window.ExamData = window.ExamData || {};
window.ExamData['ai-900'] = {
  "meta": {
    "id": "ai-900",
    "title": {
      "en": "Microsoft Azure AI Fundamentals",
      "de": "Microsoft Azure KI-Grundlagen"
    },
    "description": {
      "en": "This exam measures your ability to describe AI workloads, machine learning, computer vision, NLP, and generative AI on Azure.",
      "de": "Diese Prüfung misst Ihre Fähigkeit, KI-Workloads, maschinelles Lernen, Computer Vision, NLP und generative KI auf Azure zu beschreiben."
    },
    "icon": "🤖",
    "level": "fundamentals",
    "passingScore": 700,
    "totalTime": 85,
    "questionCount": "40-60",
    "msLearnUrl": "https://learn.microsoft.com/en-us/certifications/exams/ai-900/",
    "domains": [
      {
        "name": {
          "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
          "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
        },
        "weight": "15-20%"
      },
      {
        "name": {
          "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
          "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
        },
        "weight": "20-25%"
      },
      {
        "name": {
          "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
          "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
        },
        "weight": "15-20%"
      },
      {
        "name": {
          "en": "Describe Features of NLP on Azure",
          "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
        },
        "weight": "15-20%"
      },
      {
        "name": {
          "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
          "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
        },
        "weight": "15-20%"
      }
    ]
  },
  "questions": [
    {
      "id": "ai900-001",
      "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 directly concerned with preventing a loan approval model from disadvantaging a specific demographic group?",
        "de": "Welches Prinzip der verantwortungsvollen KI zielt am direktesten darauf ab, zu verhindern, dass ein Modell zur Kreditgenehmigung eine bestimmte demografische Gruppe benachteiligt?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Fairness",
            "de": "Fairness"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Reliability and safety",
            "de": "Zuverlässigkeit und Sicherheit"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Transparency",
            "de": "Transparenz"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Privacy and security",
            "de": "Datenschutz und Sicherheit"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Fairness focuses on reducing unwanted bias so that people in similar situations are treated similarly. Reliability and safety are about dependable operation, transparency is about understandability, and privacy and security protect data.",
        "de": "Fairness konzentriert sich darauf, unerwünschte Verzerrungen zu reduzieren, damit Menschen in vergleichbaren Situationen ähnlich behandelt werden. Zuverlässigkeit und Sicherheit betreffen den verlässlichen Betrieb, Transparenz die Nachvollziehbarkeit und Datenschutz sowie Sicherheit den Schutz von Daten."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about the principle that addresses bias between groups of people.",
        "de": "Denken Sie an das Prinzip, das Verzerrungen zwischen Personengruppen adressiert."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-002",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which Azure offering is best when you want to add prebuilt vision, speech, or language capabilities to an application with minimal machine learning expertise?",
        "de": "Welches Azure-Angebot ist am besten geeignet, wenn Sie einer Anwendung vorgefertigte Vision-, Sprach- oder Sprachanalyse-Funktionen mit minimalem Machine-Learning-Know-how hinzufügen möchten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Azure AI services",
            "de": "Azure AI Services"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Azure Machine Learning",
            "de": "Azure Machine Learning"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Azure Kubernetes Service",
            "de": "Azure Kubernetes Service"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Azure Virtual Machines",
            "de": "Azure Virtual Machines"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure AI services, formerly called Cognitive Services, provide ready-made APIs and models for vision, speech, language, search, and decision scenarios. Azure Machine Learning is better when you need to build, train, and manage custom models.",
        "de": "Azure AI Services, früher Cognitive Services genannt, stellen fertige APIs und Modelle für Vision-, Sprach-, Such- und Entscheidungs-Szenarien bereit. Azure Machine Learning ist besser geeignet, wenn Sie eigene Modelle erstellen, trainieren und verwalten möchten."
      },
      "hint": {
        "en": "Choose the service family with prebuilt AI APIs rather than a platform for full custom model development.",
        "de": "Wählen Sie die Dienstfamilie mit vorgefertigten KI-APIs und nicht eine Plattform für die vollständige Entwicklung eigener Modelle."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/what-are-ai-services"
    },
    {
      "id": "ai900-003",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "You need to predict the daily energy consumption of a factory in kilowatt-hours. What kind of AI workload is this?",
        "de": "Sie müssen den täglichen Energieverbrauch einer Fabrik in Kilowattstunden vorhersagen. Um welche Art von KI-Workload handelt es sich?"
      },
      "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": "Computer vision",
            "de": "Computer Vision"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "B"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Regression predicts a numeric value, such as cost, temperature, sales, or energy usage. Classification predicts categories, clustering groups similar unlabeled records, and computer vision analyzes images or video.",
        "de": "Regression sagt einen numerischen Wert voraus, zum Beispiel Kosten, Temperatur, Umsatz oder Energieverbrauch. Klassifizierung sagt Kategorien voraus, Clustering gruppiert ähnliche unbeschriftete Datensätze, und Computer Vision analysiert Bilder oder Videos."
      },
      "hint": {
        "en": "Ask whether the output is a category or a number.",
        "de": "Fragen Sie sich, ob die Ausgabe eine Kategorie oder eine Zahl ist."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-004",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A company receives thousands of emails each day and wants to automatically route each message to Billing, Sales, or Support based on the content.",
        "de": "Ein Unternehmen erhält täglich Tausende E-Mails und möchte jede Nachricht anhand ihres Inhalts automatisch an Abrechnung, Vertrieb oder Support weiterleiten."
      },
      "question": {
        "en": "Which kind of model should the company use?",
        "de": "Welche Art von Modell sollte das Unternehmen verwenden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "A classification model",
            "de": "Ein Klassifizierungsmodell"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "A regression model",
            "de": "Ein Regressionsmodell"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "A clustering algorithm",
            "de": "Einen Clustering-Algorithmus"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "An OCR model",
            "de": "Ein OCR-Modell"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "The target output is one of several known categories, so this is a classification problem. Regression predicts numbers, clustering finds unknown groupings without labels, and OCR extracts text from images.",
        "de": "Die Zielausgabe ist eine von mehreren bekannten Kategorien, daher handelt es sich um ein Klassifizierungsproblem. Regression sagt Zahlen voraus, Clustering findet unbekannte Gruppierungen ohne Labels, und OCR extrahiert Text aus Bildern."
      },
      "hint": {
        "en": "The email must end up in one predefined bucket.",
        "de": "Die E-Mail muss in einem vordefinierten Fach landen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-005",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "hard",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "A bank is reviewing a custom loan model before production. Which actions support responsible AI? (Choose all that apply.)",
        "de": "Eine Bank überprüft vor der Produktivsetzung ein eigenes Kreditmodell. Welche Maßnahmen unterstützen verantwortungsvolle KI? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Use representative training data from different applicant groups",
            "de": "Repräsentative Trainingsdaten aus unterschiedlichen Antragstellergruppen verwenden"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Hide decision logic and explanations from users",
            "de": "Entscheidungslogik und Erklärungen vor Benutzern verbergen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Monitor the model after deployment for drift and unexpected behavior",
            "de": "Das Modell nach der Bereitstellung auf Drift und unerwartetes Verhalten überwachen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Keep a human review path for high-impact decisions",
            "de": "Einen menschlichen Prüfpfad für Entscheidungen mit hoher Auswirkung beibehalten"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "C",
        "D"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Responsible AI includes using representative data, monitoring models after deployment, and providing human oversight for sensitive decisions. Hiding explanations works against transparency and accountability, especially in high-impact scenarios such as lending.",
        "de": "Verantwortungsvolle KI umfasst repräsentative Daten, die Überwachung von Modellen nach der Bereitstellung und menschliche Aufsicht bei sensiblen Entscheidungen. Erklärungen zu verbergen steht Transparenz und Verantwortlichkeit entgegen, besonders in folgenreichen Szenarien wie der Kreditvergabe."
      },
      "hint": {
        "en": "Look for options related to fairness, transparency, monitoring, and human accountability.",
        "de": "Achten Sie auf Optionen zu Fairness, Transparenz, Überwachung und menschlicher Verantwortlichkeit."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-006",
      "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": "You want to predict whether a customer will churn in the next 30 days. What type of machine learning problem is this?",
        "de": "Sie möchten vorhersagen, ob ein Kunde in den nächsten 30 Tagen abwandert. Um welche Art von Machine-Learning-Problem handelt es sich?"
      },
      "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": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Classification predicts a discrete label such as yes or no, fraud or not fraud, or churn or stay. Regression would be used if you needed a numeric value such as revenue or delivery time.",
        "de": "Klassifizierung sagt ein diskretes Label voraus, etwa Ja oder Nein, Betrug oder kein Betrug, oder Abwanderung oder Verbleib. Regression würde verwendet, wenn Sie einen numerischen Wert wie Umsatz oder Lieferzeit benötigen."
      },
      "hint": {
        "en": "The answer is a category, not a continuous number.",
        "de": "Die Antwort ist eine Kategorie und keine fortlaufende Zahl."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-007",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A taxi company has historical trip data and wants to estimate the fare amount for a new ride before the trip starts.",
        "de": "Ein Taxiunternehmen verfügt über historische Fahrtdaten und möchte den Fahrpreis für eine neue Fahrt vor dem Start schätzen."
      },
      "question": {
        "en": "Which machine learning task fits this requirement?",
        "de": "Welche Machine-Learning-Aufgabe passt zu dieser Anforderung?"
      },
      "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": "Anomaly detection in images",
            "de": "Anomalieerkennung in Bildern"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "The company wants a numeric output, namely the fare amount, so regression is appropriate. The model learns from labeled historical examples where the known result is the actual fare charged.",
        "de": "Das Unternehmen benötigt eine numerische Ausgabe, nämlich den Fahrpreis, daher ist Regression passend. Das Modell lernt aus gelabelten historischen Beispielen, bei denen das bekannte Ergebnis der tatsächlich berechnete Preis ist."
      },
      "hint": {
        "en": "Fare amount is measured as a number such as 18.50 or 42.10.",
        "de": "Der Fahrpreis ist eine Zahl wie 18,50 oder 42,10."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-008",
      "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 does clustering do in machine learning?",
        "de": "Was macht Clustering im Machine Learning?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Groups similar unlabeled items together",
            "de": "Es gruppiert ähnliche unbeschriftete Elemente zusammen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Predicts a continuous numeric value",
            "de": "Es sagt einen kontinuierlichen numerischen Wert voraus"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Converts speech to text",
            "de": "Es wandelt Sprache in Text um"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Detects text in scanned documents",
            "de": "Es erkennt Text in gescannten Dokumenten"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Clustering is an unsupervised learning technique that discovers natural groupings in data when labels are not already known. It is useful for segmentation tasks such as grouping customers with similar behavior patterns.",
        "de": "Clustering ist eine Technik des unüberwachten Lernens, die natürliche Gruppierungen in Daten entdeckt, wenn Labels noch nicht bekannt sind. Es ist nützlich für Segmentierungsaufgaben, etwa um Kunden mit ähnlichen Verhaltensmustern zu gruppieren."
      },
      "hint": {
        "en": "No target label is provided beforehand.",
        "de": "Vorab wird kein Ziel-Label bereitgestellt."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-009",
      "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 capabilities are provided by Azure Machine Learning? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Funktionen bietet Azure Machine Learning? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Run automated machine learning jobs",
            "de": "Automatisierte Machine-Learning-Jobs ausführen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Track experiments, models, and data assets in a workspace",
            "de": "Experimente, Modelle und Datenobjekte in einem Workspace nachverfolgen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Deploy trained models to endpoints",
            "de": "Trainierte Modelle auf Endpunkte bereitstellen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Translate spoken audio without using any language service",
            "de": "Gesprochene Audiodaten ohne Sprachdienst übersetzen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "C"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure Machine Learning supports the end-to-end ML lifecycle, including automated ML, experiment tracking, model management, and deployment to online or batch endpoints. Speech translation is a capability of Azure AI Speech, not Azure Machine Learning itself.",
        "de": "Azure Machine Learning unterstützt den gesamten ML-Lebenszyklus, einschließlich Automated ML, Experimentverfolgung, Modellverwaltung und Bereitstellung auf Online- oder Batch-Endpunkten. Sprachübersetzung ist eine Funktion von Azure AI Speech und nicht von Azure Machine Learning selbst."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about building, managing, and operationalizing models.",
        "de": "Denken Sie an das Erstellen, Verwalten und Operationalisieren von Modellen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-010",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "hard",
      "scenario": {
        "en": "A retailer has labeled historical sales data and wants Azure to try multiple regression algorithms and hyperparameters automatically to find a strong model.",
        "de": "Ein Einzelhändler verfügt über gelabelte historische Verkaufsdaten und möchte, dass Azure automatisch mehrere Regressionsalgorithmen und Hyperparameter ausprobiert, um ein starkes Modell zu finden."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure capability should the team use?",
        "de": "Welche Azure-Funktion sollte das Team verwenden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Automated ML in Azure Machine Learning",
            "de": "Automated ML in Azure Machine Learning"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Custom Vision",
            "de": "Custom Vision"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Text Analytics",
            "de": "Text Analytics"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Azure AI Search",
            "de": "Azure AI Search"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Automated ML is designed to test algorithms and tuning configurations automatically for tasks such as regression, classification, and forecasting. Custom Vision, Text Analytics, and Azure AI Search solve different problem types and are not general automated model selection platforms.",
        "de": "Automated ML wurde dafür entwickelt, Algorithmen und Tuning-Konfigurationen für Aufgaben wie Regression, Klassifizierung und Prognosen automatisch zu testen. Custom Vision, Text Analytics und Azure AI Search lösen andere Problemtypen und sind keine allgemeine Plattform zur automatischen Modellauswahl."
      },
      "hint": {
        "en": "The key phrase is automatically try multiple algorithms and settings.",
        "de": "Der entscheidende Hinweis ist das automatische Testen mehrerer Algorithmen und Einstellungen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-011",
      "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 converts text in scanned images or photos into machine-readable text?",
        "de": "Welche Funktion wandelt Text in gescannten Bildern oder Fotos in maschinenlesbaren Text um?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Face detection",
            "de": "Gesichtserkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Optical character recognition, or OCR, extracts printed or handwritten text from images and documents. Object detection finds objects, face detection finds faces, and clustering is an ML grouping technique rather than a vision extraction feature.",
        "de": "Optical Character Recognition, kurz OCR, extrahiert gedruckten oder handschriftlichen Text aus Bildern und Dokumenten. Objekterkennung findet Objekte, Gesichtserkennung findet Gesichter, und Clustering ist eine ML-Gruppierungstechnik statt einer Funktion zur Textextraktion."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about reading words from pixels.",
        "de": "Denken Sie daran, Wörter aus Pixeln auszulesen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview-ocr"
    },
    {
      "id": "ai900-012",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A shipping company wants to train a model that labels photos of packages as damaged or not damaged by using its own image set.",
        "de": "Ein Versandunternehmen möchte mit einem eigenen Bilddatensatz ein Modell trainieren, das Paketfotos als beschädigt oder nicht beschädigt kennzeichnet."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure service is the best fit?",
        "de": "Welcher Azure-Dienst ist am besten geeignet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Custom Vision for image classification",
            "de": "Custom Vision für Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Speech service",
            "de": "Speech Service"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Document Intelligence",
            "de": "Document Intelligence"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Custom Vision is designed for training custom image classification and object detection models using your own labeled images. The other services specialize in text translation, speech, and document field extraction rather than custom image labeling.",
        "de": "Custom Vision wurde dafür entwickelt, benutzerdefinierte Modelle zur Bildklassifizierung und Objekterkennung mit eigenen gelabelten Bildern zu trainieren. Die anderen Dienste sind auf Textübersetzung, Sprache und Dokument-Feldextraktion spezialisiert und nicht auf benutzerdefinierte Bildkennzeichnung."
      },
      "hint": {
        "en": "The scenario says train with your own images.",
        "de": "Im Szenario steht, dass mit eigenen Bildern trainiert werden soll."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-013",
      "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": "Which Azure service is designed to extract key-value pairs, tables, and other structured fields from invoices, receipts, and forms?",
        "de": "Welcher Azure-Dienst wurde dafür entwickelt, Schlüssel-Wert-Paare, Tabellen und andere strukturierte Felder aus Rechnungen, Belegen und Formularen zu extrahieren?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Azure AI Document Intelligence",
            "de": "Azure AI Document Intelligence"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Face service",
            "de": "Face Service"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Azure AI Language",
            "de": "Azure AI Language"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure AI Document Intelligence, previously known as Form Recognizer, specializes in extracting structured information from documents such as invoices, receipts, tax forms, and contracts. OCR alone reads text, but Document Intelligence understands document structure and fields.",
        "de": "Azure AI Document Intelligence, früher Form Recognizer genannt, ist auf die Extraktion strukturierter Informationen aus Dokumenten wie Rechnungen, Belegen, Steuerformularen und Verträgen spezialisiert. OCR liest nur Text, während Document Intelligence zusätzlich Dokumentstruktur und Felder versteht."
      },
      "hint": {
        "en": "Think beyond plain text extraction to structured document fields.",
        "de": "Denken Sie über reine Textextraktion hinaus an strukturierte Dokumentfelder."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-014",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which tasks can Azure AI Vision perform? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Aufgaben kann Azure AI Vision ausführen? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Detect objects in an image",
            "de": "Objekte in einem Bild erkennen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Read printed text from an image",
            "de": "Gedruckten Text aus einem Bild lesen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Generate spoken audio from text",
            "de": "Gesprochene Audiodaten aus Text erzeugen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Generate tags and captions for visual content",
            "de": "Tags und Beschreibungen für visuelle Inhalte erzeugen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "D"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure AI Vision supports image analysis tasks such as object detection, OCR, tagging, and captioning. Generating spoken audio from text is handled by Azure AI Speech, not by a computer vision service.",
        "de": "Azure AI Vision unterstützt Bildanalyseaufgaben wie Objekterkennung, OCR, Tagging und Beschriftungen. Das Erzeugen gesprochener Audiodaten aus Text übernimmt Azure AI Speech und nicht ein Computer-Vision-Dienst."
      },
      "hint": {
        "en": "Separate image understanding from speech synthesis.",
        "de": "Trennen Sie Bildverständnis von Sprachsynthese."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-015",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "hard",
      "scenario": {
        "en": "A media company must detect faces in user-uploaded photos so that it can blur them before publishing the images online.",
        "de": "Ein Medienunternehmen muss Gesichter in von Benutzern hochgeladenen Fotos erkennen, damit sie vor der Veröffentlichung im Internet unkenntlich gemacht werden können."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure service should be used?",
        "de": "Welcher Azure-Dienst sollte verwendet werden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Face API",
            "de": "Face API"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Azure ML designer",
            "de": "Azure ML Designer"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Text Analytics",
            "de": "Text Analytics"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "The Face service is designed to detect human faces and return their locations in an image, which enables downstream actions such as blurring or cropping. Translator and Text Analytics are language services, and Azure ML designer is a model authoring tool rather than a prebuilt face detection API.",
        "de": "Der Face-Dienst wurde dafür entwickelt, menschliche Gesichter zu erkennen und ihre Positionen in einem Bild zurückzugeben. Dadurch werden nachgelagerte Aktionen wie Unkenntlichmachen oder Zuschneiden möglich. Translator und Text Analytics sind Sprachdienste, und Azure ML Designer ist ein Werkzeug zur Modellerstellung statt einer vorgefertigten API zur Gesichtserkennung."
      },
      "hint": {
        "en": "The task is to locate faces, not to read text or translate language.",
        "de": "Die Aufgabe besteht darin, Gesichter zu lokalisieren, nicht Text zu lesen oder Sprache zu übersetzen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview-identity"
    },
    {
      "id": "ai900-016",
      "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 Language capability can detect sentiment and extract key phrases from customer reviews?",
        "de": "Welche Funktion von Azure AI Language kann Stimmungen erkennen und Schlüsselbegriffe aus Kundenbewertungen extrahieren?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Text Analytics",
            "de": "Text Analytics"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Custom Vision",
            "de": "Custom Vision"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "DALL-E",
            "de": "DALL-E"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Text Analytics is part of Azure AI Language and provides capabilities such as sentiment analysis, key phrase extraction, named entity recognition, and language detection. The other options belong to vision or generative AI workloads.",
        "de": "Text Analytics ist Teil von Azure AI Language und bietet Funktionen wie Stimmungsanalyse, Schlüsselbegriffsextraktion, Entitätserkennung und Spracherkennung. Die anderen Optionen gehören zu Vision- oder generativen KI-Workloads."
      },
      "hint": {
        "en": "The scenario is about understanding text meaning, not images.",
        "de": "Im Szenario geht es darum, die Bedeutung von Text zu verstehen, nicht Bilder zu analysieren."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-017",
      "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 service should you use to translate product descriptions from English into German, French, and Japanese?",
        "de": "Welchen Azure-Dienst sollten Sie verwenden, um Produktbeschreibungen aus dem Englischen ins Deutsche, Französische und Japanische zu übersetzen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Azure Machine Learning",
            "de": "Azure Machine Learning"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Computer Vision",
            "de": "Computer Vision"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Translator is the Azure AI service for text translation between languages. Speech synthesis converts text to spoken audio, Azure Machine Learning is a platform for custom ML, and Computer Vision analyzes visual content.",
        "de": "Translator ist der Azure-AI-Dienst für die Übersetzung von Text zwischen Sprachen. Sprachsynthese wandelt Text in gesprochene Audiodaten um, Azure Machine Learning ist eine Plattform für benutzerdefiniertes ML, und Computer Vision analysiert visuelle Inhalte."
      },
      "hint": {
        "en": "The input and output are both text, just in different languages.",
        "de": "Eingabe und Ausgabe sind beide Text, nur in unterschiedlichen Sprachen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/translator/translator-overview"
    },
    {
      "id": "ai900-018",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A company wants to build a voice bot that listens to spoken questions from users and replies with synthesized speech.",
        "de": "Ein Unternehmen möchte einen Sprachbot erstellen, der gesprochene Fragen von Benutzern anhört und mit synthetischer Sprache antwortet."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure service is the best fit?",
        "de": "Welcher Azure-Dienst ist am besten geeignet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Speech service",
            "de": "Speech Service"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Custom Vision",
            "de": "Custom Vision"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Document Intelligence",
            "de": "Document Intelligence"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure AI Speech supports speech-to-text, text-to-speech, and speech translation scenarios. Because the bot must both understand spoken input and produce spoken output, Speech service is the correct choice.",
        "de": "Azure AI Speech unterstützt Sprach-zu-Text-, Text-zu-Sprache- und Sprachübersetzungs-Szenarien. Da der Bot gesprochene Eingaben verstehen und gesprochene Ausgaben erzeugen muss, ist der Speech Service die richtige Wahl."
      },
      "hint": {
        "en": "The scenario uses audio on both input and output.",
        "de": "Im Szenario wird auf Eingabe- und Ausgabeseite Audio verwendet."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-019",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which capabilities are part of Azure AI Language? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Funktionen gehören zu Azure AI Language? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Sentiment analysis",
            "de": "Stimmungsanalyse"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Named entity recognition",
            "de": "Erkennung benannter Entitäten"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Conversational language understanding",
            "de": "Konversationelles Sprachverständnis"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "C"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure AI Language includes text analytics capabilities such as sentiment analysis and named entity recognition, as well as conversational language understanding for intent and entity extraction. Image classification belongs to computer vision, not NLP.",
        "de": "Azure AI Language umfasst Textanalysefunktionen wie Stimmungsanalyse und Erkennung benannter Entitäten sowie konversationelles Sprachverständnis zur Extraktion von Intentionen und Entitäten. Bildklassifizierung gehört zu Computer Vision und nicht zu NLP."
      },
      "hint": {
        "en": "Focus on services that understand text meaning and user intent.",
        "de": "Konzentrieren Sie sich auf Dienste, die Textbedeutung und Benutzerabsicht verstehen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-020",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "hard",
      "scenario": {
        "en": "You are building a travel bot that must understand requests such as Book a flight to Berlin next Monday and extract the intent and entities from each sentence.",
        "de": "Sie entwickeln einen Reisebot, der Anfragen wie Buche nächsten Montag einen Flug nach Berlin verstehen und aus jedem Satz die Intention sowie Entitäten extrahieren muss."
      },
      "question": {
        "en": "Which capability should you use?",
        "de": "Welche Funktion sollten Sie verwenden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Conversational Language Understanding",
            "de": "Conversational Language Understanding"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "DALL-E",
            "de": "DALL-E"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Conversational Language Understanding is designed to identify user intent and extract relevant entities from natural language utterances in apps and bots. OCR reads text from images, regression predicts numbers, and DALL-E generates images from prompts.",
        "de": "Conversational Language Understanding wurde dafür entwickelt, die Benutzerabsicht zu erkennen und relevante Entitäten aus natürlichsprachlichen Äußerungen in Apps und Bots zu extrahieren. OCR liest Text aus Bildern, Regression sagt Zahlen voraus, und DALL-E erzeugt Bilder aus Prompts."
      },
      "hint": {
        "en": "The bot needs to understand meaning, intent, and details inside a sentence.",
        "de": "Der Bot muss Bedeutung, Absicht und Details innerhalb eines Satzes verstehen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/conversational-language-understanding/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-021",
      "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 Azure service gives managed access to GPT models with Azure security, networking, and governance features?",
        "de": "Welcher Azure-Dienst bietet verwalteten Zugriff auf GPT-Modelle mit Azure-Sicherheits-, Netzwerk- und Governance-Funktionen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Azure OpenAI Service",
            "de": "Azure OpenAI Service"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Azure AI Vision",
            "de": "Azure AI Vision"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Azure AI Speech",
            "de": "Azure AI Speech"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Azure Batch",
            "de": "Azure Batch"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure OpenAI Service provides access to generative models such as GPT within the Azure platform. It integrates with Azure identity, networking, compliance, and management capabilities that enterprises commonly require.",
        "de": "Azure OpenAI Service stellt innerhalb der Azure-Plattform Zugriff auf generative Modelle wie GPT bereit. Er integriert sich in Azure-Identität, Netzwerke, Compliance und Verwaltungsfunktionen, die Unternehmen häufig benötigen."
      },
      "hint": {
        "en": "Look for the Azure service built specifically for foundation models such as GPT.",
        "de": "Suchen Sie nach dem Azure-Dienst, der speziell für Basismodelle wie GPT entwickelt wurde."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-022",
      "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 generate original product concept images from short text descriptions such as blue electric scooter in a futuristic city.",
        "de": "Ein Marketingteam möchte aus kurzen Textbeschreibungen wie blauer Elektroroller in einer futuristischen Stadt originale Produktkonzeptbilder erzeugen."
      },
      "question": {
        "en": "Which model family is the best fit?",
        "de": "Welche Modellfamilie ist am besten geeignet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "GPT models",
            "de": "GPT-Modelle"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "DALL-E models",
            "de": "DALL-E-Modelle"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Conversational Language Understanding",
            "de": "Conversational Language Understanding"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "B"
      ],
      "explanation": {
        "en": "DALL-E models generate images from natural language prompts, which makes them suitable for creating original visual concepts. GPT models focus primarily on text generation and reasoning rather than image synthesis.",
        "de": "DALL-E-Modelle erzeugen Bilder aus natürlichsprachlichen Prompts und eignen sich daher für die Erstellung origineller visueller Konzepte. GPT-Modelle konzentrieren sich in erster Linie auf Textgenerierung und Schlussfolgern und nicht auf Bildsynthese."
      },
      "hint": {
        "en": "The output must be an image, not a paragraph of text.",
        "de": "Die Ausgabe muss ein Bild sein und kein Textabsatz."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models"
    },
    {
      "id": "ai900-023",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which prompt is most likely to improve the quality of a GPT response through prompt engineering?",
        "de": "Welcher Prompt verbessert die Qualität einer GPT-Antwort durch Prompt Engineering am wahrscheinlichsten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "You are an HR assistant. Summarize the policy below in 3 bullet points for new employees and keep the tone formal.",
            "de": "Sie sind ein HR-Assistent. Fassen Sie die folgende Richtlinie in 3 Stichpunkten für neue Mitarbeitende zusammen und halten Sie den Ton formell."
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Tell me stuff about policy.",
            "de": "Erzählen Sie mir etwas über die Richtlinie."
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Policy?",
            "de": "Richtlinie?"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Write anything you want.",
            "de": "Schreiben Sie irgendetwas."
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Good prompt engineering adds clear instructions, role, context, audience, and desired output format. Option A gives the model enough structure to produce a focused answer, while the other prompts are vague and more likely to produce inconsistent output.",
        "de": "Gutes Prompt Engineering ergänzt klare Anweisungen, Rolle, Kontext, Zielgruppe und gewünschtes Ausgabeformat. Option A gibt dem Modell genügend Struktur für eine fokussierte Antwort, während die anderen Prompts zu vage sind und eher zu inkonsistenten Ergebnissen führen."
      },
      "hint": {
        "en": "The strongest prompt specifies role, task, audience, and format.",
        "de": "Der stärkste Prompt definiert Rolle, Aufgabe, Zielgruppe und Format."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering"
    },
    {
      "id": "ai900-024",
      "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 techniques help ground a generative AI solution and reduce hallucinations? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Techniken helfen dabei, eine generative KI-Lösung zu grounden und Halluzinationen zu reduzieren? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Retrieve relevant documents at run time from trusted data sources",
            "de": "Zur Laufzeit relevante Dokumente aus vertrauenswürdigen Datenquellen abrufen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Ask the model to cite or reference the supplied source material",
            "de": "Das Modell anweisen, das bereitgestellte Quellenmaterial zu zitieren oder zu referenzieren"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Instruct the model to answer only from the provided context when possible",
            "de": "Das Modell anweisen, nach Möglichkeit nur aus dem bereitgestellten Kontext zu antworten"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Set the temperature to the maximum value to encourage creativity",
            "de": "Die Temperatur auf den Maximalwert setzen, um Kreativität zu fördern"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "C"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Grounding improves response quality by anchoring the model to trusted context at inference time. Retrieval, source citation, and clear instructions to use supplied content all help reduce unsupported answers. A very high temperature usually increases variability and can make hallucinations worse.",
        "de": "Grounding verbessert die Antwortqualität, indem das Modell zur Inferenzzeit an vertrauenswürdigen Kontext gebunden wird. Abruf relevanter Inhalte, Quellenangaben und klare Anweisungen zur Nutzung bereitgestellter Informationen helfen dabei, unbelegte Antworten zu reduzieren. Eine sehr hohe Temperatur erhöht meist die Variabilität und kann Halluzinationen verstärken."
      },
      "hint": {
        "en": "Choose the options that tie the model to trusted external knowledge.",
        "de": "Wählen Sie die Optionen, die das Modell an vertrauenswürdiges externes Wissen binden."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/use-your-data"
    },
    {
      "id": "ai900-025",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "hard",
      "scenario": {
        "en": "A company wants a chat application that answers questions by using its current internal policy manuals stored in Azure AI Search instead of relying only on the base model knowledge.",
        "de": "Ein Unternehmen möchte eine Chatanwendung, die Fragen mithilfe seiner aktuellen internen Richtlinien beantwortet, die in Azure AI Search gespeichert sind, statt sich nur auf das Wissen des Basismodells zu verlassen."
      },
      "question": {
        "en": "Which architecture pattern best matches this requirement?",
        "de": "Welches Architekturpattern passt am besten zu dieser Anforderung?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Retrieval-augmented generation (RAG)",
            "de": "Retrieval-Augmented Generation (RAG)"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Unsupervised clustering",
            "de": "Unüberwachtes Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "OCR-only processing pipeline",
            "de": "Eine reine OCR-Verarbeitungspipeline"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Image classification workflow",
            "de": "Ein Bildklassifizierungs-Workflow"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "RAG combines a retrieval system, such as Azure AI Search, with a generative model so that responses can be grounded in current enterprise data at run time. This pattern is widely used for chat over documents because it improves relevance and reduces hallucinations compared with relying only on model pretraining.",
        "de": "RAG kombiniert ein Retrieval-System wie Azure AI Search mit einem generativen Modell, damit Antworten zur Laufzeit auf aktuellen Unternehmensdaten basieren können. Dieses Pattern wird häufig für Chat über Dokumente verwendet, weil es die Relevanz verbessert und Halluzinationen reduziert, verglichen mit einer Lösung, die sich nur auf das Vortraining des Modells stützt."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about combining retrieval of trusted data with generation.",
        "de": "Denken Sie an die Kombination aus Abruf vertrauenswürdiger Daten und Generierung."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/use-your-data"
    },
    {
      "id": "ai900-026",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A factory wants to monitor vibration data from machines and raise an alert only when a reading looks unusual compared with normal behavior.",
        "de": "Eine Fabrik möchte Vibrationsdaten von Maschinen überwachen und nur dann einen Alarm auslösen, wenn ein Messwert im Vergleich zum normalen Verhalten ungewöhnlich aussieht."
      },
      "question": {
        "en": "Which AI workload best fits this requirement?",
        "de": "Welcher KI-Workload passt am besten zu dieser Anforderung?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Anomaly detection",
            "de": "Anomalieerkennung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Optical character recognition",
            "de": "Optische Zeichenerkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Machine translation",
            "de": "Maschinelle Übersetzung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Anomaly detection is used when the goal is to identify rare or unusual observations that differ from normal patterns. Vibration spikes or abnormal sensor combinations are classic examples because most machine telemetry represents normal operations.",
        "de": "Anomalieerkennung wird verwendet, wenn das Ziel darin besteht, seltene oder ungewöhnliche Beobachtungen zu identifizieren, die von normalen Mustern abweichen. Vibrationsspitzen oder anomale Sensorkombinationen sind klassische Beispiele, weil die meisten Telemetriedaten den Normalbetrieb darstellen."
      },
      "hint": {
        "en": "The system is looking for outliers rather than fixed classes.",
        "de": "Das System sucht nach Ausreißern und nicht nach festen Klassen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/what-are-ai-services"
    },
    {
      "id": "ai900-027",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A payment processor wants to flag suspicious transactions that differ sharply from a customer's normal purchase pattern.",
        "de": "Ein Zahlungsabwickler möchte verdächtige Transaktionen kennzeichnen, die deutlich vom normalen Kaufmuster eines Kunden abweichen."
      },
      "question": {
        "en": "What kind of AI workload is being described?",
        "de": "Welche Art von KI-Workload wird beschrieben?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Anomaly detection",
            "de": "Anomalieerkennung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Fraud screening often starts as an anomaly detection workload because the system is searching for behavior that does not match the norm. Regression predicts numbers, while speech synthesis and OCR solve entirely different media problems.",
        "de": "Betrugserkennung beginnt oft als Anomalieerkennungs-Workload, weil das System nach Verhalten sucht, das nicht der Norm entspricht. Regression sagt Zahlen voraus, während Sprachsynthese und OCR völlig andere Medienprobleme lösen."
      },
      "hint": {
        "en": "The transaction should stand out as unusual.",
        "de": "Die Transaktion soll als ungewöhnlich auffallen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/what-are-ai-services"
    },
    {
      "id": "ai900-028",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A retailer wants software to inspect shelf photos and identify products and package labels.",
        "de": "Ein Einzelhändler möchte, dass Software Regalbilder untersucht und Produkte sowie Verpackungsbeschriftungen erkennt."
      },
      "question": {
        "en": "Which general AI workload does this scenario represent?",
        "de": "Welchen allgemeinen KI-Workload stellt dieses Szenario dar?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Computer vision",
            "de": "Computer Vision"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Conversational AI",
            "de": "Konversationelle KI"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Computer vision focuses on understanding images and video, including detecting objects, reading text, and tagging visual content. The scenario centers on analyzing photos rather than text, numeric prediction, or unsupervised grouping.",
        "de": "Computer Vision konzentriert sich auf das Verstehen von Bildern und Videos, einschließlich Objekterkennung, Texterkennung und visueller Tagging-Aufgaben. Das Szenario dreht sich um die Analyse von Fotos und nicht um Text, numerische Vorhersagen oder unüberwachte Gruppierung."
      },
      "hint": {
        "en": "The input is a photo, not a sentence or a table of numbers.",
        "de": "Die Eingabe ist ein Foto und kein Satz oder eine Zahlentabelle."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-029",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which AI workload is most closely associated with extracting meaning from sentences, paragraphs, and documents?",
        "de": "Welcher KI-Workload ist am stärksten damit verbunden, Bedeutung aus Sätzen, Absätzen und Dokumenten zu extrahieren?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Natural language processing",
            "de": "Verarbeitung natürlicher Sprache"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Anomaly detection",
            "de": "Anomalieerkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Natural language processing, or NLP, is used to interpret and generate human language. Tasks such as sentiment analysis, entity recognition, translation, and summarization are NLP workloads rather than visual or numeric prediction tasks.",
        "de": "Die Verarbeitung natürlicher Sprache, kurz NLP, wird verwendet, um menschliche Sprache zu interpretieren und zu erzeugen. Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Entitätserkennung, Übersetzung und Zusammenfassung sind NLP-Workloads und keine visuellen oder numerischen Vorhersageaufgaben."
      },
      "hint": {
        "en": "Focus on text understanding.",
        "de": "Konzentrieren Sie sich auf das Verstehen von Text."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-030",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "An airline wants a virtual assistant that can answer travel questions in a chat window and continue the conversation over multiple turns.",
        "de": "Eine Fluggesellschaft möchte einen virtuellen Assistenten, der Reisefragen in einem Chatfenster beantwortet und das Gespräch über mehrere Dialogschritte fortsetzt."
      },
      "question": {
        "en": "Which AI workload best matches this scenario?",
        "de": "Welcher KI-Workload passt am besten zu diesem Szenario?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Conversational AI",
            "de": "Konversationelle KI"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Image segmentation",
            "de": "Bildsegmentierung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Conversational AI is designed for bots and assistants that interact with users using natural language across multiple turns. The emphasis is on dialogue and intent handling, not image analysis or grouping data records.",
        "de": "Konversationelle KI ist für Bots und Assistenten ausgelegt, die mit Benutzern in natürlicher Sprache über mehrere Dialogschritte interagieren. Der Schwerpunkt liegt auf Dialogführung und Absichtserkennung, nicht auf Bildanalyse oder dem Gruppieren von Datensätzen."
      },
      "hint": {
        "en": "The solution must hold a dialogue.",
        "de": "Die Lösung muss einen Dialog führen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/what-are-ai-services"
    },
    {
      "id": "ai900-031",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A healthcare provider wants patients to understand why an AI system recommended an appointment priority level.",
        "de": "Ein Gesundheitsdienstleister möchte, dass Patienten verstehen, warum ein KI-System eine bestimmte Terminpriorität empfohlen hat."
      },
      "question": {
        "en": "Which responsible AI principle is most directly addressed?",
        "de": "Welches Prinzip der verantwortungsvollen KI wird am direktesten adressiert?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Transparency",
            "de": "Transparenz"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Fairness",
            "de": "Fairness"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Inclusiveness",
            "de": "Inklusivität"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Reliability and safety",
            "de": "Zuverlässigkeit und Sicherheit"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Transparency focuses on helping people understand how an AI system reached a result and what factors influenced the output. Fairness is about bias across groups, inclusiveness is about accessibility for diverse users, and reliability and safety concern dependable operation.",
        "de": "Transparenz konzentriert sich darauf, Menschen verständlich zu machen, wie ein KI-System zu einem Ergebnis gelangt ist und welche Faktoren die Ausgabe beeinflusst haben. Fairness betrifft Verzerrungen zwischen Gruppen, Inklusivität die Zugänglichkeit für unterschiedliche Benutzer und Zuverlässigkeit sowie Sicherheit den verlässlichen Betrieb."
      },
      "hint": {
        "en": "The user wants an explanation, not just an accurate answer.",
        "de": "Der Benutzer möchte eine Erklärung und nicht nur eine korrekte Antwort."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-032",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A hospital is building an AI solution that uses patient recordings and must strictly protect that sensitive data from unauthorized access.",
        "de": "Ein Krankenhaus entwickelt eine KI-Lösung, die Patientenaufzeichnungen verwendet, und muss diese sensiblen Daten strikt vor unbefugtem Zugriff schützen."
      },
      "question": {
        "en": "Which responsible AI principle is most directly involved?",
        "de": "Welches Prinzip der verantwortungsvollen KI ist am direktesten betroffen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Privacy and security",
            "de": "Datenschutz und Sicherheit"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Transparency",
            "de": "Transparenz"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Inclusiveness",
            "de": "Inklusivität"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Fairness",
            "de": "Fairness"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Privacy and security address protecting personal information, controlling access, and reducing the risk of misuse or exposure. The other principles matter too, but they do not directly center on safeguarding sensitive patient data.",
        "de": "Datenschutz und Sicherheit betreffen den Schutz personenbezogener Informationen, die Zugriffskontrolle und die Verringerung des Risikos von Missbrauch oder Offenlegung. Die anderen Prinzipien sind ebenfalls wichtig, konzentrieren sich aber nicht direkt auf den Schutz sensibler Patientendaten."
      },
      "hint": {
        "en": "The key issue is safeguarding sensitive information.",
        "de": "Das zentrale Thema ist der Schutz sensibler Informationen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-033",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which actions support accountability in a high-impact AI system? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Maßnahmen unterstützen Verantwortlichkeit in einem KI-System mit hoher Auswirkung? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Define who is responsible for approving and monitoring the system",
            "de": "Festlegen, wer für Genehmigung und Überwachung des Systems verantwortlich ist"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Provide a process for human review and escalation",
            "de": "Einen Prozess für menschliche Prüfung und Eskalation bereitstellen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Deploy the model without any audit logs",
            "de": "Das Modell ohne Audit-Protokolle bereitstellen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Document decisions, data sources, and operational controls",
            "de": "Entscheidungen, Datenquellen und betriebliche Kontrollen dokumentieren"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "D"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Accountability means people remain responsible for the outcomes of an AI system. Clear ownership, human oversight, and documentation make it possible to review decisions and improve the system, while removing auditability weakens accountability.",
        "de": "Verantwortlichkeit bedeutet, dass Menschen für die Ergebnisse eines KI-Systems verantwortlich bleiben. Klare Zuständigkeiten, menschliche Aufsicht und Dokumentation ermöglichen die Überprüfung von Entscheidungen und die Verbesserung des Systems, während fehlende Nachvollziehbarkeit Verantwortlichkeit schwächt."
      },
      "hint": {
        "en": "Look for governance and human oversight.",
        "de": "Achten Sie auf Governance und menschliche Aufsicht."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-034",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which practices help improve fairness in an AI solution? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Praktiken helfen dabei, Fairness in einer KI-Lösung zu verbessern? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Test model performance across different demographic groups",
            "de": "Die Modellleistung über verschiedene demografische Gruppen hinweg testen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Use representative training data",
            "de": "Repräsentative Trainingsdaten verwenden"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Ignore differences in false positive rates between groups",
            "de": "Unterschiede bei Falsch-Positiv-Raten zwischen Gruppen ignorieren"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Review features that may proxy sensitive attributes",
            "de": "Features prüfen, die sensible Attribute indirekt abbilden könnten"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "D"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Fairness work includes examining data quality, testing results across groups, and watching for proxy variables that can introduce bias. Ignoring performance differences across groups can hide harmful disparities rather than reduce them.",
        "de": "Zu Fairness-Maßnahmen gehören die Prüfung der Datenqualität, das Testen von Ergebnissen über Gruppen hinweg und die Beobachtung von Proxy-Variablen, die Bias einführen können. Leistungsunterschiede zwischen Gruppen zu ignorieren kann schädliche Ungleichheiten verbergen, statt sie zu verringern."
      },
      "hint": {
        "en": "Choose the options that reduce bias rather than hide it.",
        "de": "Wählen Sie die Optionen, die Bias reduzieren, statt ihn zu verbergen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-035",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A team wants to create its own specialized model by using company data and training workflows rather than only consuming prebuilt APIs.",
        "de": "Ein Team möchte mit Unternehmensdaten und Trainingsworkflows ein eigenes spezialisiertes Modell erstellen, statt nur vorgefertigte APIs zu nutzen."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure offering is more appropriate than using only prebuilt Azure AI services?",
        "de": "Welches Azure-Angebot ist geeigneter, als nur vorgefertigte Azure AI Services zu verwenden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Azure Machine Learning",
            "de": "Azure Machine Learning"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Azure AI Translator",
            "de": "Azure AI Translator"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Azure AI Speech",
            "de": "Azure AI Speech"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Azure AI Vision OCR",
            "de": "Azure AI Vision OCR"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure Machine Learning is intended for building, training, tracking, and deploying custom machine learning models. Prebuilt Azure AI services are excellent for common tasks, but they are not the primary platform for full custom model development workflows.",
        "de": "Azure Machine Learning ist für das Erstellen, Trainieren, Nachverfolgen und Bereitstellen benutzerdefinierter Machine-Learning-Modelle vorgesehen. Vorgefertigte Azure AI Services sind für Standardaufgaben hervorragend geeignet, aber nicht die primäre Plattform für vollständige Workflows zur Entwicklung eigener Modelle."
      },
      "hint": {
        "en": "The scenario emphasizes custom training and model lifecycle management.",
        "de": "Das Szenario betont benutzerdefiniertes Training und das Management des Modelllebenszyklus."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-036",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A manufacturer wants cameras to inspect finished products and detect visible defects before shipment.",
        "de": "Ein Hersteller möchte Kameras einsetzen, um fertige Produkte zu prüfen und sichtbare Defekte vor dem Versand zu erkennen."
      },
      "question": {
        "en": "Which AI workload is this?",
        "de": "Welcher KI-Workload ist das?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Computer vision",
            "de": "Computer Vision"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Natural language processing",
            "de": "Verarbeitung natürlicher Sprache"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Machine translation",
            "de": "Maschinelle Übersetzung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "The system analyzes images of products to find visual defects, which is a computer vision problem. NLP works with language, clustering groups similar records, and translation converts text or speech between languages.",
        "de": "Das System analysiert Bilder von Produkten, um sichtbare Defekte zu finden, was ein Problem der Computer Vision ist. NLP arbeitet mit Sprache, Clustering gruppiert ähnliche Datensätze und Übersetzung wandelt Text oder Sprache zwischen Sprachen um."
      },
      "hint": {
        "en": "Cameras and visual defects are the key clues.",
        "de": "Kameras und sichtbare Defekte sind die entscheidenden Hinweise."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-037",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A company wants to analyze support call transcripts to detect customer sentiment and identify mentioned product names.",
        "de": "Ein Unternehmen möchte Support-Anruftranskripte analysieren, um Kundenstimmung zu erkennen und genannte Produktnamen zu identifizieren."
      },
      "question": {
        "en": "Which workload category best fits this requirement?",
        "de": "Welche Workload-Kategorie passt am besten zu dieser Anforderung?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Natural language processing",
            "de": "Verarbeitung natürlicher Sprache"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Anomaly detection",
            "de": "Anomalieerkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Once the audio has been transcribed, the tasks are about understanding text meaning, sentiment, and entities, which are NLP capabilities. The problem is not about numeric prediction or interpreting images.",
        "de": "Sobald das Audio transkribiert wurde, geht es um das Verstehen von Textbedeutung, Stimmung und Entitäten, also um NLP-Funktionen. Das Problem betrifft weder numerische Vorhersagen noch die Interpretation von Bildern."
      },
      "hint": {
        "en": "Sentiment and product names come from language understanding.",
        "de": "Stimmung und Produktnamen stammen aus Sprachverständnis."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-038",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A smart speaker must recognize spoken requests such as play music and answer naturally with speech.",
        "de": "Ein smarter Lautsprecher muss gesprochene Anfragen wie Spiele Musik erkennen und natürlich per Sprache antworten."
      },
      "question": {
        "en": "Which AI workload best describes this scenario?",
        "de": "Welcher KI-Workload beschreibt dieses Szenario am besten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Conversational AI",
            "de": "Konversationelle KI"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Optical character recognition",
            "de": "Optische Zeichenerkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "A smart speaker engages with users through spoken natural language, which is a conversational AI scenario often combined with speech recognition and speech synthesis. The other options are unrelated to dialog interactions.",
        "de": "Ein smarter Lautsprecher interagiert mit Benutzern über gesprochene natürliche Sprache, was ein Szenario für konversationelle KI ist und oft mit Spracherkennung und Sprachsynthese kombiniert wird. Die anderen Optionen sind für Dialoginteraktionen nicht relevant."
      },
      "hint": {
        "en": "The device needs to understand and respond in conversation.",
        "de": "Das Gerät muss Gespräche verstehen und darauf antworten."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-039",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "An AI system prioritizes emergency responses. The organization wants to ensure the system behaves consistently and safely even when incoming data changes unexpectedly.",
        "de": "Ein KI-System priorisiert Notfallreaktionen. Die Organisation möchte sicherstellen, dass das System auch dann konsistent und sicher arbeitet, wenn sich eingehende Daten unerwartet ändern."
      },
      "question": {
        "en": "Which responsible AI principle is most directly related to this concern?",
        "de": "Welches Prinzip der verantwortungsvollen KI steht in direktem Zusammenhang mit diesem Anliegen?"
      },
      "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": "Fairness",
            "de": "Fairness"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Reliability and safety are about making sure an AI system performs as intended, handles failure conditions, and does not create unacceptable risks. In emergency scenarios, dependable and safe behavior is especially important.",
        "de": "Zuverlässigkeit und Sicherheit bedeuten, dass ein KI-System wie vorgesehen arbeitet, Ausfallsituationen beherrscht und keine unvertretbaren Risiken erzeugt. In Notfallszenarien ist verlässliches und sicheres Verhalten besonders wichtig."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about dependable behavior under real-world conditions.",
        "de": "Denken Sie an verlässliches Verhalten unter realen Bedingungen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-040",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which scenarios are examples of conversational AI? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Szenarien sind Beispiele für konversationelle KI? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "A chatbot that answers HR questions",
            "de": "Ein Chatbot, der HR-Fragen beantwortet"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "A voice assistant that books meeting rooms",
            "de": "Ein Sprachassistent, der Besprechungsräume bucht"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "A model that predicts house prices",
            "de": "Ein Modell, das Hauspreise vorhersagt"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "A system that groups customers into segments",
            "de": "Ein System, das Kunden in Segmente gruppiert"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Conversational AI involves interacting with users through natural language in chat or voice interfaces. Predicting house prices is regression, and grouping customers into segments is clustering rather than a conversational experience.",
        "de": "Konversationelle KI umfasst die Interaktion mit Benutzern über natürliche Sprache in Chat- oder Sprachschnittstellen. Die Vorhersage von Hauspreisen ist Regression, und die Gruppierung von Kunden in Segmente ist Clustering statt eines konversationellen Erlebnisses."
      },
      "hint": {
        "en": "Select the options that behave like assistants or bots.",
        "de": "Wählen Sie die Optionen aus, die sich wie Assistenten oder Bots verhalten."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/what-are-ai-services"
    },
    {
      "id": "ai900-041",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe AI Workloads and Considerations",
        "de": "KI-Workloads und Überlegungen beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A hiring solution must be usable by people with different languages, accents, and accessibility needs.",
        "de": "Eine Lösung für Bewerbungsprozesse muss für Menschen mit unterschiedlichen Sprachen, Akzenten und Zugänglichkeitsanforderungen nutzbar sein."
      },
      "question": {
        "en": "Which responsible AI principle is most directly reflected in this requirement?",
        "de": "Welches Prinzip der verantwortungsvollen KI spiegelt sich am direktesten in dieser Anforderung wider?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Inclusiveness",
            "de": "Inklusivität"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Transparency",
            "de": "Transparenz"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Privacy and security",
            "de": "Datenschutz und Sicherheit"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Accountability",
            "de": "Verantwortlichkeit"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Inclusiveness focuses on designing AI systems that can be used effectively by people with a wide range of abilities, languages, and backgrounds. The goal is broad accessibility rather than explanation, governance, or data protection alone.",
        "de": "Inklusivität konzentriert sich darauf, KI-Systeme so zu gestalten, dass sie von Menschen mit sehr unterschiedlichen Fähigkeiten, Sprachen und Hintergründen effektiv genutzt werden können. Das Ziel ist breite Zugänglichkeit und nicht in erster Linie Erklärung, Governance oder alleiniger Datenschutz."
      },
      "hint": {
        "en": "The system should work well for diverse users.",
        "de": "Das System soll für vielfältige Benutzer gut funktionieren."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-042",
      "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 supervised machine learning, what is a label?",
        "de": "Was ist beim überwachten Machine Learning ein Label?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "The value the model is trying to predict",
            "de": "Der Wert, den das Modell vorhersagen soll"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "A column used only for storage",
            "de": "Eine Spalte, die nur zur Speicherung verwendet wird"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "A random identifier that has no meaning",
            "de": "Eine zufällige Kennung ohne Bedeutung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "The compute resource used for training",
            "de": "Die für das Training verwendete Compute-Ressource"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "A label is the known outcome in training data, such as churn or no churn, or a numeric sale price. The model learns the relationship between input features and this target value.",
        "de": "Ein Label ist das bekannte Ergebnis in Trainingsdaten, zum Beispiel Abwanderung oder keine Abwanderung oder ein numerischer Verkaufspreis. Das Modell lernt die Beziehung zwischen Eingabefeatures und diesem Zielwert."
      },
      "hint": {
        "en": "It is the target, not the input.",
        "de": "Es ist das Ziel und nicht die Eingabe."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-043",
      "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 are features in a machine learning dataset?",
        "de": "Was sind Features in einem Machine-Learning-Datensatz?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Input variables used to make a prediction",
            "de": "Eingabevariablen, die zur Vorhersage verwendet werden"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "The final business decision made by a human",
            "de": "Die finale Geschäftsentscheidung eines Menschen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Only the model evaluation metrics",
            "de": "Ausschließlich die Modellbewertungsmetriken"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "The deployment endpoint URL",
            "de": "Die URL des Bereitstellungsendpunkts"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Features are the descriptive inputs the model uses, such as age, income, temperature, or transaction amount. The label is the output to predict, while metrics and endpoints are part of evaluation and deployment rather than the dataset itself.",
        "de": "Features sind die beschreibenden Eingaben, die das Modell verwendet, etwa Alter, Einkommen, Temperatur oder Transaktionsbetrag. Das Label ist die vorherzusagende Ausgabe, während Metriken und Endpunkte zur Bewertung und Bereitstellung gehören und nicht zum Datensatz selbst."
      },
      "hint": {
        "en": "Think of the columns fed into the model.",
        "de": "Denken Sie an die Spalten, die in das Modell eingehen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-044",
      "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": "Why is data commonly split into training and validation datasets?",
        "de": "Warum werden Daten häufig in Trainings- und Validierungsdatensätze aufgeteilt?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "To train the model on one portion and evaluate how well it generalizes on another",
            "de": "Um das Modell auf einem Teil zu trainieren und auf einem anderen zu bewerten, wie gut es generalisiert"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "To make the dataset larger than it originally was",
            "de": "Um den Datensatz größer als ursprünglich zu machen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "To remove the need for labels",
            "de": "Um die Notwendigkeit von Labels zu entfernen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "To convert regression into clustering",
            "de": "Um Regression in Clustering umzuwandeln"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "The training set teaches the model patterns, while the validation set checks whether those patterns hold on data not used directly during training. This helps detect models that memorize training examples instead of learning useful general rules.",
        "de": "Der Trainingssatz vermittelt dem Modell Muster, während der Validierungssatz prüft, ob diese Muster auch für Daten gelten, die nicht direkt im Training verwendet wurden. So lassen sich Modelle erkennen, die Trainingsbeispiele auswendig lernen, statt nützliche allgemeine Regeln zu lernen."
      },
      "hint": {
        "en": "The goal is to test generalization.",
        "de": "Das Ziel ist, die Generalisierungsfähigkeit zu testen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-045",
      "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 statement best describes overfitting?",
        "de": "Welche Aussage beschreibt Overfitting am besten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "The model performs well on training data but poorly on new data",
            "de": "Das Modell arbeitet gut auf Trainingsdaten, aber schlecht auf neuen Daten"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "The model has not seen enough input features to start training",
            "de": "Das Modell hat nicht genügend Eingabefeatures gesehen, um mit dem Training zu beginnen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "The dataset contains both numbers and text",
            "de": "Der Datensatz enthält sowohl Zahlen als auch Text"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "The model always produces the same prediction for every row",
            "de": "Das Modell erzeugt für jede Zeile immer dieselbe Vorhersage"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Overfitting happens when a model learns the noise and specifics of the training set too closely, which reduces performance on unseen data. The warning sign is a gap between strong training results and weaker validation or test results.",
        "de": "Overfitting tritt auf, wenn ein Modell das Rauschen und die Besonderheiten des Trainingssatzes zu stark lernt und dadurch auf ungesehenen Daten schlechter abschneidet. Ein Warnzeichen ist die Lücke zwischen starken Trainingsergebnissen und schwächeren Validierungs- oder Testergebnissen."
      },
      "hint": {
        "en": "Memorizing training examples is not the same as generalizing.",
        "de": "Das Auswendiglernen von Trainingsbeispielen ist nicht dasselbe wie Generalisierung."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-046",
      "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 underfitting?",
        "de": "Was ist Underfitting?"
      },
      "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 performs perfectly on every dataset",
            "de": "Das Modell arbeitet auf jedem Datensatz perfekt"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "The training job is running on too many machines",
            "de": "Der Trainingsjob läuft auf zu vielen Maschinen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "The labels are hidden during evaluation only",
            "de": "Die Labels werden nur während der Auswertung verborgen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Underfitting occurs when a model is not complex enough or not trained enough to learn useful relationships from the data. In that case, both training and validation performance are often poor.",
        "de": "Underfitting tritt auf, wenn ein Modell nicht komplex genug ist oder nicht ausreichend trainiert wurde, um nützliche Zusammenhänge aus den Daten zu lernen. In diesem Fall sind häufig sowohl Trainings- als auch Validierungsleistung schlecht."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about a model that misses the pattern entirely.",
        "de": "Denken Sie an ein Modell, das das Muster vollständig verfehlt."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-047",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A real estate company wants to predict the sale price of a house based on size, location, and age.",
        "de": "Ein Immobilienunternehmen möchte den Verkaufspreis eines Hauses anhand von Größe, Lage und Alter vorhersagen."
      },
      "question": {
        "en": "Which machine learning task is this?",
        "de": "Welche Machine-Learning-Aufgabe ist das?"
      },
      "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": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Because the output is a continuous numeric value, the problem is regression. Classification would be used for category labels, and clustering for discovering groups in unlabeled data.",
        "de": "Da die Ausgabe ein kontinuierlicher numerischer Wert ist, handelt es sich um Regression. Klassifizierung würde für Kategorien verwendet, Clustering für das Entdecken von Gruppen in unbeschrifteten Daten."
      },
      "hint": {
        "en": "The answer is a number, not a class.",
        "de": "Die Antwort ist eine Zahl und keine Klasse."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-048",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A bank wants to predict whether a credit application should be approved or denied.",
        "de": "Eine Bank möchte vorhersagen, ob ein Kreditantrag genehmigt oder abgelehnt werden sollte."
      },
      "question": {
        "en": "Which machine learning task is this?",
        "de": "Welche Machine-Learning-Aufgabe ist das?"
      },
      "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": "Speech recognition",
            "de": "Spracherkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "The model must choose between predefined categories such as approved and denied, so the task is classification. Regression would predict a numeric score rather than a discrete class label.",
        "de": "Das Modell muss zwischen vordefinierten Kategorien wie genehmigt und abgelehnt wählen, daher ist die Aufgabe Klassifizierung. Regression würde einen numerischen Wert und kein diskretes Klassenlabel vorhersagen."
      },
      "hint": {
        "en": "The output is one of a small set of categories.",
        "de": "Die Ausgabe ist eine von wenigen Kategorien."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-049",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A retailer wants to group customers into segments based on similar buying behavior without using preexisting labels.",
        "de": "Ein Einzelhändler möchte Kunden anhand ähnlichen Kaufverhaltens in Segmente gruppieren, ohne bereits vorhandene Labels zu verwenden."
      },
      "question": {
        "en": "Which machine learning technique fits this scenario?",
        "de": "Welche Machine-Learning-Technik passt zu diesem Szenario?"
      },
      "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": "Named entity recognition",
            "de": "Erkennung benannter Entitäten"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Clustering groups similar records together when labels are not supplied in advance. This is a common approach for customer segmentation because the segments are discovered from the data itself.",
        "de": "Clustering gruppiert ähnliche Datensätze, wenn Labels nicht im Voraus vorliegen. Dies ist ein typischer Ansatz für Kundensegmentierung, weil die Segmente direkt aus den Daten entdeckt werden."
      },
      "hint": {
        "en": "No known target labels are provided.",
        "de": "Es werden keine bekannten Ziel-Labels bereitgestellt."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-050",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A team wants Azure to automatically try many algorithms and tuning settings for a time-series forecasting problem.",
        "de": "Ein Team möchte, dass Azure für ein Zeitreihen-Prognoseproblem automatisch viele Algorithmen und Tuning-Einstellungen ausprobiert."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure Machine Learning capability should they use?",
        "de": "Welche Funktion von Azure Machine Learning sollten sie verwenden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Automated ML",
            "de": "Automated ML"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Face API",
            "de": "Face API"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Automated ML is designed to search across models and configurations automatically for tasks such as classification, regression, and forecasting. The other services are specialized AI APIs rather than general-purpose ML automation tools.",
        "de": "Automated ML wurde dafür entwickelt, Modelle und Konfigurationen für Aufgaben wie Klassifizierung, Regression und Prognosen automatisch zu durchsuchen. Die anderen Dienste sind spezialisierte KI-APIs und keine allgemeinen Werkzeuge zur ML-Automatisierung."
      },
      "hint": {
        "en": "The phrase automatically try many algorithms is the clue.",
        "de": "Die Formulierung automatisch viele Algorithmen ausprobieren ist der entscheidende Hinweis."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-051",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A business analyst wants to build a training pipeline by dragging components onto a visual canvas instead of writing code for every step.",
        "de": "Ein Business-Analyst möchte eine Trainingspipeline erstellen, indem er Komponenten auf eine visuelle Arbeitsfläche zieht, statt jeden Schritt per Code zu schreiben."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure Machine Learning experience best matches this requirement?",
        "de": "Welche Azure-Machine-Learning-Erfahrung passt am besten zu dieser Anforderung?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Designer",
            "de": "Designer"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Face API",
            "de": "Face API"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Azure AI Search",
            "de": "Azure AI Search"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Designer provides a visual, low-code environment for assembling training and inference pipelines from reusable modules. It is suited to users who want guided workflow construction without implementing every step manually in code.",
        "de": "Designer bietet eine visuelle Low-Code-Umgebung zum Zusammenstellen von Trainings- und Inferenzpipelines aus wiederverwendbaren Modulen. Er eignet sich für Benutzer, die eine geführte Workflow-Erstellung wünschen, ohne jeden Schritt manuell per Code umzusetzen."
      },
      "hint": {
        "en": "The scenario emphasizes a visual canvas.",
        "de": "Das Szenario betont eine visuelle Arbeitsfläche."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-052",
      "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 Azure Machine Learning compute option is best suited for scaling out model training jobs across multiple nodes?",
        "de": "Welche Compute-Option in Azure Machine Learning eignet sich am besten dafür, Modelltrainingsjobs über mehrere Knoten zu skalieren?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Compute cluster",
            "de": "Compute-Cluster"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Translator resource",
            "de": "Translator-Ressource"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Speech resource",
            "de": "Speech-Ressource"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Local browser storage",
            "de": "Lokaler Browserspeicher"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "A compute cluster is intended for scalable training and can provision multiple nodes as needed. The other options are unrelated to Azure Machine Learning training infrastructure.",
        "de": "Ein Compute-Cluster ist für skalierbares Training vorgesehen und kann bei Bedarf mehrere Knoten bereitstellen. Die anderen Optionen haben nichts mit der Trainingsinfrastruktur von Azure Machine Learning zu tun."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about elastic training infrastructure.",
        "de": "Denken Sie an elastische Trainingsinfrastruktur."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-053",
      "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": "After a model is trained, what does deployment to an online endpoint enable?",
        "de": "Was ermöglicht die Bereitstellung eines Modells auf einem Online-Endpunkt nach dem Training?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Real-time predictions from applications",
            "de": "Echtzeitvorhersagen aus Anwendungen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Automatic OCR on scanned forms only",
            "de": "Automatische OCR nur auf gescannten Formularen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Grouping unlabeled records into clusters",
            "de": "Die Gruppierung unbeschrifteter Datensätze in Cluster"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Translation of spoken language without a model",
            "de": "Die Übersetzung gesprochener Sprache ohne Modell"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Deploying a trained model to an online endpoint makes it available for inference, so applications can send new input data and receive predictions in near real time. Training and deployment are different phases of the ML lifecycle.",
        "de": "Die Bereitstellung eines trainierten Modells auf einem Online-Endpunkt macht es für Inferenz verfügbar, sodass Anwendungen neue Eingabedaten senden und nahezu in Echtzeit Vorhersagen erhalten können. Training und Bereitstellung sind unterschiedliche Phasen des ML-Lebenszyklus."
      },
      "hint": {
        "en": "Deployment is about using the model, not building it.",
        "de": "Bereitstellung bedeutet, das Modell zu nutzen und nicht es zu erstellen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-054",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "hard",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Why should you avoid including the answer itself or future-only information as an input feature during training?",
        "de": "Warum sollten Sie vermeiden, die Antwort selbst oder nur in der Zukunft verfügbare Informationen als Eingabefeature während des Trainings einzubeziehen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "It causes data leakage and produces unrealistically optimistic results",
            "de": "Es verursacht Data Leakage und führt zu unrealistisch optimistischen Ergebnissen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "It converts the task into OCR",
            "de": "Es wandelt die Aufgabe in OCR um"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "It automatically improves fairness",
            "de": "Es verbessert automatisch die Fairness"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "It removes the need for validation data",
            "de": "Es beseitigt die Notwendigkeit von Validierungsdaten"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Data leakage happens when the model receives information during training that would not truly be available at prediction time. This can make evaluation look excellent while the deployed model performs much worse in the real world.",
        "de": "Data Leakage tritt auf, wenn das Modell beim Training Informationen erhält, die zum Vorhersagezeitpunkt in der Realität nicht verfügbar wären. Dadurch kann die Bewertung hervorragend aussehen, während das bereitgestellte Modell in der Praxis deutlich schlechter arbeitet."
      },
      "hint": {
        "en": "The model should only see information available when making a real prediction.",
        "de": "Das Modell sollte nur Informationen sehen, die auch bei einer echten Vorhersage verfügbar wären."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-055",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Fundamental Principles of ML on Azure",
        "de": "Grundlegende Prinzipien des ML auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A medical screening model must catch as many true positive cases as possible, even if that means more false alarms.",
        "de": "Ein Modell für medizinisches Screening muss möglichst viele echte positive Fälle erkennen, auch wenn das mehr Fehlalarme bedeutet."
      },
      "question": {
        "en": "Which metric is especially important in this scenario?",
        "de": "Welche Metrik ist in diesem Szenario besonders wichtig?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Recall",
            "de": "Recall"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Latency",
            "de": "Latenz"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Storage size",
            "de": "Speichergröße"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Cluster count",
            "de": "Cluster-Anzahl"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Recall measures how many of the actual positive cases the model successfully identifies. When missing a positive case is costly, high recall is often a key goal even if precision drops somewhat.",
        "de": "Recall misst, wie viele der tatsächlich positiven Fälle das Modell korrekt identifiziert. Wenn es teuer ist, einen positiven Fall zu übersehen, ist ein hoher Recall oft ein zentrales Ziel, selbst wenn die Präzision etwas sinkt."
      },
      "hint": {
        "en": "The focus is on not missing positives.",
        "de": "Der Schwerpunkt liegt darauf, positive Fälle nicht zu übersehen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-056",
      "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 dataset contains 99 percent legitimate transactions and 1 percent fraudulent ones.",
        "de": "Ein Betrugsdatensatz enthält 99 Prozent legitime Transaktionen und 1 Prozent betrügerische."
      },
      "question": {
        "en": "Why can accuracy by itself be misleading in this case?",
        "de": "Warum kann Accuracy allein in diesem Fall irreführend sein?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "A model could predict every transaction as legitimate and still appear highly accurate",
            "de": "Ein Modell könnte jede Transaktion als legitim vorhersagen und dennoch sehr genau wirken"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Accuracy can be computed only for regression",
            "de": "Accuracy kann nur für Regression berechnet werden"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Accuracy is the same as OCR confidence",
            "de": "Accuracy ist dasselbe wie OCR-Konfidenz"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Accuracy is unrelated to model outputs",
            "de": "Accuracy hat nichts mit Modellausgaben zu tun"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "With highly imbalanced classes, a naive model can get a high accuracy score simply by predicting the majority class every time. That is why metrics such as precision, recall, and confusion matrices are also important for rare-event problems like fraud detection.",
        "de": "Bei stark unausgeglichenen Klassen kann ein naives Modell eine hohe Accuracy erreichen, indem es einfach immer die Mehrheitsklasse vorhersagt. Deshalb sind bei seltenen Ereignissen wie Betrugserkennung auch Metriken wie Präzision, Recall und Konfusionsmatrizen wichtig."
      },
      "hint": {
        "en": "Consider what happens if the model always predicts the majority class.",
        "de": "Überlegen Sie, was passiert, wenn das Modell immer die Mehrheitsklasse vorhersagt."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-057",
      "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 part of the machine learning lifecycle in Azure Machine Learning? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Aktivitäten gehören zum Machine-Learning-Lebenszyklus in Azure Machine Learning? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Track experiments and model versions",
            "de": "Experimente und Modellversionen nachverfolgen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Train models",
            "de": "Modelle trainieren"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Deploy models for inference",
            "de": "Modelle zur Inferenz bereitstellen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Physically print paper invoices",
            "de": "Papierrechnungen physisch ausdrucken"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "C"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure Machine Learning supports building, training, tracking, registering, and deploying models. Printing invoices is not part of the ML lifecycle and is unrelated to the service.",
        "de": "Azure Machine Learning unterstützt das Erstellen, Trainieren, Nachverfolgen, Registrieren und Bereitstellen von Modellen. Das Drucken von Rechnungen gehört nicht zum ML-Lebenszyklus und hat mit dem Dienst nichts zu tun."
      },
      "hint": {
        "en": "Think from experimentation through operational use.",
        "de": "Denken Sie vom Experimentieren bis zum operativen Einsatz."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning?view=azureml-api-2"
    },
    {
      "id": "ai900-058",
      "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 the main difference between image classification and object detection?",
        "de": "Was ist der Hauptunterschied zwischen Bildklassifizierung und Objekterkennung?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Classification labels the whole image, while object detection finds and locates specific objects",
            "de": "Klassifizierung kennzeichnet das ganze Bild, während Objekterkennung bestimmte Objekte findet und lokalisiert"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Classification reads printed text, while object detection translates text",
            "de": "Klassifizierung liest gedruckten Text, während Objekterkennung Text übersetzt"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Classification is unsupervised, while object detection is clustering",
            "de": "Klassifizierung ist unüberwacht, während Objekterkennung Clustering ist"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "There is no practical difference",
            "de": "Es gibt keinen praktischen Unterschied"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Image classification assigns one or more labels to an entire image, such as damaged package or not damaged. Object detection goes further by identifying where each object appears, usually with bounding boxes.",
        "de": "Bildklassifizierung weist einem gesamten Bild ein oder mehrere Labels zu, zum Beispiel beschädigtes Paket oder nicht beschädigt. Objekterkennung geht weiter, indem sie bestimmt, wo sich jedes Objekt befindet, meist mit Bounding Boxes."
      },
      "hint": {
        "en": "One task answers what, the other answers what and where.",
        "de": "Die eine Aufgabe beantwortet was, die andere was und wo."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-059",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A photo should be labeled as either cat, dog, or bird, and only one label is needed for the entire image.",
        "de": "Ein Foto soll entweder als Katze, Hund oder Vogel gekennzeichnet werden, und für das gesamte Bild wird nur ein Label benötigt."
      },
      "question": {
        "en": "Which computer vision task is most appropriate?",
        "de": "Welche Computer-Vision-Aufgabe ist am geeignetsten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech translation",
            "de": "Sprachübersetzung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "When one label should describe the full image, image classification is the natural task. Object detection would be used if the solution needed to identify and locate multiple animals within the picture.",
        "de": "Wenn ein Label das gesamte Bild beschreiben soll, ist Bildklassifizierung die natürliche Aufgabe. Objekterkennung würde verwendet, wenn die Lösung mehrere Tiere im Bild identifizieren und lokalisieren müsste."
      },
      "hint": {
        "en": "No locations or bounding boxes are required.",
        "de": "Es werden keine Positionen oder Bounding Boxes benötigt."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-060",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A warehouse wants a model that can find every pallet in an image and draw a box around each one.",
        "de": "Ein Lager möchte ein Modell, das jede Palette in einem Bild findet und um jede eine Box zeichnet."
      },
      "question": {
        "en": "Which task is required?",
        "de": "Welche Aufgabe ist erforderlich?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Key phrase extraction",
            "de": "Schlüsselbegriffsextraktion"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech-to-text",
            "de": "Speech-to-Text"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Object detection identifies each relevant object instance and returns its location, typically as bounding boxes. Image classification cannot tell you where in the image the pallets appear.",
        "de": "Objekterkennung identifiziert jede relevante Objektinstanz und gibt ihre Position zurück, typischerweise als Bounding Boxes. Bildklassifizierung kann nicht angeben, wo im Bild sich die Paletten befinden."
      },
      "hint": {
        "en": "The requirement includes location information.",
        "de": "Die Anforderung umfasst Positionsinformationen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-061",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A legal team has scanned contract pages and wants to turn the visible text into editable digital text.",
        "de": "Ein Rechtsteam hat Vertragsseiten eingescannt und möchte den sichtbaren Text in bearbeitbaren digitalen Text umwandeln."
      },
      "question": {
        "en": "Which capability should be used?",
        "de": "Welche Funktion sollte verwendet werden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Face detection",
            "de": "Gesichtserkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Machine translation",
            "de": "Maschinelle Übersetzung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "OCR converts printed or handwritten text in images and scanned documents into machine-readable text. It is the standard choice when the primary goal is to read words from page images.",
        "de": "OCR wandelt gedruckten oder handschriftlichen Text in Bildern und gescannten Dokumenten in maschinenlesbaren Text um. Es ist die Standardwahl, wenn das Hauptziel darin besteht, Wörter aus Seitenbildern auszulesen."
      },
      "hint": {
        "en": "The goal is to read text from an image.",
        "de": "Das Ziel ist, Text aus einem Bild zu lesen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview-ocr"
    },
    {
      "id": "ai900-062",
      "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 extract vendor name, invoice total, and line-item tables from invoices.",
        "de": "Ein Team in der Kreditorenbuchhaltung möchte Lieferantenname, Rechnungsbetrag und Tabellen mit Positionen aus Rechnungen extrahieren."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure service is the best fit?",
        "de": "Welcher Azure-Dienst ist am besten geeignet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Azure AI Document Intelligence",
            "de": "Azure AI Document Intelligence"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Azure AI Translator",
            "de": "Azure AI Translator"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Azure AI Speech",
            "de": "Azure AI Speech"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Azure OpenAI Service",
            "de": "Azure OpenAI Service"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Document Intelligence goes beyond basic OCR by understanding document structure and extracting structured fields, tables, and key-value pairs. That makes it well suited for invoices, receipts, and forms.",
        "de": "Document Intelligence geht über einfache OCR hinaus, indem der Dienst Dokumentstruktur versteht und strukturierte Felder, Tabellen und Schlüssel-Wert-Paare extrahiert. Dadurch eignet er sich besonders für Rechnungen, Belege und Formulare."
      },
      "hint": {
        "en": "The team needs structured fields, not just raw text.",
        "de": "Das Team benötigt strukturierte Felder und nicht nur Rohtext."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-063",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A news site needs to locate faces in uploaded photos so editors can blur them before publication.",
        "de": "Eine Nachrichtenseite muss Gesichter in hochgeladenen Fotos lokalisieren, damit Redakteure sie vor der Veröffentlichung unkenntlich machen können."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure service should be used?",
        "de": "Welcher Azure-Dienst sollte verwendet werden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Face service",
            "de": "Face Service"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Azure ML designer",
            "de": "Azure ML Designer"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Key phrase extraction",
            "de": "Schlüsselbegriffsextraktion"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "The Face service is built to detect human faces and provide their locations in images. That location data can then drive blurring or redaction workflows before publication.",
        "de": "Der Face Service wurde dafür entwickelt, menschliche Gesichter zu erkennen und ihre Positionen in Bildern zurückzugeben. Diese Positionsdaten können anschließend für Workflows zum Unkenntlichmachen oder Redigieren vor der Veröffentlichung genutzt werden."
      },
      "hint": {
        "en": "The task is specifically about faces.",
        "de": "Die Aufgabe bezieht sich ausdrücklich auf Gesichter."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview-identity"
    },
    {
      "id": "ai900-064",
      "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 Azure AI Vision capability can generate descriptive tags or captions for an image?",
        "de": "Welche Funktion von Azure AI Vision kann beschreibende Tags oder Bildbeschriftungen für ein Bild erzeugen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Image analysis",
            "de": "Bildanalyse"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure AI Vision can analyze visual content and return tags, captions, and other descriptive metadata about what appears in the image. Speech synthesis and ML tasks like regression or clustering do not analyze pixel content in this way.",
        "de": "Azure AI Vision kann visuelle Inhalte analysieren und Tags, Bildbeschriftungen sowie andere beschreibende Metadaten darüber zurückgeben, was im Bild zu sehen ist. Sprachsynthese und ML-Aufgaben wie Regression oder Clustering analysieren Pixelinhalte nicht auf diese Weise."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about understanding and describing image content.",
        "de": "Denken Sie daran, Bildinhalte zu verstehen und zu beschreiben."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-065",
      "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": "Which capability is best for reading handwritten notes from a photographed whiteboard?",
        "de": "Welche Funktion eignet sich am besten, um handschriftliche Notizen von einem fotografierten Whiteboard zu lesen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech recognition",
            "de": "Spracherkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "OCR is the right choice because the task is to recognize visible characters and convert them into text. Object detection and classification can describe objects in an image, but they do not primarily transcribe written content.",
        "de": "OCR ist die richtige Wahl, weil die Aufgabe darin besteht, sichtbare Zeichen zu erkennen und in Text umzuwandeln. Objekterkennung und Klassifizierung können Objekte in einem Bild beschreiben, transkribieren jedoch nicht primär geschriebene Inhalte."
      },
      "hint": {
        "en": "The output should be machine-readable text.",
        "de": "Die Ausgabe soll maschinenlesbarer Text sein."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview-ocr"
    },
    {
      "id": "ai900-066",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which tasks can you build with Azure Custom Vision? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Aufgaben können Sie mit Azure Custom Vision erstellen? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Train a custom image classification model",
            "de": "Ein benutzerdefiniertes Modell zur Bildklassifizierung trainieren"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Train a custom object detection model",
            "de": "Ein benutzerdefiniertes Modell zur Objekterkennung trainieren"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Translate documents between languages",
            "de": "Dokumente zwischen Sprachen übersetzen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Analyze customer sentiment in reviews",
            "de": "Kundenstimmung in Bewertungen analysieren"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Custom Vision is used for custom image classification and custom object detection with your own labeled images. Translation and sentiment analysis belong to language services rather than custom vision modeling.",
        "de": "Custom Vision wird für benutzerdefinierte Bildklassifizierung und benutzerdefinierte Objekterkennung mit eigenen gelabelten Bildern verwendet. Übersetzung und Stimmungsanalyse gehören zu Sprachdiensten und nicht zur benutzerdefinierten Bildmodellierung."
      },
      "hint": {
        "en": "Choose the options involving custom visual models.",
        "de": "Wählen Sie die Optionen mit benutzerdefinierten visuellen Modellen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-067",
      "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 kind of output is commonly returned by an object detection model?",
        "de": "Welche Art von Ausgabe wird üblicherweise von einem Objekterkennungsmodell zurückgegeben?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Object labels and their locations in the image",
            "de": "Objektlabels und ihre Positionen im Bild"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Only a single score for the full image",
            "de": "Nur ein einzelner Wert für das gesamte Bild"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "A spoken audio file",
            "de": "Eine gesprochene Audiodatei"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "A translated paragraph",
            "de": "Ein übersetzter Absatz"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Object detection typically returns both what was found and where it was found, often using bounding boxes plus confidence scores. A single label for the whole image is more characteristic of image classification.",
        "de": "Objekterkennung gibt typischerweise sowohl zurück, was gefunden wurde, als auch wo es gefunden wurde, oft mithilfe von Bounding Boxes und Konfidenzwerten. Ein einzelnes Label für das gesamte Bild ist eher typisch für Bildklassifizierung."
      },
      "hint": {
        "en": "Location matters in object detection.",
        "de": "Bei der Objekterkennung ist die Position wichtig."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-068",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A store wants to process receipts and automatically extract merchant name, purchase date, and total amount.",
        "de": "Ein Geschäft möchte Belege verarbeiten und automatisch Händlername, Kaufdatum und Gesamtbetrag extrahieren."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure capability is the best fit?",
        "de": "Welche Azure-Funktion ist am besten geeignet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "A prebuilt Document Intelligence receipt model",
            "de": "Ein vorgefertigtes Receipt-Modell von Document Intelligence"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Speech-to-text",
            "de": "Speech-to-Text"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Document Intelligence provides prebuilt models for common document types such as receipts and invoices. Those models are optimized to extract structured fields like totals, dates, and merchant information.",
        "de": "Document Intelligence stellt vorgefertigte Modelle für gängige Dokumenttypen wie Belege und Rechnungen bereit. Diese Modelle sind darauf optimiert, strukturierte Felder wie Summen, Daten und Händlerinformationen zu extrahieren."
      },
      "hint": {
        "en": "The document type is known and common.",
        "de": "Der Dokumenttyp ist bekannt und häufig."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-069",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "You want to train a custom model that identifies damaged parts in manufacturing photos.",
        "de": "Sie möchten ein benutzerdefiniertes Modell trainieren, das beschädigte Teile in Fertigungsfotos identifiziert."
      },
      "question": {
        "en": "What is required before training the model?",
        "de": "Was wird vor dem Training des Modells benötigt?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Labeled training images",
            "de": "Gelabelte Trainingsbilder"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Only an empty Azure subscription",
            "de": "Nur ein leeres Azure-Abonnement"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "A speech microphone",
            "de": "Ein Sprachmikrofon"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Translated versions of every photo",
            "de": "Übersetzte Versionen jedes Fotos"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Custom vision training depends on labeled examples so the service can learn which visual patterns correspond to each class or object. Without annotated images, supervised training cannot reliably learn the intended task.",
        "de": "Das Training benutzerdefinierter Vision-Modelle hängt von gelabelten Beispielen ab, damit der Dienst lernen kann, welche visuellen Muster zu welcher Klasse oder welchem Objekt gehören. Ohne annotierte Bilder kann überwachtes Training die gewünschte Aufgabe nicht zuverlässig erlernen."
      },
      "hint": {
        "en": "Supervised learning needs examples with the right answers.",
        "de": "Überwachtes Lernen benötigt Beispiele mit den richtigen Antworten."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-070",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A wildlife camera captures one animal per photo, and each photo only needs a species label.",
        "de": "Eine Wildkamera erfasst pro Foto ein Tier, und jedes Foto benötigt nur ein Artenlabel."
      },
      "question": {
        "en": "Which task is most appropriate?",
        "de": "Welche Aufgabe ist am geeignetsten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech recognition",
            "de": "Spracherkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Because the goal is one label for the full image, image classification is sufficient. Object detection would add overhead by locating objects when the scenario does not require positions.",
        "de": "Da das Ziel ein Label für das gesamte Bild ist, genügt Bildklassifizierung. Objekterkennung würde zusätzlichen Aufwand bedeuten, weil sie Objekte lokalisiert, obwohl das Szenario keine Positionen verlangt."
      },
      "hint": {
        "en": "One image, one label.",
        "de": "Ein Bild, ein Label."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-071",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "An autonomous vehicle prototype must identify every stop sign in a street scene and determine where each sign is located.",
        "de": "Ein Prototyp für autonomes Fahren muss jedes Stoppschild in einer Straßenszene identifizieren und bestimmen, wo sich jedes Schild befindet."
      },
      "question": {
        "en": "Which vision task matches this need?",
        "de": "Welche Vision-Aufgabe passt zu diesem Bedarf?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Sentiment analysis",
            "de": "Stimmungsanalyse"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Text translation",
            "de": "Textübersetzung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "The vehicle must find specific objects and their positions within the scene, which is exactly what object detection provides. Image classification alone would not indicate where each stop sign appears.",
        "de": "Das Fahrzeug muss bestimmte Objekte und ihre Positionen in der Szene finden, was genau der Objekterkennung entspricht. Bildklassifizierung allein würde nicht angeben, wo sich jedes Stoppschild befindet."
      },
      "hint": {
        "en": "The solution needs both identity and location.",
        "de": "Die Lösung benötigt sowohl Identität als auch Position."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-072",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Computer Vision on Azure",
        "de": "Features von Computer Vision auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which scenarios are good fits for Azure AI Document Intelligence? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Szenarien eignen sich gut für Azure AI Document Intelligence? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Extracting totals and dates from receipts",
            "de": "Gesamtbeträge und Daten aus Belegen extrahieren"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Reading line items from invoices",
            "de": "Positionen aus Rechnungen auslesen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Generating product images from text prompts",
            "de": "Produktbilder aus Textprompts erzeugen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Parsing tables from forms",
            "de": "Tabellen aus Formularen analysieren"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "D"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Document Intelligence specializes in extracting structured content from documents such as receipts, invoices, and forms. Generating images from text prompts is a generative AI scenario, not a document extraction workload.",
        "de": "Document Intelligence ist auf die Extraktion strukturierter Inhalte aus Dokumenten wie Belegen, Rechnungen und Formularen spezialisiert. Das Erzeugen von Bildern aus Textprompts ist ein Szenario generativer KI und kein Dokumentextraktions-Workload."
      },
      "hint": {
        "en": "Pick the options centered on structured document fields.",
        "de": "Wählen Sie die Optionen aus, die sich auf strukturierte Dokumentfelder konzentrieren."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-073",
      "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": "Why might a team choose Custom Vision instead of only using a general prebuilt image analysis API?",
        "de": "Warum könnte sich ein Team für Custom Vision entscheiden, statt nur eine allgemeine vorgefertigte Bildanalyse-API zu verwenden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "They need to train a model on their own labeled image categories",
            "de": "Sie müssen ein Modell auf ihren eigenen gelabelten Bildkategorien trainieren"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "They want to convert speech to text",
            "de": "Sie möchten Sprache in Text umwandeln"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "They need machine translation",
            "de": "Sie benötigen maschinelle Übersetzung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "They want to run clustering on tabular data",
            "de": "Sie möchten Clustering auf tabellarischen Daten ausführen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Custom Vision is appropriate when your categories or detection targets are domain-specific and not covered well enough by general prebuilt models. It lets you train on your own labeled examples to match the business problem more closely.",
        "de": "Custom Vision ist geeignet, wenn Ihre Kategorien oder Erkennungsziele domänenspezifisch sind und durch allgemeine vorgefertigte Modelle nicht ausreichend abgedeckt werden. Es ermöglicht das Training mit eigenen gelabelten Beispielen, um das Geschäftsproblem genauer abzubilden."
      },
      "hint": {
        "en": "The key difference is custom training on your own images.",
        "de": "Der entscheidende Unterschied ist das benutzerdefinierte Training mit eigenen Bildern."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-074",
      "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 Language capability identifies whether text is written in English, German, Spanish, or another language?",
        "de": "Welche Funktion von Azure AI Language erkennt, ob ein Text auf Englisch, Deutsch, Spanisch 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": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Image captioning",
            "de": "Bildbeschriftung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Language detection analyzes text and predicts the language it is written in. This is useful before downstream tasks such as translation, sentiment analysis, or routing content to language-specific workflows.",
        "de": "Die Spracherkennung analysiert Text und sagt voraus, in welcher Sprache er geschrieben ist. Das ist vor nachgelagerten Aufgaben wie Übersetzung, Stimmungsanalyse oder dem Routing in sprachspezifische Workflows nützlich."
      },
      "hint": {
        "en": "The task is to identify the language itself.",
        "de": "Die Aufgabe besteht darin, die Sprache selbst zu identifizieren."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-075",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A product team wants software to read long reviews and pull out short important phrases such as battery life and customer support.",
        "de": "Ein Produktteam möchte, dass Software lange Bewertungen liest und kurze wichtige Begriffe wie Akkulaufzeit und Kundensupport herauszieht."
      },
      "question": {
        "en": "Which capability should the team use?",
        "de": "Welche Funktion sollte das Team verwenden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Key phrase extraction",
            "de": "Schlüsselbegriffsextraktion"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Face detection",
            "de": "Gesichtserkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Key phrase extraction identifies the main concepts or topics expressed in a text. It is useful when you want concise highlights without generating a full summary or reading every sentence manually.",
        "de": "Die Schlüsselbegriffsextraktion identifiziert die wichtigsten Konzepte oder Themen in einem Text. Sie ist nützlich, wenn Sie prägnante Highlights möchten, ohne eine vollständige Zusammenfassung zu erzeugen oder jeden Satz manuell zu lesen."
      },
      "hint": {
        "en": "The output should be important short phrases.",
        "de": "Die Ausgabe soll aus wichtigen kurzen Begriffen bestehen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-076",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A news app wants to identify company names, people, and cities that appear in articles.",
        "de": "Eine Nachrichten-App möchte Firmennamen, Personen und Städte identifizieren, die in Artikeln vorkommen."
      },
      "question": {
        "en": "Which capability best fits this need?",
        "de": "Welche Funktion passt am besten zu diesem Bedarf?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Named entity recognition",
            "de": "Erkennung benannter Entitäten"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Machine translation",
            "de": "Maschinelle Übersetzung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech translation",
            "de": "Sprachübersetzung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Named entity recognition finds and categorizes real-world entities in text, such as people, organizations, locations, and dates. That is exactly what the app needs for article analysis.",
        "de": "Die Erkennung benannter Entitäten findet und kategorisiert reale Entitäten in Texten, etwa Personen, Organisationen, Orte und Daten. Genau das benötigt die App für die Analyse von Artikeln."
      },
      "hint": {
        "en": "The app wants to identify specific real-world names.",
        "de": "Die App möchte konkrete Namen aus der realen Welt identifizieren."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-077",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A compliance team needs to detect and redact sensitive personal data such as credit card numbers and social security numbers in support tickets.",
        "de": "Ein Compliance-Team muss sensible personenbezogene Daten wie Kreditkartennummern und Sozialversicherungsnummern in Supporttickets erkennen und schwärzen."
      },
      "question": {
        "en": "Which capability is most relevant?",
        "de": "Welche Funktion ist am relevantesten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "PII detection",
            "de": "PII-Erkennung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Image tagging",
            "de": "Bild-Tagging"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "PII detection is designed to find personally identifiable information in text so it can be reviewed or redacted. This is a language understanding task focused on privacy protection rather than image analysis.",
        "de": "Die PII-Erkennung wurde dafür entwickelt, personenbezogene Informationen in Texten zu finden, damit sie geprüft oder geschwärzt werden können. Dies ist eine Aufgabe des Sprachverständnisses mit Schwerpunkt Datenschutz und nicht der Bildanalyse."
      },
      "hint": {
        "en": "The goal is to find sensitive personal text data.",
        "de": "Das Ziel ist, sensible personenbezogene Textdaten zu finden."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-078",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A retailer wants to know whether each customer review expresses a positive, negative, neutral, or mixed opinion.",
        "de": "Ein Einzelhändler möchte wissen, ob jede Kundenbewertung eine positive, negative, neutrale oder gemischte Meinung ausdrückt."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure AI Language capability should be used?",
        "de": "Welche Funktion von Azure AI Language sollte verwendet werden?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Sentiment analysis",
            "de": "Stimmungsanalyse"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Machine translation",
            "de": "Maschinelle Übersetzung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Regression",
            "de": "Regression"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Sentiment analysis evaluates the emotional tone or opinion expressed in text. It is commonly used for customer feedback, surveys, and social posts to understand overall satisfaction or dissatisfaction.",
        "de": "Die Stimmungsanalyse bewertet den emotionalen Ton oder die in Texten ausgedrückte Meinung. Sie wird häufig für Kundenfeedback, Umfragen und Social-Media-Beiträge verwendet, um allgemeine Zufriedenheit oder Unzufriedenheit zu verstehen."
      },
      "hint": {
        "en": "The output is the tone of the review.",
        "de": "Die Ausgabe ist der Ton der Bewertung."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-079",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "Executives want a short summary of a ten-page report instead of reading the whole document.",
        "de": "Führungskräfte möchten eine kurze Zusammenfassung eines zehnseitigen Berichts, statt das ganze Dokument zu lesen."
      },
      "question": {
        "en": "Which NLP capability is most appropriate?",
        "de": "Welche NLP-Funktion ist am geeignetsten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Summarization",
            "de": "Zusammenfassung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Clustering",
            "de": "Clustering"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Summarization condenses longer text into a shorter form that preserves the important points. It is useful when readers need the main ideas quickly without processing every paragraph themselves.",
        "de": "Zusammenfassung verdichtet längere Texte zu einer kürzeren Form, die die wichtigsten Punkte beibehält. Sie ist nützlich, wenn Leser die Hauptideen schnell erfassen müssen, ohne jeden Absatz selbst zu verarbeiten."
      },
      "hint": {
        "en": "The task is to condense a long document.",
        "de": "Die Aufgabe besteht darin, ein langes Dokument zu verdichten."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-080",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A travel bot must understand requests such as Find me a hotel in Vienna tomorrow and extract both the intent and the destination.",
        "de": "Ein Reisebot muss Anfragen wie Finde mir morgen ein Hotel in Wien verstehen und sowohl die Absicht als auch das Ziel extrahieren."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure capability is designed for this?",
        "de": "Welche Azure-Funktion wurde dafür entwickelt?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Conversational Language Understanding",
            "de": "Conversational Language Understanding"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Face detection",
            "de": "Gesichtserkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Conversational Language Understanding identifies the user's intent and extracts important entities from a natural language utterance. This is essential for task-oriented bots that need to act on what the user said.",
        "de": "Conversational Language Understanding identifiziert die Absicht des Benutzers und extrahiert wichtige Entitäten aus einer natürlichsprachlichen Äußerung. Das ist für aufgabenorientierte Bots entscheidend, die auf das reagieren müssen, was der Benutzer gesagt hat."
      },
      "hint": {
        "en": "The bot needs intent plus entities.",
        "de": "Der Bot benötigt Absicht plus Entitäten."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/conversational-language-understanding/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-081",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A company wants employees to ask plain-language questions and receive answers from an internal FAQ knowledge base.",
        "de": "Ein Unternehmen möchte, dass Mitarbeitende Fragen in natürlicher Sprache stellen und Antworten aus einer internen FAQ-Wissensdatenbank erhalten."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure AI Language capability best fits?",
        "de": "Welche Funktion von Azure AI Language passt am besten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Question answering",
            "de": "Fragebeantwortung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Question answering is designed to match user questions to a knowledge base and return relevant answers. It is useful for FAQ bots and self-service help experiences built around existing content.",
        "de": "Die Fragebeantwortung wurde dafür entwickelt, Benutzerfragen einer Wissensdatenbank zuzuordnen und relevante Antworten zurückzugeben. Sie ist nützlich für FAQ-Bots und Self-Service-Hilfeerlebnisse, die auf vorhandenen Inhalten basieren."
      },
      "hint": {
        "en": "The answers come from a curated knowledge base.",
        "de": "Die Antworten stammen aus einer kuratierten Wissensdatenbank."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-082",
      "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 service translates text from one language to another?",
        "de": "Welcher Azure-Dienst übersetzt Text von einer Sprache in eine andere?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Face service",
            "de": "Face Service"
          }
        },
        {
          "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": "Translator is the Azure AI service built for text translation across many languages. The other options are for images or ML workflow construction, not multilingual text conversion.",
        "de": "Translator ist der Azure-AI-Dienst für Textübersetzung zwischen vielen Sprachen. Die anderen Optionen dienen Bildern oder der Erstellung von ML-Workflows und nicht der mehrsprachigen Textumwandlung."
      },
      "hint": {
        "en": "Both the input and output are text.",
        "de": "Sowohl Eingabe als auch Ausgabe sind Text."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/translator/translator-overview"
    },
    {
      "id": "ai900-083",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A call center wants to convert recorded customer calls into text for later analysis.",
        "de": "Ein Callcenter möchte aufgezeichnete Kundengespräche für spätere Analysen in Text umwandeln."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure capability should be used?",
        "de": "Welche Azure-Funktion sollte verwendet werden?"
      },
      "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": "Image captioning",
            "de": "Bildbeschriftung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Speech-to-text transcribes spoken audio into written text, enabling search, sentiment analysis, and archival workflows. Text-to-speech does the opposite conversion from text into audio.",
        "de": "Speech-to-Text transkribiert gesprochene Audiodaten in geschriebenen Text und ermöglicht damit Suche, Stimmungsanalyse und Archivierungs-Workflows. Text-to-Speech führt die entgegengesetzte Umwandlung von Text in Audio durch."
      },
      "hint": {
        "en": "The audio needs to become text.",
        "de": "Das Audio muss zu Text werden."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-084",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "An app must read out news articles for users who prefer listening instead of reading.",
        "de": "Eine App muss Nachrichtenartikel für Benutzer vorlesen, die lieber hören als lesen."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure capability is required?",
        "de": "Welche Azure-Funktion ist erforderlich?"
      },
      "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": "OCR",
            "de": "OCR"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Text-to-speech synthesizes audio from written text so content can be heard rather than read. This is useful for accessibility, voice assistants, and audio playback scenarios.",
        "de": "Text-to-Speech erzeugt Audiodaten aus geschriebenem Text, sodass Inhalte gehört statt gelesen werden können. Das ist nützlich für Barrierefreiheit, Sprachassistenten und Audio-Wiedergabeszenarien."
      },
      "hint": {
        "en": "The app must speak written content aloud.",
        "de": "Die App muss geschriebenen Inhalt laut sprechen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-085",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A conference app must listen to a speaker in English and immediately display subtitles in German.",
        "de": "Eine Konferenz-App muss einem Sprecher auf Englisch zuhören und sofort Untertitel auf Deutsch anzeigen."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure capability best matches this requirement?",
        "de": "Welche Azure-Funktion passt am besten zu dieser Anforderung?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Speech translation",
            "de": "Sprachübersetzung"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Key phrase extraction",
            "de": "Schlüsselbegriffsextraktion"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Face detection",
            "de": "Gesichtserkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Speech translation combines speech recognition with language translation so spoken words in one language can be delivered in another. That makes it ideal for multilingual meetings and live subtitles.",
        "de": "Sprachübersetzung kombiniert Spracherkennung mit Sprachübersetzung, sodass gesprochene Wörter in einer Sprache in einer anderen Sprache ausgegeben werden können. Dadurch eignet sie sich ideal für mehrsprachige Meetings und Live-Untertitel."
      },
      "hint": {
        "en": "The input is spoken audio and the output is another language.",
        "de": "Die Eingabe ist gesprochene Sprache und die Ausgabe eine andere Sprache."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-086",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which capabilities are included in Azure AI Speech? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Funktionen sind in Azure AI Speech enthalten? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "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": "Speech translation",
            "de": "Sprachübersetzung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "C"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure AI Speech covers recognizing speech, synthesizing speech, and translating spoken language. Object detection belongs to computer vision and is not part of the speech service family.",
        "de": "Azure AI Speech umfasst Spracherkennung, Sprachsynthese und die Übersetzung gesprochener Sprache. Objekterkennung gehört zu Computer Vision und nicht zur Speech-Dienstfamilie."
      },
      "hint": {
        "en": "Select the audio and spoken-language capabilities.",
        "de": "Wählen Sie die Audio- und Sprachfunktionen aus."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-087",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What does language modeling try to do in many NLP scenarios?",
        "de": "Was versucht ein Sprachmodell in vielen NLP-Szenarien zu tun?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Estimate likely word sequences in natural language",
            "de": "Wahrscheinliche Wortfolgen in natürlicher Sprache schätzen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Detect faces in photographs",
            "de": "Gesichter in Fotos erkennen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Cluster customers by purchase behavior",
            "de": "Kunden nach Kaufverhalten clustern"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Measure vibration anomalies in machines",
            "de": "Vibrationsanomalien in Maschinen messen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Language modeling learns patterns in word sequences so systems can predict likely next words or assess how probable a sentence is. This idea underlies many capabilities in modern NLP and generative language systems.",
        "de": "Sprachmodellierung lernt Muster in Wortfolgen, sodass Systeme wahrscheinliche nächste Wörter vorhersagen oder einschätzen können, wie plausibel ein Satz ist. Dieses Konzept bildet die Grundlage vieler moderner NLP- und generativer Sprachsysteme."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about predicting likely text patterns.",
        "de": "Denken Sie an die Vorhersage wahrscheinlicher Textmuster."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-088",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": {
        "en": "A product manager wants to know which specific aspects of reviews, such as battery or screen, are being discussed.",
        "de": "Ein Produktmanager möchte wissen, welche konkreten Aspekte von Bewertungen, etwa Akku oder Bildschirm, diskutiert werden."
      },
      "question": {
        "en": "Which Azure AI Language capability is most helpful as a starting point?",
        "de": "Welche Funktion von Azure AI Language ist als Ausgangspunkt am hilfreichsten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Key phrase extraction",
            "de": "Schlüsselbegriffsextraktion"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Face detection",
            "de": "Gesichtserkennung"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech synthesis",
            "de": "Sprachsynthese"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Key phrase extraction can surface the important terms and topics that appear repeatedly in customer feedback. Those phrases often help analysts understand which product aspects customers mention most often.",
        "de": "Die Schlüsselbegriffsextraktion kann wichtige Begriffe und Themen sichtbar machen, die in Kundenfeedback wiederholt auftauchen. Diese Begriffe helfen Analysten häufig zu verstehen, welche Produktaspekte Kunden am häufigsten erwähnen."
      },
      "hint": {
        "en": "The manager wants the main topics inside review text.",
        "de": "Der Manager möchte die Hauptthemen innerhalb von Bewertungstexten erkennen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-089",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of NLP on Azure",
        "de": "Features von NLP auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which capabilities are part of Azure AI Language rather than Azure AI Vision? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Funktionen gehören zu Azure AI Language und nicht zu Azure AI Vision? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Named entity recognition",
            "de": "Erkennung benannter Entitäten"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Sentiment analysis",
            "de": "Stimmungsanalyse"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Summarization",
            "de": "Zusammenfassung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Object detection",
            "de": "Objekterkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "C"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Named entity recognition, sentiment analysis, and summarization are language understanding tasks performed on text. Object detection analyzes visual content and belongs to computer vision instead.",
        "de": "Erkennung benannter Entitäten, Stimmungsanalyse und Zusammenfassung sind Sprachverständnisaufgaben, die auf Text angewendet werden. Objekterkennung analysiert visuelle Inhalte und gehört stattdessen zu Computer Vision."
      },
      "hint": {
        "en": "Choose the text-based capabilities.",
        "de": "Wählen Sie die textbasierten Funktionen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-090",
      "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 Azure service provides managed access to large language models such as GPT within Azure?",
        "de": "Welcher Azure-Dienst bietet verwalteten Zugriff auf große Sprachmodelle wie GPT innerhalb von Azure?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Azure OpenAI Service",
            "de": "Azure OpenAI Service"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Azure AI Vision",
            "de": "Azure AI Vision"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Azure AI Speech",
            "de": "Azure AI Speech"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Azure Batch",
            "de": "Azure Batch"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Azure OpenAI Service delivers access to foundation models such as GPT with Azure security, management, and networking capabilities. The other services target different workloads such as vision or speech rather than generative language models.",
        "de": "Azure OpenAI Service bietet Zugriff auf Foundation-Modelle wie GPT zusammen mit den Sicherheits-, Verwaltungs- und Netzwerkfunktionen von Azure. Die anderen Dienste sind auf andere Workloads wie Vision oder Sprache ausgerichtet und nicht auf generative Sprachmodelle."
      },
      "hint": {
        "en": "Look for the Azure service dedicated to GPT-style models.",
        "de": "Suchen Sie nach dem Azure-Dienst für GPT-ähnliche Modelle."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-091",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "A team wants a model that can draft emails, summarize documents, and answer questions in natural language.",
        "de": "Ein Team möchte ein Modell, das E-Mails formulieren, Dokumente zusammenfassen und Fragen in natürlicher Sprache beantworten kann."
      },
      "question": {
        "en": "Which model family is the best fit?",
        "de": "Welche Modellfamilie ist am besten geeignet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "GPT models",
            "de": "GPT-Modelle"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "DALL-E models",
            "de": "DALL-E-Modelle"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "OCR models",
            "de": "OCR-Modelle"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Object detection models",
            "de": "Objekterkennungsmodelle"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "GPT models are designed for text generation, summarization, reasoning, and conversational tasks. DALL-E is focused on image generation, while OCR and object detection solve computer vision problems.",
        "de": "GPT-Modelle sind für Textgenerierung, Zusammenfassung, Schlussfolgern und Konversationsaufgaben konzipiert. DALL-E konzentriert sich auf Bildgenerierung, während OCR und Objekterkennung Probleme der Computer Vision lösen."
      },
      "hint": {
        "en": "The outputs are primarily text.",
        "de": "Die Ausgaben sind in erster Linie Text."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models"
    },
    {
      "id": "ai900-092",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What are embeddings commonly used for in generative AI solutions?",
        "de": "Wofür werden Embeddings in generativen KI-Lösungen häufig verwendet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Representing meaning so text can be compared by semantic similarity",
            "de": "Bedeutung zu repräsentieren, damit Texte anhand semantischer Ähnlichkeit verglichen werden können"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Drawing boxes around objects in images",
            "de": "Bounding Boxes um Objekte in Bildern zu zeichnen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Converting speech to audio",
            "de": "Sprache in Audio umzuwandeln"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Splitting datasets into training and test sets",
            "de": "Datensätze in Trainings- und Testsätze aufzuteilen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Embeddings convert text into numeric vectors that capture semantic meaning, which is useful for search, retrieval, clustering by meaning, and grounding. They are not vision bounding boxes or audio conversion features.",
        "de": "Embeddings wandeln Text in numerische Vektoren um, die semantische Bedeutung erfassen. Das ist nützlich für Suche, Retrieval, bedeutungsbasiertes Clustering und Grounding. Es handelt sich nicht um Bounding Boxes für Vision oder Audio-Konvertierungsfunktionen."
      },
      "hint": {
        "en": "They help compare meaning, not pixels.",
        "de": "Sie helfen, Bedeutung zu vergleichen, nicht Pixel."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models"
    },
    {
      "id": "ai900-093",
      "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 to create concept art from prompts such as modern office lobby with green plants and natural light.",
        "de": "Ein Designteam möchte Konzeptgrafiken aus Prompts wie moderne Bürolobby mit grünen Pflanzen und natürlichem Licht erzeugen."
      },
      "question": {
        "en": "Which model family is the best fit?",
        "de": "Welche Modellfamilie ist am besten geeignet?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "DALL-E models",
            "de": "DALL-E-Modelle"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "GPT models",
            "de": "GPT-Modelle"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Translator",
            "de": "Translator"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Speech recognition",
            "de": "Spracherkennung"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "DALL-E models are built for generating images from natural language prompts. GPT models excel at text-centric tasks, while translator and speech recognition target language conversion and audio transcription.",
        "de": "DALL-E-Modelle wurden entwickelt, um Bilder aus natürlichsprachlichen Prompts zu generieren. GPT-Modelle eignen sich vor allem für textzentrierte Aufgaben, während Translator und Spracherkennung Sprachumwandlung und Audiotranskription abdecken."
      },
      "hint": {
        "en": "The output must be an original image.",
        "de": "Die Ausgabe muss ein originelles Bild sein."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models"
    },
    {
      "id": "ai900-094",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which prompt is most likely to produce a focused and useful response from a GPT model?",
        "de": "Welcher Prompt erzeugt am wahrscheinlichsten eine fokussierte und nützliche Antwort von einem GPT-Modell?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "You are a finance assistant. Explain the budget variance in 4 bullet points for executives and use plain language.",
            "de": "Sie sind ein Finanzassistent. Erklären Sie die Budgetabweichung in 4 Stichpunkten für Führungskräfte und verwenden Sie einfache Sprache."
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Budget?",
            "de": "Budget?"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Write something.",
            "de": "Schreiben Sie irgendetwas."
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Do a task maybe.",
            "de": "Machen Sie vielleicht eine Aufgabe."
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Prompt engineering works best when the instructions define role, task, audience, and desired output format. Option A gives the model the strongest guidance, which usually improves consistency and relevance.",
        "de": "Prompt Engineering funktioniert am besten, wenn die Anweisungen Rolle, Aufgabe, Zielgruppe und gewünschtes Ausgabeformat festlegen. Option A gibt dem Modell die stärkste Orientierung und verbessert normalerweise Konsistenz und Relevanz."
      },
      "hint": {
        "en": "The best prompt is specific about context and format.",
        "de": "Der beste Prompt ist in Bezug auf Kontext und Format präzise."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering"
    },
    {
      "id": "ai900-095",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What is few-shot prompting?",
        "de": "Was ist Few-Shot-Prompting?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Providing a few examples in the prompt to guide the model toward the desired pattern",
            "de": "Im Prompt einige Beispiele bereitzustellen, um das Modell in das gewünschte Muster zu lenken"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Reducing the model to a very small file size",
            "de": "Das Modell auf eine sehr kleine Dateigröße zu reduzieren"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Training only on a few rows of data permanently",
            "de": "Nur auf wenigen Datenzeilen dauerhaft zu trainieren"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Turning off all content filters",
            "de": "Alle Inhaltsfilter zu deaktivieren"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Few-shot prompting includes one or more examples inside the prompt so the model can imitate the expected structure, style, or reasoning pattern. It is a prompt-design technique, not a change to the underlying model weights.",
        "de": "Beim Few-Shot-Prompting werden ein oder mehrere Beispiele im Prompt bereitgestellt, damit das Modell die erwartete Struktur, den Stil oder das Denkmuster nachahmen kann. Es handelt sich um eine Technik der Promptgestaltung und nicht um eine Änderung der zugrunde liegenden Modellgewichte."
      },
      "hint": {
        "en": "Examples inside the prompt are the key idea.",
        "de": "Beispiele innerhalb des Prompts sind die zentrale Idee."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering"
    },
    {
      "id": "ai900-096",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What is the purpose of a system message in a chat-based generative AI solution?",
        "de": "Was ist der Zweck einer Systemnachricht in einer chatbasierten generativen KI-Lösung?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "To define the assistant's behavior, role, and high-level instructions",
            "de": "Das Verhalten, die Rolle und die allgemeinen Anweisungen des Assistenten festzulegen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "To detect faces in uploaded images",
            "de": "Gesichter in hochgeladenen Bildern zu erkennen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "To split the dataset into clusters",
            "de": "Den Datensatz in Cluster aufzuteilen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "To convert speech to text",
            "de": "Sprache in Text umzuwandeln"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "A system message provides the model with overarching rules about tone, scope, constraints, and persona. It helps shape how the assistant behaves across the conversation, even as user prompts change.",
        "de": "Eine Systemnachricht gibt dem Modell übergreifende Regeln zu Tonfall, Umfang, Einschränkungen und Persona. Sie hilft dabei, das Verhalten des Assistenten über das gesamte Gespräch hinweg zu steuern, auch wenn sich Benutzerprompts ändern."
      },
      "hint": {
        "en": "It sets the overall behavior of the assistant.",
        "de": "Sie legt das grundsätzliche Verhalten des Assistenten fest."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering"
    },
    {
      "id": "ai900-097",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "If you want more consistent and less creative model output, how should you generally adjust the temperature setting?",
        "de": "Wenn Sie konsistentere und weniger kreative Modellausgaben möchten, wie sollten Sie die Temperatureinstellung im Allgemeinen anpassen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Lower it",
            "de": "Sie senken"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Raise it to the maximum",
            "de": "Sie auf den Maximalwert erhöhen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Replace it with OCR",
            "de": "Sie durch OCR ersetzen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Disable the prompt",
            "de": "Den Prompt deaktivieren"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "A lower temperature usually makes outputs more deterministic and focused, while a higher temperature increases variation and creativity. For tasks that need stable wording or predictable structure, lowering temperature is often helpful.",
        "de": "Eine niedrigere Temperatur macht Ausgaben in der Regel deterministischer und fokussierter, während eine höhere Temperatur Variation und Kreativität erhöht. Für Aufgaben, die stabile Formulierungen oder eine vorhersehbare Struktur benötigen, ist eine niedrigere Temperatur oft hilfreich."
      },
      "hint": {
        "en": "Less randomness usually means lower temperature.",
        "de": "Weniger Zufälligkeit bedeutet meist niedrigere Temperatur."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering"
    },
    {
      "id": "ai900-098",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "hard",
      "scenario": {
        "en": "A company wants a chatbot that answers from current internal manuals stored in Azure AI Search instead of relying only on the model's pretrained knowledge.",
        "de": "Ein Unternehmen möchte einen Chatbot, der aus aktuellen internen Handbüchern in Azure AI Search antwortet, statt sich nur auf das vortrainierte Wissen des Modells zu verlassen."
      },
      "question": {
        "en": "Which architecture pattern best fits this requirement?",
        "de": "Welches Architekturpattern passt am besten zu dieser Anforderung?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Retrieval-augmented generation",
            "de": "Retrieval-Augmented Generation"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Unsupervised clustering",
            "de": "Unüberwachtes Clustering"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Image classification",
            "de": "Bildklassifizierung"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "OCR-only pipeline",
            "de": "Reine OCR-Pipeline"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Retrieval-augmented generation, or RAG, fetches relevant documents at runtime and supplies them as grounding context for the model. That helps the assistant answer using current enterprise data instead of depending solely on pretrained knowledge.",
        "de": "Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, ruft zur Laufzeit relevante Dokumente ab und stellt sie dem Modell als grounding Kontext bereit. Dadurch kann der Assistent mit aktuellen Unternehmensdaten antworten, statt sich nur auf vortrainiertes Wissen zu verlassen."
      },
      "hint": {
        "en": "The design combines retrieval with generation.",
        "de": "Das Design kombiniert Retrieval mit Generierung."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/use-your-data"
    },
    {
      "id": "ai900-099",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What is the main purpose of content filtering in Azure OpenAI Service?",
        "de": "Was ist der Hauptzweck von Inhaltsfiltern 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 storage capacity for prompts",
            "de": "Die Speicherkapazität für Prompts zu erhöhen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "To replace all human oversight",
            "de": "Jegliche menschliche Aufsicht zu ersetzen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "To convert images to speech",
            "de": "Bilder in Sprache umzuwandeln"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Content filtering is a safety mechanism that helps identify and mitigate harmful, unsafe, or policy-violating content in prompts and generated outputs. It supports responsible AI practices, but it does not remove the need for broader governance or human review.",
        "de": "Inhaltsfilter sind ein Sicherheitsmechanismus, der dabei hilft, schädliche, unsichere oder richtlinienverletzende Inhalte in Prompts und generierten Ausgaben zu erkennen und zu begrenzen. Sie unterstützen verantwortungsvolle KI, ersetzen aber keine umfassendere Governance oder menschliche Prüfung."
      },
      "hint": {
        "en": "Think about safety controls.",
        "de": "Denken Sie an Sicherheitskontrollen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/content-filter"
    },
    {
      "id": "ai900-100",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": {
        "en": "An organization wants a natural-language assistant inside its application that helps users complete tasks by combining model output with business data and app actions.",
        "de": "Eine Organisation möchte einen Assistenten in natürlicher Sprache innerhalb ihrer Anwendung, der Benutzern hilft, Aufgaben zu erledigen, indem er Modellausgaben mit Geschäftsdaten und App-Aktionen kombiniert."
      },
      "question": {
        "en": "What is this kind of solution commonly called?",
        "de": "Wie wird eine solche Lösung üblicherweise genannt?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "A copilot",
            "de": "Ein Copilot"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "A clustering model",
            "de": "Ein Clustering-Modell"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "An OCR engine",
            "de": "Eine OCR-Engine"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "A vision classifier",
            "de": "Ein Vision-Klassifikator"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "A copilot is an AI assistant embedded in an application to help users perform tasks using natural language, relevant data, and orchestrated actions. It goes beyond simple text generation by being connected to workflows and business context.",
        "de": "Ein Copilot ist ein in eine Anwendung eingebetteter KI-Assistent, der Benutzern mithilfe natürlicher Sprache, relevanter Daten und orchestrierter Aktionen bei Aufgaben hilft. Er geht über reine Textgenerierung hinaus, weil er mit Workflows und Geschäftskontext verbunden ist."
      },
      "hint": {
        "en": "It is an in-app assistant for user productivity.",
        "de": "Es ist ein Assistent innerhalb der App zur Unterstützung der Produktivität."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-101",
      "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": "Add human review for high-impact outputs",
            "de": "Menschliche Prüfung für Ausgaben mit hoher Auswirkung hinzufügen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Ground responses in trusted data when possible",
            "de": "Antworten nach Möglichkeit auf vertrauenswürdigen Daten gründen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Assume all generated content is automatically correct",
            "de": "Annehmen, dass alle generierten Inhalte automatisch korrekt sind"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Use safety systems such as content filters and monitoring",
            "de": "Sicherheitssysteme wie Inhaltsfilter und Überwachung verwenden"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "D"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Responsible generative AI includes human oversight, grounding on trusted sources, and safety controls such as filters and monitoring. Assuming all model outputs are correct is risky because generative systems can still produce errors or unsupported claims.",
        "de": "Verantwortungsvolle generative KI umfasst menschliche Aufsicht, Grounding auf vertrauenswürdigen Quellen und Sicherheitskontrollen wie Filter und Überwachung. Davon auszugehen, dass alle Modellausgaben korrekt sind, ist riskant, weil generative Systeme weiterhin Fehler oder unbelegte Aussagen erzeugen können."
      },
      "hint": {
        "en": "Choose the controls that reduce risk and improve trust.",
        "de": "Wählen Sie die Kontrollen, die Risiken reduzieren und Vertrauen erhöhen."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-102",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Why should users verify important outputs from a generative AI system?",
        "de": "Warum sollten Benutzer wichtige Ausgaben eines generativen KI-Systems überprüfen?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Because the model can produce incorrect or unsupported content",
            "de": "Weil das Modell falsche oder unbelegte Inhalte erzeugen kann"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Because verification turns the solution into OCR",
            "de": "Weil die Überprüfung die Lösung in OCR umwandelt"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Because GPT models cannot generate text",
            "de": "Weil GPT-Modelle keinen Text generieren können"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Because verification lowers the Azure subscription price",
            "de": "Weil Überprüfung den Azure-Abonnementpreis senkt"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Generative models can hallucinate, omit nuance, or confidently state things that are not grounded in fact. For high-impact uses, human verification or trusted-source grounding is essential before acting on the output.",
        "de": "Generative Modelle können halluzinieren, Nuancen auslassen oder Dinge mit hoher Sicherheit behaupten, die nicht faktenbasiert sind. Bei Anwendungen mit hoher Auswirkung sind menschliche Überprüfung oder Grounding auf vertrauenswürdigen Quellen unerlässlich, bevor auf Basis der Ausgabe gehandelt wird."
      },
      "hint": {
        "en": "Generative AI is powerful but not guaranteed to be correct.",
        "de": "Generative KI ist leistungsfähig, aber nicht garantiert korrekt."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/overview"
    },
    {
      "id": "ai900-103",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "medium",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "What does the model context window represent in a generative AI application?",
        "de": "Was stellt das Kontextfenster eines Modells in einer generativen KI-Anwendung dar?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "The amount of prompt and response content the model can consider in one interaction",
            "de": "Die Menge an Prompt- und Antwortinhalt, die das Modell in einer Interaktion berücksichtigen kann"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "The size of the browser window used by the user",
            "de": "Die Größe des Browserfensters des Benutzers"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "The number of GPUs in an Azure cluster",
            "de": "Die Anzahl der GPUs in einem Azure-Cluster"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "The maximum number of invoices processed by OCR",
            "de": "Die maximale Anzahl von Rechnungen, die per OCR verarbeitet werden"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "The context window defines how much tokenized content the model can take into account at once, including instructions, conversation history, retrieved data, and generated output. This affects prompt design and how much grounding material can be supplied.",
        "de": "Das Kontextfenster definiert, wie viel tokenisierter Inhalt das Modell gleichzeitig berücksichtigen kann, einschließlich Anweisungen, Gesprächsverlauf, abgerufener Daten und generierter Ausgabe. Das beeinflusst das Prompt-Design und wie viel Grounding-Material bereitgestellt werden kann."
      },
      "hint": {
        "en": "It is about how much text fits into a single interaction.",
        "de": "Es geht darum, wie viel Text in eine einzelne Interaktion passt."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models"
    },
    {
      "id": "ai900-104",
      "type": "multiple",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "easy",
      "scenario": null,
      "question": {
        "en": "Which are common use cases for generative AI with GPT models? (Choose all that apply.)",
        "de": "Welche Anwendungsfälle sind typisch für generative KI mit GPT-Modellen? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Drafting emails and documents",
            "de": "E-Mails und Dokumente entwerfen"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Summarizing long text",
            "de": "Lange Texte zusammenfassen"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Answering questions in chat experiences",
            "de": "Fragen in Chaterlebnissen beantworten"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Detecting faces in photographs without any vision model",
            "de": "Gesichter in Fotos ohne Vision-Modell erkennen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A",
        "B",
        "C"
      ],
      "explanation": {
        "en": "GPT models are commonly used for drafting, summarization, and conversational question answering. Detecting faces in photographs is a computer vision workload, not a core GPT text-generation use case.",
        "de": "GPT-Modelle werden häufig zum Entwerfen, Zusammenfassen und für konversationelle Frage-Antwort-Szenarien verwendet. Das Erkennen von Gesichtern in Fotos ist ein Computer-Vision-Workload und kein typischer Anwendungsfall für GPT-Textgenerierung."
      },
      "hint": {
        "en": "Pick the text-centered use cases.",
        "de": "Wählen Sie die textzentrierten Anwendungsfälle."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models"
    },
    {
      "id": "ai900-105",
      "type": "single",
      "domain": {
        "en": "Describe Features of Generative AI on Azure",
        "de": "Features generativer KI auf Azure beschreiben"
      },
      "difficulty": "hard",
      "scenario": {
        "en": "A company wants a copilot to answer policy questions and cite the exact internal policy passages used in the response.",
        "de": "Ein Unternehmen möchte einen Copilot, der Fragen zu Richtlinien beantwortet und die genauen internen Richtlinienstellen zitiert, die in der Antwort verwendet wurden."
      },
      "question": {
        "en": "Which approach most directly supports this requirement?",
        "de": "Welcher Ansatz unterstützt diese Anforderung am direktesten?"
      },
      "options": [
        {
          "id": "A",
          "text": {
            "en": "Ground the model with retrieved internal documents and request citations",
            "de": "Das Modell mit abgerufenen internen Dokumenten grounden und Quellenangaben anfordern"
          }
        },
        {
          "id": "B",
          "text": {
            "en": "Increase temperature to maximize creativity",
            "de": "Die Temperatur erhöhen, um die Kreativität zu maximieren"
          }
        },
        {
          "id": "C",
          "text": {
            "en": "Remove all system instructions",
            "de": "Alle Systemanweisungen entfernen"
          }
        },
        {
          "id": "D",
          "text": {
            "en": "Replace the copilot with an object detection model",
            "de": "Den Copilot durch ein Objekterkennungsmodell ersetzen"
          }
        }
      ],
      "correct": [
        "A"
      ],
      "explanation": {
        "en": "Grounding with retrieved enterprise documents gives the model authoritative source material for the answer, and asking for citations improves traceability. Higher temperature and fewer instructions generally make outputs less controlled rather than more trustworthy.",
        "de": "Grounding mit abgerufenen Unternehmensdokumenten gibt dem Modell autoritatives Quellenmaterial für die Antwort, und das Anfordern von Zitaten verbessert die Nachvollziehbarkeit. Eine höhere Temperatur und weniger Anweisungen machen Ausgaben in der Regel weniger kontrolliert statt vertrauenswürdiger."
      },
      "hint": {
        "en": "The company wants traceable answers tied to internal sources.",
        "de": "Das Unternehmen möchte nachvollziehbare Antworten, die an interne Quellen gebunden sind."
      },
      "reference": "https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/use-your-data"
    }
  ]
};
