents or messages",
            "de": "Wenn Sie Dokumenten oder Nachrichten eigene Geschäftskategorien zuweisen müssen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "When you need to locate people in a video",
            "de": "Wenn Sie Personen in einem Video lokalisieren müssen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "When you need to label each pixel in an image",
            "de": "Wenn Sie jedes Pixel in einem Bild beschriften müssen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "When you need to train a house price regression model",
            "de": "Wenn Sie ein Regressionsmodell für Hauspreise trainieren müssen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Custom text classification lets you define your own labels such as Legal, Billing, or Technical and train a model to assign them.",
        "de": "Mit benutzerdefinierter Textklassifikation können Sie eigene Labels wie Recht, Abrechnung oder Technik definieren und ein Modell trainieren, diese zuzuweisen."
      },
      "hint": {
        "en": "The categories come from your own domain.",
        "de": "Die Kategorien stammen aus Ihrer eigenen Domäne."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-176",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which Speech service capability converts spoken audio into written text?",
        "de": "Welche Fähigkeit des Speech-Dienstes wandelt gesprochene Audiodaten in geschriebenen Text um?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Speech-to-text",
            "de": "Speech-to-Text"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Text-to-speech",
            "de": "Text-to-Speech"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Speech-to-text produces transcripts from audio input such as calls, meetings, or dictated notes.",
        "de": "Speech-to-Text erzeugt Transkripte aus Audioeingaben wie Anrufen, Besprechungen oder diktierten Notizen."
      },
      "hint": {
        "en": "The output is text.",
        "de": "Die Ausgabe ist Text."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-177",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which Speech service capability generates natural-sounding audio from written text?",
        "de": "Welche Fähigkeit des Speech-Dienstes erzeugt natürlich klingende Audiodaten aus geschriebenem Text?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Text-to-speech",
            "de": "Text-to-Speech"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Speech-to-text",
            "de": "Speech-to-Text"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Language detection",
            "de": "Spracherkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Text-to-speech converts written content into synthesized spoken audio.",
        "de": "Text-to-Speech wandelt geschriebene Inhalte in synthetisierte gesprochene Audiodaten um."
      },
      "hint": {
        "en": "The input is text and the output is audio.",
        "de": "Die Eingabe ist Text und die Ausgabe Audio."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-178",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which capability translates spoken Spanish into spoken English in near real time?",
        "de": "Welche Fähigkeit übersetzt gesprochenes Spanisch nahezu in Echtzeit in gesprochenes Englisch?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Speech translation",
            "de": "Sprachübersetzung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Key phrase extraction",
            "de": "Schlüsselbegriffsextraktion"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Semantic segmentation",
            "de": "Semantische Segmentierung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Speech translation combines speech recognition, language translation, and often speech synthesis for multilingual spoken interactions.",
        "de": "Sprachübersetzung kombiniert Spracherkennung, Sprachübersetzung und oft Sprachsynthese für mehrsprachige gesprochene Interaktionen."
      },
      "hint": {
        "en": "It starts with speech and ends in another language.",
        "de": "Sie beginnt mit Sprache und endet in einer anderen Sprache."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-179",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which Azure AI service is best for translating website text between many languages?",
        "de": "Welcher Azure-AI-Dienst eignet sich am besten, um Website-Texte zwischen vielen Sprachen zu übersetzen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Face service",
            "de": "Face-Dienst"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Custom Vision",
            "de": "Custom Vision"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Azure Machine Learning designer",
            "de": "Azure Machine Learning Designer"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure AI Translator is designed for language translation scenarios involving text across many supported languages.",
        "de": "Azure AI Translator ist für Sprachübersetzungsszenarien mit Text in vielen unterstützten Sprachen ausgelegt."
      },
      "hint": {
        "en": "Choose the text translation service.",
        "de": "Wählen Sie den Dienst für Textübersetzung."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/translator/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-180",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which capabilities are provided by Azure AI Language? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Fähigkeiten werden von Azure AI Language bereitgestellt? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Sentiment analysis",
            "de": "Stimmungsanalyse"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Key phrase extraction",
            "de": "Schlüsselbegriffsextraktion"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "PII detection",
            "de": "PII-Erkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "C"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure AI Language includes many NLP capabilities such as sentiment, key phrase extraction, and PII detection. Object detection belongs to vision.",
        "de": "Azure AI Language umfasst viele NLP-Funktionen wie Stimmungsanalyse, Schlüsselbegriffsextraktion und PII-Erkennung. Objekterkennung gehört zur Vision."
      },
      "hint": {
        "en": "Pick the text-focused capabilities.",
        "de": "Wählen Sie die textbezogenen Fähigkeiten."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-181",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A support team wants a bot that answers common product questions from approved documentation.",
        "de": "Ein Supportteam möchte einen Bot, der häufige Produktfragen aus freigegebener Dokumentation beantwortet."
      },
      "question": {
        "en": "Which capability should you use to build a chatbot that answers product FAQs from trusted documents?",
        "de": "Welche Fähigkeit sollten Sie verwenden, um einen Chatbot zu erstellen, der Produkt-FAQs aus vertrauenswürdigen Dokumenten beantwortet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Question answering",
            "de": "Fragebeantwortung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Face verification",
            "de": "Gesichtsverifikation"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Question answering is designed for knowledge-based responses from curated content such as FAQs and manuals.",
        "de": "Fragebeantwortung ist für wissensbasierte Antworten aus kuratierten Inhalten wie FAQs und Handbüchern ausgelegt."
      },
      "hint": {
        "en": "The bot needs answers grounded in known documents.",
        "de": "Der Bot benötigt Antworten, die auf bekannten Dokumenten basieren."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/question-answering/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-182",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A financial institution must prevent sensitive identifiers from being stored unprotected in ticket systems.",
        "de": "Ein Finanzinstitut muss verhindern, dass sensible Kennungen ungeschützt in Ticketsystemen gespeichert werden."
      },
      "question": {
        "en": "Which capability should a bank use to find account numbers and national IDs in support tickets before saving them?",
        "de": "Welche Fähigkeit sollte eine Bank verwenden, um Kontonummern und nationale Ausweisnummern in Supporttickets vor dem Speichern zu finden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "PII detection",
            "de": "PII-Erkennung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Named entity recognition only",
            "de": "Nur benannte Entitätenerkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "PII detection is specifically intended to locate sensitive personally identifiable data for masking, alerting, or protection.",
        "de": "Die PII-Erkennung ist speziell dafür gedacht, sensible personenbezogene Daten zur Maskierung, Warnung oder zum Schutz zu lokalisieren."
      },
      "hint": {
        "en": "The requirement is finding sensitive identifiers.",
        "de": "Die Anforderung ist das Auffinden sensibler Kennungen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-183",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "How does Conversational Language Understanding differ from sentiment analysis?",
        "de": "Wodurch unterscheidet sich Conversational Language Understanding von der Stimmungsanalyse?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "CLU maps utterances to custom intents and entities, while sentiment analysis estimates opinion polarity",
            "de": "CLU ordnet Äußerungen benutzerdefinierten Intents und Entitäten zu, während Stimmungsanalyse die Meinungs-Polarität schätzt"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "CLU reads printed forms, while sentiment analysis detects faces",
            "de": "CLU liest gedruckte Formulare, während Stimmungsanalyse Gesichter erkennt"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "CLU predicts numeric values, while sentiment analysis clusters users",
            "de": "CLU sagt numerische Werte voraus, während Stimmungsanalyse Benutzer gruppiert"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "There is no difference",
            "de": "Es gibt keinen Unterschied"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "CLU is for understanding domain-specific intents and entities in conversation, while sentiment analysis judges positive, negative, or neutral tone.",
        "de": "CLU dient dem Verstehen domänenspezifischer Intents und Entitäten in Konversationen, während die Stimmungsanalyse den positiven, negativen oder neutralen Ton beurteilt."
      },
      "hint": {
        "en": "One understands intent, the other measures attitude.",
        "de": "Das eine versteht Absichten, das andere misst die Haltung."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/conversational-language-understanding/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-184",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "Conference attendees want the speaker's words shown on screen in their own language.",
        "de": "Konferenzteilnehmer möchten die Worte des Sprechers in ihrer eigenen Sprache auf dem Bildschirm sehen."
      },
      "question": {
        "en": "Which capability is the best fit for live subtitles in another language during a conference talk?",
        "de": "Welche Fähigkeit passt am besten zu Live-Untertiteln in einer anderen Sprache während eines Konferenzvortrags?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Speech translation",
            "de": "Sprachübersetzung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Key phrase extraction",
            "de": "Schlüsselbegriffsextraktion"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Face identification",
            "de": "Gesichtsidentifikation"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Semantic segmentation",
            "de": "Semantische Segmentierung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Speech translation can transcribe spoken audio and translate it into another language for real-time multilingual experiences.",
        "de": "Sprachübersetzung kann gesprochene Audiodaten transkribieren und in eine andere Sprache übersetzen, um Echtzeit-Mehrsprachigkeit zu ermöglichen."
      },
      "hint": {
        "en": "It starts with speech and ends with translated text or speech.",
        "de": "Sie beginnt mit Sprache und endet mit übersetztem Text oder Sprache."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-185",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which capability should you use when you simply need to detect whether incoming text is French or German?",
        "de": "Welche Fähigkeit sollten Sie verwenden, wenn Sie lediglich erkennen müssen, ob eingehender Text auf Französisch oder Deutsch verfasst ist?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Language detection",
            "de": "Spracherkennung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Custom text classification",
            "de": "Benutzerdefinierte Textklassifikation"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Face verification",
            "de": "Gesichtsverifikation"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Language detection is the built-in NLP capability for identifying the language of text.",
        "de": "Die Spracherkennung ist die integrierte NLP-Fähigkeit zur Identifikation der Sprache eines Textes."
      },
      "hint": {
        "en": "No custom categories are needed; just the language.",
        "de": "Es werden keine benutzerdefinierten Kategorien benötigt, nur die Sprache."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-186",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What does Azure OpenAI Service provide?",
        "de": "Was stellt Azure OpenAI Service bereit?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Managed access to powerful OpenAI models within Azure",
            "de": "Verwalteten Zugriff auf leistungsstarke OpenAI-Modelle innerhalb von Azure"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "A physical robot for warehouse tasks",
            "de": "Einen physischen Roboter für Lageraufgaben"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Only relational database storage",
            "de": "Nur relationale Datenbankspeicherung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "A replacement for all Azure identity services",
            "de": "Einen Ersatz für alle Azure-Identitätsdienste"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure OpenAI Service offers access to models such as GPT and DALL-E in Azure with enterprise controls and integration options.",
        "de": "Azure OpenAI Service bietet Zugriff auf Modelle wie GPT und DALL-E in Azure mit Unternehmenssteuerungen und Integrationsmöglichkeiten."
      },
      "hint": {
        "en": "It is about hosted AI models, not robots or databases.",
        "de": "Es geht um gehostete KI-Modelle und nicht um Roboter oder Datenbanken."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-187",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "GPT models are especially well suited for which kind of task?",
        "de": "Für welche Art von Aufgabe eignen sich GPT-Modelle besonders gut?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Generating and understanding natural language",
            "de": "Natürliche Sprache zu generieren und zu verstehen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Measuring room temperature",
            "de": "Raumtemperatur zu messen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Detecting faces without any vision processing",
            "de": "Gesichter ohne jegliche Vision-Verarbeitung zu erkennen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Sorting hardware components physically",
            "de": "Hardwarekomponenten physisch zu sortieren"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "GPT models are large language models designed for chat, summarization, drafting, question answering, and other text-centric tasks.",
        "de": "GPT-Modelle sind große Sprachmodelle, die für Chat, Zusammenfassungen, Entwürfe, Fragebeantwortung und andere textzentrierte Aufgaben entwickelt wurden."
      },
      "hint": {
        "en": "Choose the text-centered workload.",
        "de": "Wählen Sie den textzentrierten Workload."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models"
    },
    {
      "id": "ai900-188",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What is DALL-E primarily used for?",
        "de": "Wofür wird DALL-E hauptsächlich verwendet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Generating images from text descriptions",
            "de": "Bilder aus Textbeschreibungen zu generieren"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Running SQL joins",
            "de": "SQL-Joins auszuführen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Detecting anomalies in sensor readings",
            "de": "Anomalien in Sensorwerten zu erkennen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Classifying support tickets",
            "de": "Supporttickets zu klassifizieren"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "DALL-E is an image generation model that creates visuals based on natural language prompts.",
        "de": "DALL-E ist ein Bildgenerierungsmodell, das auf Basis von Prompts in natürlicher Sprache visuelle Inhalte erstellt."
      },
      "hint": {
        "en": "Think text-to-image generation.",
        "de": "Denken Sie an Text-zu-Bild-Generierung."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models"
    },
    {
      "id": "ai900-189",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What are embeddings in generative AI solutions?",
        "de": "Was sind Embeddings in generativen KI-Lösungen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Numeric vectors that capture semantic meaning",
            "de": "Numerische Vektoren, die semantische Bedeutung erfassen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Image files used for OCR",
            "de": "Bilddateien, die für OCR verwendet werden"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "A replacement for system prompts",
            "de": "Ein Ersatz für Systemprompts"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "A type of SQL index only",
            "de": "Nur eine Art von SQL-Index"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Embeddings convert text or other content into vectors so systems can compare semantic similarity and retrieve related information.",
        "de": "Embeddings wandeln Text oder andere Inhalte in Vektoren um, sodass Systeme semantische Ähnlichkeit vergleichen und verwandte Informationen abrufen können."
      },
      "hint": {
        "en": "They represent meaning in vector form.",
        "de": "Sie stellen Bedeutung in Vektorform dar."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models"
    },
    {
      "id": "ai900-190",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "You want the assistant to always answer in concise bullet points and never provide legal advice.",
        "de": "Sie möchten, dass der Assistent immer in knappen Aufzählungspunkten antwortet und niemals Rechtsberatung gibt."
      },
      "question": {
        "en": "Which chat message type should contain broad rules such as tone, formatting, and prohibited topics?",
        "de": "Welcher Chat-Nachrichtentyp sollte allgemeine Regeln wie Ton, Formatierung und verbotene Themen enthalten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "System message",
            "de": "Systemnachricht"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "User message",
            "de": "Benutzernachricht"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Assistant message",
            "de": "Assistentennachricht"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Reference image",
            "de": "Referenzbild"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "The system message sets the assistant's overall behavior, constraints, and style across the conversation.",
        "de": "Die Systemnachricht legt das allgemeine Verhalten, die Einschränkungen und den Stil des Assistenten über die gesamte Konversation hinweg fest."
      },
      "hint": {
        "en": "It defines the assistant's ground rules.",
        "de": "Sie definiert die Grundregeln des Assistenten."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering"
    },
    {
      "id": "ai900-191",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "In a chat completion request, what does a user message represent?",
        "de": "Was stellt in einer Chat-Completion-Anfrage eine Benutzernachricht dar?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "The current instruction or question from the end user",
            "de": "Die aktuelle Anweisung oder Frage des Endbenutzers"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "The model's previous answer",
            "de": "Die vorherige Antwort des Modells"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "A list of model safety ratings",
            "de": "Eine Liste von Modellsicherheitsbewertungen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "A vector embedding",
            "de": "Ein Vektor-Embedding"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "User messages contain what the human is asking or providing in the conversation.",
        "de": "Benutzernachrichten enthalten, was der Mensch in der Konversation fragt oder bereitstellt."
      },
      "hint": {
        "en": "It is the human's turn in the chat.",
        "de": "Es ist der Zug des Menschen im Chat."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering"
    },
    {
      "id": "ai900-192",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Why are assistant messages included in a multi-turn chat?",
        "de": "Warum werden Assistentennachrichten in einem mehrstufigen Chat einbezogen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "To preserve previous model replies as conversation context",
            "de": "Um frühere Modellantworten als Gesprächskontext zu erhalten"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "To store OCR coordinates",
            "de": "Um OCR-Koordinaten zu speichern"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "To replace the system message permanently",
            "de": "Um die Systemnachricht dauerhaft zu ersetzen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "To classify images into categories",
            "de": "Um Bilder in Kategorien zu klassifizieren"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Assistant messages help the model maintain conversation continuity by including prior responses in the context.",
        "de": "Assistentennachrichten helfen dem Modell, die Kontinuität der Konversation zu wahren, indem frühere Antworten in den Kontext einbezogen werden."
      },
      "hint": {
        "en": "They carry the assistant's prior turns forward.",
        "de": "Sie tragen die früheren Züge des Assistenten fort."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering"
    },
    {
      "id": "ai900-193",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "How should you generally adjust temperature if you want more consistent and less random responses?",
        "de": "Wie sollten Sie die Temperatur im Allgemeinen anpassen, wenn Sie konsistentere und weniger zufällige Antworten wünschen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Lower it",
            "de": "Sie senken"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Raise it to the maximum",
            "de": "Sie auf das Maximum erhöhen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Replace it with OCR",
            "de": "Sie durch OCR ersetzen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Disable the prompt entirely",
            "de": "Den Prompt vollständig deaktivieren"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Lower temperature usually produces more deterministic output, while higher temperature increases variability and creativity.",
        "de": "Eine niedrigere Temperatur erzeugt in der Regel deterministischere Ausgaben, während eine höhere Temperatur Variabilität und Kreativität erhöht."
      },
      "hint": {
        "en": "Less randomness usually means lower temperature.",
        "de": "Weniger Zufälligkeit bedeutet normalerweise niedrigere Temperatur."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering"
    },
    {
      "id": "ai900-194",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What does the max tokens setting mainly control?",
        "de": "Was steuert die Einstellung für maximale Tokens hauptsächlich?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "The upper limit on generated output length",
            "de": "Die Obergrenze der generierten Ausgabelänge"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "The number of users in a tenant",
            "de": "Die Anzahl der Benutzer in einem Tenant"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "The count of training images in Custom Vision",
            "de": "Die Anzahl der Trainingsbilder in Custom Vision"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "The number of tables in a database",
            "de": "Die Anzahl der Tabellen in einer Datenbank"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Max tokens limits how much content the model can generate in a response, which affects length and cost.",
        "de": "Max Tokens begrenzen, wie viel Inhalt das Modell in einer Antwort erzeugen kann, was sich auf Länge und Kosten auswirkt."
      },
      "hint": {
        "en": "Think response length, not model intelligence.",
        "de": "Denken Sie an die Antwortlänge und nicht an Modellintelligenz."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models"
    },
    {
      "id": "ai900-195",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A company wants answers based on its latest internal manuals rather than only the model's pretrained knowledge.",
        "de": "Ein Unternehmen möchte Antworten auf Basis seiner neuesten internen Handbücher statt nur des vortrainierten Wissens des Modells."
      },
      "question": {
        "en": "Which architecture pattern best fits a chatbot that answers from current company manuals stored in Azure AI Search?",
        "de": "Welches Architekturpattern passt am besten zu einem Chatbot, der aus aktuellen Unternehmenshandbüchern in Azure AI Search antwortet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Retrieval-augmented generation",
            "de": "Retrieval-Augmented Generation"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Only speech synthesis",
            "de": "Nur Sprachsynthese"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Retrieval-augmented generation, or RAG, retrieves relevant documents at runtime and provides them as grounding context for the model.",
        "de": "Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, ruft zur Laufzeit relevante Dokumente ab und stellt sie dem Modell als Grounding-Kontext bereit."
      },
      "hint": {
        "en": "The design combines retrieval with generation.",
        "de": "Das Design kombiniert Abruf mit Generierung."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/use-your-data"
    },
    {
      "id": "ai900-196",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What is the main purpose of content filtering in Azure OpenAI Service?",
        "de": "Was ist der Hauptzweck der Inhaltsfilterung im Azure OpenAI Service?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "To help detect and block harmful or unsafe prompts and responses",
            "de": "Dazu beizutragen, schädliche oder unsichere Prompts und Antworten zu erkennen und zu blockieren"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "To increase database storage space",
            "de": "Den Datenbankspeicher zu vergrößern"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "To replace all human review",
            "de": "Jegliche menschliche Prüfung zu ersetzen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "To classify images into object categories",
            "de": "Bilder in Objektkategorien zu klassifizieren"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Content filtering is a safety mechanism that helps identify and mitigate harmful or policy-violating content in prompts and outputs.",
        "de": "Inhaltsfilterung ist ein Sicherheitsmechanismus, der dabei hilft, schädliche oder richtlinienverletzende Inhalte in Prompts und Ausgaben zu erkennen und zu begrenzen."
      },
      "hint": {
        "en": "Think safety controls for prompts and completions.",
        "de": "Denken Sie an Sicherheitskontrollen für Prompts und Vervollständigungen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/content-filter"
    },
    {
      "id": "ai900-197",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What is a copilot in the context of generative AI solutions?",
        "de": "Was ist ein Copilot im Kontext generativer KI-Lösungen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "An AI assistant embedded in an app to help users complete tasks",
            "de": "Ein in eine App eingebetteter KI-Assistent, der Benutzern hilft, Aufgaben zu erledigen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "A physical drone that captures images",
            "de": "Eine physische Drohne, die Bilder aufnimmt"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "A clustering algorithm for unlabeled data",
            "de": "Ein Clustering-Algorithmus für unbeschriftete Daten"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "A replacement for Azure subscriptions",
            "de": "Ein Ersatz für Azure-Abonnements"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "A copilot combines model output with app context, business data, and actions to assist users in a workflow.",
        "de": "Ein Copilot kombiniert Modellausgaben mit Anwendungskontext, Geschäftsdaten und Aktionen, um Benutzer in einem Workflow zu unterstützen."
      },
      "hint": {
        "en": "It is an in-app assistant, not just a standalone model.",
        "de": "Es ist ein Assistent in der App und nicht nur ein eigenständiges Modell."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-198",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which practices support responsible use of generative AI? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Praktiken unterstützen den verantwortungsvollen Einsatz generativer KI? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Ground responses in trusted data when possible",
            "de": "Antworten nach Möglichkeit auf vertrauenswürdigen Daten gründen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Monitor user feedback and abuse patterns",
            "de": "Benutzerfeedback und Missbrauchsmuster überwachen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Assume every model output is automatically correct",
            "de": "Annehmen, dass jede Modellausgabe automatisch korrekt ist"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Add human review for high-impact decisions",
            "de": "Menschliche Prüfung für Entscheidungen mit hoher Auswirkung hinzufügen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "D"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Responsible generative AI includes grounding, monitoring, and human oversight. Model outputs can still be wrong or unsafe.",
        "de": "Verantwortungsvolle generative KI umfasst Grounding, Überwachung und menschliche Aufsicht. Modellausgaben können weiterhin falsch oder unsicher sein."
      },
      "hint": {
        "en": "Pick the controls that reduce risk and improve trust.",
        "de": "Wählen Sie die Kontrollen, die Risiken senken und Vertrauen stärken."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-199",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A legal team wants every answer to reference the exact contract passages that support it.",
        "de": "Ein Rechtsteam möchte, dass jede Antwort die genauen Vertragsstellen referenziert, die sie stützen."
      },
      "question": {
        "en": "Which technique most directly helps a legal assistant answer only from retrieved contracts and cite the clauses used?",
        "de": "Welche Technik hilft am direktesten dabei, dass ein juristischer Assistent nur aus abgerufenen Verträgen antwortet und die verwendeten Klauseln zitiert?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Grounding the prompt with retrieved documents and asking for citations",
            "de": "Den Prompt mit abgerufenen Dokumenten zu grounden und Quellenangaben anzufordern"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Increasing temperature to maximize creativity",
            "de": "Die Temperatur zu erhöhen, um Kreativität zu maximieren"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Removing system instructions",
            "de": "Systemanweisungen zu entfernen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Replacing the solution with OCR only",
            "de": "Die Lösung nur durch OCR zu ersetzen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Grounding with retrieved source material helps keep answers tied to trusted documents, and requesting citations improves traceability.",
        "de": "Grounding mit abgerufenem Quellenmaterial hilft dabei, Antworten an vertrauenswürdige Dokumente zu binden, und das Anfordern von Zitaten verbessert die Nachvollziehbarkeit."
      },
      "hint": {
        "en": "The goal is evidence-backed answers from known sources.",
        "de": "Das Ziel sind belegte Antworten aus bekannten Quellen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/use-your-data"
    },
    {
      "id": "ai900-200",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "Your application sends lengthy conversation history, several retrieved documents, and asks for a long answer.",
        "de": "Ihre Anwendung sendet einen langen Gesprächsverlauf, mehrere abgerufene Dokumente und fordert eine lange Antwort an."
      },
      "question": {
        "en": "What limit are you likely hitting if long chat history plus retrieved documents no longer fit in one model request?",
        "de": "Welche Grenze erreichen Sie wahrscheinlich, wenn ein langer Chatverlauf plus abgerufene Dokumente nicht mehr in eine Modellanfrage passen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "The context window",
            "de": "Das Kontextfenster"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "The number of Azure regions",
            "de": "Die Anzahl der Azure-Regionen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "The number of CSS styles",
            "de": "Die Anzahl der CSS-Stile"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "The count of Face API persons",
            "de": "Die Anzahl der Face-API-Personen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "The context window is the amount of tokenized content the model can consider in a single interaction.",
        "de": "Das Kontextfenster ist die Menge tokenisierter Inhalte, die das Modell in einer einzelnen Interaktion berücksichtigen kann."
      },
      "hint": {
        "en": "Too much prompt content points to the context limit.",
        "de": "Zu viel Prompt-Inhalt weist auf die Kontextgrenze hin."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models"
    },
    {
      "id": "ai900-201",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Why are embeddings useful in retrieval-augmented generation solutions?",
        "de": "Warum sind Embeddings in Retrieval-Augmented-Generation-Lösungen nützlich?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "They enable semantic similarity search for relevant content",
            "de": "Sie ermöglichen semantische Ähnlichkeitssuche nach relevanten Inhalten"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "They add more GPU fans",
            "de": "Sie fügen mehr GPU-Lüfter hinzu"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "They replace all prompts",
            "de": "Sie ersetzen alle Prompts"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "They classify document pages by color",
            "de": "Sie klassifizieren Dokumentseiten nach Farbe"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Embeddings help compare meaning rather than exact words, improving retrieval of related passages for grounding.",
        "de": "Embeddings helfen, Bedeutung statt exakter Wörter zu vergleichen, und verbessern so den Abruf verwandter Passagen für Grounding."
      },
      "hint": {
        "en": "Think semantic search, not keyword search only.",
        "de": "Denken Sie an semantische Suche und nicht nur an Stichwortsuche."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/use-your-data"
    },
    {
      "id": "ai900-202",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which prompt engineering practice often improves the consistency of a model's output format?",
        "de": "Welche Prompt-Engineering-Praxis verbessert häufig die Konsistenz des Ausgabeformats eines Modells?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Providing clear instructions and examples",
            "de": "Klare Anweisungen und Beispiele bereitzustellen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Deleting all user messages",
            "de": "Alle Benutzernachrichten zu löschen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Raising temperature randomly for each call",
            "de": "Die Temperatur bei jedem Aufruf zufällig zu erhöhen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Removing grounding data",
            "de": "Grounding-Daten zu entfernen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Specific instructions and examples reduce ambiguity and help the model follow a desired structure.",
        "de": "Konkrete Anweisungen und Beispiele reduzieren Mehrdeutigkeit und helfen dem Modell, einer gewünschten Struktur zu folgen."
      },
      "hint": {
        "en": "Show the model what good output looks like.",
        "de": "Zeigen Sie dem Modell, wie gute Ausgabe aussieht."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering"
    },
    {
      "id": "ai900-203",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A marketing team wants to turn structured feature bullets into polished product descriptions.",
        "de": "Ein Marketingteam möchte strukturierte Funktionsstichpunkte in ausgearbeitete Produktbeschreibungen umwandeln."
      },
      "question": {
        "en": "Which model family is the best fit for drafting first-pass product descriptions from a list of bullet points?",
        "de": "Welche Modelfamilie eignet sich am besten, um aus einer Liste von Stichpunkten erste Produktbeschreibungen zu entwerfen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "GPT",
            "de": "GPT"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "A regression model",
            "de": "Ein Regressionsmodell"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "An object detection model",
            "de": "Ein Objekterkennungsmodell"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "A clustering algorithm",
            "de": "Ein Clustering-Algorithmus"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Drafting natural-sounding text from prompts is a typical GPT use case.",
        "de": "Das Erstellen natürlich klingender Texte aus Prompts ist ein typischer GPT-Anwendungsfall."
      },
      "hint": {
        "en": "This is a text generation task.",
        "de": "Dies ist eine Textgenerierungsaufgabe."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models"
    },
    {
      "id": "ai900-204",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A design team wants several visual directions based on a written creative brief.",
        "de": "Ein Designteam möchte mehrere visuelle Richtungen auf Basis eines schriftlichen Kreativbriefings."
      },
      "question": {
        "en": "Which model is the best fit for creating concept images for an advertising campaign from written descriptions?",
        "de": "Welches Modell eignet sich am besten, um aus schriftlichen Beschreibungen Konzeptbilder für eine Werbekampagne zu erstellen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "DALL-E",
            "de": "DALL-E"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "CLU",
            "de": "CLU"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Sentiment analysis",
            "de": "Stimmungsanalyse"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "DALL-E is designed for text-to-image generation, which fits concept art and creative image ideation.",
        "de": "DALL-E ist für Text-zu-Bild-Generierung ausgelegt und passt daher zu Konzeptgrafiken und kreativer Bildidee."
      },
      "hint": {
        "en": "The output needed is images, not text labels.",
        "de": "Die benötigte Ausgabe sind Bilder und keine Textlabels."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models"
    },
    {
      "id": "ai900-205",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "After deploying a generative AI application, what should the team continue to do to support responsible use?",
        "de": "Was sollte das Team nach der Bereitstellung einer generativen KI-Anwendung weiterhin tun, um einen verantwortungsvollen Einsatz zu unterstützen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Monitor outputs and user feedback and refine prompts or safety controls",
            "de": "Ausgaben und Benutzerfeedback überwachen und Prompts oder Sicherheitskontrollen verfeinern"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Assume the model will stay correct forever",
            "de": "Davon ausgehen, dass das Modell für immer korrekt bleibt"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Remove all logging and review processes",
            "de": "Alle Protokollierungs- und Prüfprozesse entfernen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Increase temperature for every request",
            "de": "Die Temperatur für jede Anfrage erhöhen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Responsible generative AI is ongoing. Teams should monitor behavior, learn from feedback, and adjust guardrails as needed.",
        "de": "Verantwortungsvolle generative KI ist ein fortlaufender Prozess. Teams sollten das Verhalten überwachen, aus Feedback lernen und Leitplanken bei Bedarf anpassen."
      },
      "hint": {
        "en": "Safety work continues after launch.",
        "de": "Sicherheitsarbeit endet nicht mit dem Start."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/overview"
    }
  ];
  if (window.ExamData && window.ExamData['ai-900']) {
    window.ExamData['ai-900'].questions = window.ExamData['ai-900'].questions.concat(extra);
  }
})();
