(function() {
  var extra = [
    {
      id: 'ai901-101',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which AI workload is best for turning recorded support calls into searchable transcripts?',
        de: 'Welcher KI-Workload eignet sich am besten, um aufgezeichnete Supportanrufe in durchsuchbare Transkripte umzuwandeln?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Computer vision',
            de: 'Computer Vision'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Speech',
            de: 'Sprachverarbeitung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Prediction',
            de: 'Vorhersage'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Generative AI',
            de: 'Generative KI'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Speech is correct because the requirement is speech-to-text for recorded audio.',
        de: 'Sprachverarbeitung ist richtig, weil es hier um Speech-to-Text für aufgezeichnete Audiodaten geht.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the workload that converts spoken audio into text.',
        de: 'Wählen Sie den Workload, der gesprochene Audiodaten in Text umwandelt.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-102',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which AI workload is best for identifying missing safety helmets in site photos?',
        de: 'Welcher KI-Workload eignet sich am besten, um fehlende Schutzhelme auf Baustellenfotos zu erkennen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Language',
            de: 'Sprachverarbeitung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Computer vision',
            de: 'Computer Vision'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Speech',
            de: 'Sprachverarbeitung für Audio'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Prediction',
            de: 'Vorhersage'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Computer vision is correct because the input is an image and the task is visual detection.',
        de: 'Computer Vision ist richtig, weil Bildmaterial analysiert und ein visuelles Merkmal erkannt werden soll.'
      },
      hint: {
        en: 'Focus on the fact that the source data is a photo.',
        de: 'Achten Sie darauf, dass die Ausgangsdaten Fotos sind.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview-image-analysis'
    },
    {
      id: 'ai901-103',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which AI workload is best for drafting a first version of product descriptions from bullet points?',
        de: 'Welcher KI-Workload eignet sich am besten, um aus Stichpunkten einen ersten Entwurf für Produktbeschreibungen zu erstellen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Prediction',
            de: 'Vorhersage'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Generative AI',
            de: 'Generative KI'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Computer vision',
            de: 'Computer Vision'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Language',
            de: 'Sprachverarbeitung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Generative AI is correct because the system must create new marketing text instead of only classifying existing content.',
        de: 'Generative KI ist richtig, weil das System neuen Marketingtext erzeugen und nicht nur vorhandene Inhalte klassifizieren soll.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the workload that produces original text.',
        de: 'Suchen Sie nach dem Workload, der neuen Text generiert.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/what-is-azure-ai-foundry'
    },
    {
      id: 'ai901-104',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which AI workload is best for extracting contract dates and customer names from email text?',
        de: 'Welcher KI-Workload eignet sich am besten, um Vertragsdaten und Kundennamen aus E-Mail-Texten zu extrahieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Language',
            de: 'Sprachverarbeitung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Computer vision',
            de: 'Computer Vision'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Speech',
            de: 'Sprachverarbeitung für Audio'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Prediction',
            de: 'Vorhersage'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Language is correct because entity extraction from written text is a language understanding task.',
        de: 'Sprachverarbeitung ist richtig, weil das Extrahieren von Entitäten aus geschriebenem Text eine Aufgabe der Sprachverarbeitung ist.'
      },
      hint: {
        en: 'The requirement is about understanding text, not images or audio.',
        de: 'Die Anforderung bezieht sich auf das Verstehen von Text, nicht auf Bilder oder Audio.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-105',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which responsible AI principle matters most when a solution must achieve similar error rates across demographic groups?',
        de: 'Welches Prinzip verantwortungsvoller KI ist am wichtigsten, wenn eine Lösung über demografische Gruppen hinweg ähnliche Fehlerraten erreichen soll?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Fairness',
            de: 'Fairness'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Transparency',
            de: 'Transparenz'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Accountability',
            de: 'Verantwortlichkeit'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Reliability and safety',
            de: 'Zuverlässigkeit und Sicherheit'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Fairness is correct because the goal is equitable model performance across different groups of people.',
        de: 'Fairness ist richtig, weil das Modell über verschiedene Personengruppen hinweg möglichst ausgewogen funktionieren soll.'
      },
      hint: {
        en: 'Think about bias and parity across groups.',
        de: 'Denken Sie an Verzerrungen und vergleichbare Ergebnisse über Gruppen hinweg.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-106',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which responsible AI principle matters most when personal data must be masked and prompt logs must be access controlled?',
        de: 'Welches Prinzip verantwortungsvoller KI ist am wichtigsten, wenn personenbezogene Daten maskiert und Promptprotokolle zugriffsgesteuert werden müssen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Inclusiveness',
            de: 'Inklusivität'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Privacy and security',
            de: 'Datenschutz und Sicherheit'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Transparency',
            de: 'Transparenz'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Fairness',
            de: 'Fairness'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Privacy and security is correct because the requirement is to protect sensitive information and limit access.',
        de: 'Datenschutz und Sicherheit ist richtig, weil sensible Informationen geschützt und Zugriffe begrenzt werden müssen.'
      },
      hint: {
        en: 'Focus on safeguarding personal information and system access.',
        de: 'Im Mittelpunkt steht der Schutz personenbezogener Daten und der Zugriffe auf das System.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-107',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which responsible AI principle matters most when a loan approval tool must have named human owners who review escalations?',
        de: 'Welches Prinzip verantwortungsvoller KI ist am wichtigsten, wenn ein Tool zur Kreditgenehmigung benannte menschliche Verantwortliche für Eskalationen haben muss?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Accountability',
            de: 'Verantwortlichkeit'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Fairness',
            de: 'Fairness'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Transparency',
            de: 'Transparenz'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Inclusiveness',
            de: 'Inklusivität'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Accountability is correct because people must remain responsible for governance, oversight, and escalation decisions.',
        de: 'Verantwortlichkeit ist richtig, weil Menschen für Governance, Aufsicht und Eskalationsentscheidungen verantwortlich bleiben müssen.'
      },
      hint: {
        en: 'Ask who remains answerable when the AI system affects customers.',
        de: 'Fragen Sie sich, wer rechenschaftspflichtig bleibt, wenn das KI-System Kunden betrifft.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-108',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which AI workload should a retailer use to estimate next month\'s warranty claims volume?',
        de: 'Welchen KI-Workload sollte ein Einzelhändler verwenden, um das Volumen der Garantieansprüche im nächsten Monat zu schätzen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Prediction',
            de: 'Vorhersage'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Speech',
            de: 'Sprachverarbeitung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Computer vision',
            de: 'Computer Vision'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Language',
            de: 'Textanalyse'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Prediction is correct because the task is to forecast a future business outcome from historical patterns.',
        de: 'Vorhersage ist richtig, weil auf Basis historischer Muster ein zukünftiger Geschäftswert prognostiziert werden soll.'
      },
      hint: {
        en: 'This requirement is about forecasting a future value.',
        de: 'Hier geht es um die Prognose eines zukünftigen Werts.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-109',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which responsible AI principle matters most when users must understand why an automated recommendation was produced?',
        de: 'Welches Prinzip verantwortungsvoller KI ist am wichtigsten, wenn Benutzer verstehen müssen, warum eine automatisierte Empfehlung erzeugt wurde?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Transparency',
            de: 'Transparenz'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Fairness',
            de: 'Fairness'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Privacy and security',
            de: 'Datenschutz und Sicherheit'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Inclusiveness',
            de: 'Inklusivität'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Transparency is correct because users need insight into how the recommendation was generated.',
        de: 'Transparenz ist richtig, weil Benutzer nachvollziehen können müssen, wie die Empfehlung zustande gekommen ist.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the principle that emphasizes explainability.',
        de: 'Wählen Sie das Prinzip, das Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit betont.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-110',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which responsible AI principle matters most when a virtual assistant must work well for users with hearing, vision, and mobility impairments?',
        de: 'Welches Prinzip verantwortungsvoller KI ist am wichtigsten, wenn ein virtueller Assistent für Benutzer mit Hör-, Seh- und Mobilitätseinschränkungen gut funktionieren muss?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Inclusiveness',
            de: 'Inklusivität'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Accountability',
            de: 'Verantwortlichkeit'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Reliability and safety',
            de: 'Zuverlässigkeit und Sicherheit'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Privacy and security',
            de: 'Datenschutz und Sicherheit'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Inclusiveness is correct because the design must serve people with diverse abilities and access needs.',
        de: 'Inklusivität ist richtig, weil die Lösung Menschen mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Zugangsbedürfnissen unterstützen muss.'
      },
      hint: {
        en: 'Think about designing for the widest practical audience.',
        de: 'Denken Sie an eine Gestaltung für eine möglichst breite Zielgruppe.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-111',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which AI workload is best for detecting the language and sentiment of product reviews?',
        de: 'Welcher KI-Workload eignet sich am besten, um Sprache und Stimmung von Produktbewertungen zu erkennen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Language',
            de: 'Sprachverarbeitung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Speech',
            de: 'Sprachverarbeitung für Audio'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Computer vision',
            de: 'Computer Vision'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Prediction',
            de: 'Vorhersage'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Language is correct because language detection and sentiment analysis are text analytics capabilities.',
        de: 'Sprachverarbeitung ist richtig, weil Sprachenerkennung und Sentimentanalyse klassische Textanalysefunktionen sind.'
      },
      hint: {
        en: 'The source material is written review text.',
        de: 'Die Ausgangsdaten sind geschriebene Bewertungstexte.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-112',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which AI workload is best for predicting whether an order will arrive late based on past shipments?',
        de: 'Welcher KI-Workload eignet sich am besten, um auf Basis bisheriger Sendungen vorherzusagen, ob eine Bestellung verspätet ankommt?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Prediction',
            de: 'Vorhersage'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Language',
            de: 'Sprachverarbeitung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Computer vision',
            de: 'Computer Vision'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Speech',
            de: 'Sprachverarbeitung für Audio'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Prediction is correct because the solution must infer a future outcome from historical shipment data.',
        de: 'Vorhersage ist richtig, weil aus historischen Versanddaten ein zukünftiges Ergebnis abgeleitet werden soll.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the workload that predicts an outcome from past examples.',
        de: 'Suchen Sie den Workload, der aus vergangenen Beispielen ein Ergebnis vorhersagt.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-113',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which responsible AI principle matters most when a chatbot must remain dependable during unusual inputs and fail safely?',
        de: 'Welches Prinzip verantwortungsvoller KI ist am wichtigsten, wenn ein Chatbot bei ungewöhnlichen Eingaben verlässlich bleiben und sicher fehlschlagen muss?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Reliability and safety',
            de: 'Zuverlässigkeit und Sicherheit'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Transparency',
            de: 'Transparenz'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Fairness',
            de: 'Fairness'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Inclusiveness',
            de: 'Inklusivität'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Reliability and safety is correct because the concern is robust operation under both normal and edge conditions.',
        de: 'Zuverlässigkeit und Sicherheit ist richtig, weil ein robustes Verhalten in normalen und außergewöhnlichen Situationen gefordert ist.'
      },
      hint: {
        en: 'Focus on dependable behavior and safe failure modes.',
        de: 'Achten Sie auf verlässliches Verhalten und sichere Fehlermodi.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-114',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO practices strengthen transparency in an AI solution?',
        de: 'Welche ZWEI Praktiken stärken die Transparenz einer KI-Lösung?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Disclose that AI is being used',
            de: 'Offenlegen, dass KI verwendet wird'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Provide a summary of the main decision factors',
            de: 'Eine Zusammenfassung der wichtigsten Entscheidungsfaktoren bereitstellen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Hide automation from end users',
            de: 'Die Automatisierung vor Endbenutzern verbergen'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Delete model documentation after deployment',
            de: 'Modelldokumentation nach der Bereitstellung löschen'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A and B because transparency improves when users know AI is involved and can review the main factors behind a result.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A und B, weil Transparenz steigt, wenn Benutzer wissen, dass KI eingesetzt wird, und die wichtigsten Entscheidungsfaktoren nachvollziehen können.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the options that make the system easier to understand instead of harder to inspect.',
        de: 'Wählen Sie die Optionen, die das System verständlicher machen, statt seine Funktionsweise zu verbergen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-115',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which THREE examples are AI workloads?',
        de: 'Welche DREI Beispiele sind KI-Workloads?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Transcribe service calls',
            de: 'Serviceanrufe transkribieren'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Detect defects in product photos',
            de: 'Defekte in Produktfotos erkennen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Forecast sales demand',
            de: 'Die Absatznachfrage prognostizieren'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Install operating system updates on virtual machines',
            de: 'Betriebssystemupdates auf virtuellen Maschinen installieren'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B',
        'C'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A, B, and C because speech, computer vision, and prediction are common AI workload categories. Installing operating system updates is an IT administration task, not an AI workload.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A, B und C, weil Sprachverarbeitung, Computer Vision und Vorhersage typische KI-Workloadkategorien sind. Das Installieren von Betriebssystemupdates ist dagegen eine klassische IT-Administrationsaufgabe.'
      },
      hint: {
        en: 'Select the options that involve understanding, generating, or predicting from data.',
        de: 'Wählen Sie die Optionen, bei denen Daten analysiert, erzeugt oder für Vorhersagen genutzt werden.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-116',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO actions support fairness during model development?',
        de: 'Welche ZWEI Maßnahmen unterstützen Fairness während der Modellentwicklung?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Evaluate performance by demographic segment',
            de: 'Die Modellleistung nach demografischen Segmenten auswerten'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Rebalance underrepresented training data',
            de: 'Unterrepräsentierte Trainingsdaten ausgleichen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Remove all human review from sensitive decisions',
            de: 'Jegliche menschliche Prüfung bei sensiblen Entscheidungen entfernen'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Increase temperature in every prompt',
            de: 'Die Temperatur in jedem Prompt erhöhen'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A and B because fairness work includes measuring performance across groups and improving data representation where needed.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A und B, weil Fairnessarbeit sowohl die Auswertung über Gruppen hinweg als auch eine ausgewogenere Datenbasis umfasst.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for actions that reduce or reveal bias in model outcomes.',
        de: 'Achten Sie auf Maßnahmen, die Verzerrungen in Modellergebnissen reduzieren oder sichtbar machen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-117',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO scenarios are good candidates for generative AI?',
        de: 'Welche ZWEI Szenarien sind gute Kandidaten für generative KI?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Draft follow-up emails from meeting notes',
            de: 'Folge-E-Mails aus Besprechungsnotizen entwerfen'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Create a first answer from grounded policy excerpts',
            de: 'Eine erste Antwort aus verankerten Richtlinienauszügen erstellen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Detect faces in security footage',
            de: 'Gesichter in Sicherheitsaufnahmen erkennen'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Forecast warehouse demand for next quarter',
            de: 'Die Nachfrage im Lager für das nächste Quartal prognostizieren'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A and B because generative AI is designed to produce new text from instructions and supporting context. Face detection is computer vision, and demand forecasting is prediction.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A und B, weil generative KI neue Texte auf Basis von Anweisungen und Kontext erzeugt. Gesichtserkennung gehört zu Computer Vision, Nachfrageprognosen zur Vorhersage.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the options where the system must compose new language output.',
        de: 'Wählen Sie die Optionen, bei denen das System neuen sprachlichen Output formulieren muss.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/what-is-azure-ai-foundry'
    },
    {
      id: 'ai901-118',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which THREE controls help protect privacy and security in AI systems?',
        de: 'Welche DREI Kontrollen helfen, Datenschutz und Sicherheit in KI-Systemen zu schützen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Redact personal data before storing prompts',
            de: 'Personenbezogene Daten vor dem Speichern von Prompts schwärzen'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Restrict access to transcripts and prompt logs',
            de: 'Den Zugriff auf Transkripte und Promptprotokolle einschränken'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Encrypt data at rest',
            de: 'Daten im Ruhezustand verschlüsseln'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Share raw logs broadly for convenience',
            de: 'Rohprotokolle der Einfachheit halber breit teilen'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B',
        'C'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A, B, and C because protecting sensitive data requires minimization, access control, and encryption. Broadly sharing raw logs increases exposure instead of reducing it.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A, B und C, weil der Schutz sensibler Daten Datenminimierung, Zugriffskontrollen und Verschlüsselung erfordert. Rohprotokolle breit zu teilen erhöht das Risiko statt es zu senken.'
      },
      hint: {
        en: 'Select the controls that reduce exposure of sensitive information.',
        de: 'Wählen Sie die Kontrollen, die die Angriffs- und Einsichtsfläche für sensible Informationen verkleinern.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-119',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Contoso runs a field service desk across Europe. Supervisors want recorded technician calls converted into text so that recurring issues can be searched later. For the first release, the company does not want to build a custom model. It prefers a managed capability with minimal setup.',
        de: 'Contoso betreibt in Europa einen Field-Service-Desk. Vorgesetzte möchten aufgezeichnete Gespräche von Technikern in Text umwandeln, um wiederkehrende Probleme später gezielt durchsuchen zu können. Für die erste Version möchte das Unternehmen kein eigenes Modell entwickeln. Bevorzugt wird ein verwalteter Dienst mit möglichst geringem Einrichtungsaufwand.'
      },
      question: {
        en: 'Which AI workload should Contoso choose first?',
        de: 'Welchen KI-Workload sollte Contoso zuerst auswählen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Speech',
            de: 'Sprachverarbeitung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Language',
            de: 'Textanalyse'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Prediction',
            de: 'Vorhersage'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Generative AI',
            de: 'Generative KI'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Speech is correct because Contoso needs managed transcription of recorded audio into searchable text.',
        de: 'Sprachverarbeitung ist richtig, weil Contoso aufgezeichnete Audiodaten mit einem verwalteten Dienst in durchsuchbaren Text umwandeln möchte.'
      },
      hint: {
        en: 'The deciding clue is the conversion of audio recordings into transcripts.',
        de: 'Der entscheidende Hinweis ist die Umwandlung von Audioaufzeichnungen in Transkripte.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-120',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Fabrikam operates a manufacturing line with cameras above each conveyor. The safety team wants to identify pallets that leave the line without the required warning label. The images are already stored centrally, and no audio or text input is involved. Managers want automated visual inspection before human review.',
        de: 'Fabrikam betreibt eine Fertigungslinie mit Kameras über jedem Förderband. Das Sicherheitsteam möchte Paletten erkennen, die die Linie ohne das erforderliche Warnetikett verlassen. Die Bilder werden bereits zentral gespeichert, und es gibt weder Audio- noch Texteingaben. Die automatisierte Sichtprüfung soll vor der menschlichen Kontrolle erfolgen.'
      },
      question: {
        en: 'Which AI workload best matches this requirement?',
        de: 'Welcher KI-Workload passt am besten zu dieser Anforderung?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Computer vision',
            de: 'Computer Vision'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Speech',
            de: 'Sprachverarbeitung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Language',
            de: 'Textanalyse'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Prediction',
            de: 'Vorhersage'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Computer vision is correct because Fabrikam wants to inspect images for a missing visual element.',
        de: 'Computer Vision ist richtig, weil Fabrikam Bilder auf ein fehlendes visuelles Merkmal prüfen möchte.'
      },
      hint: {
        en: 'Focus on the fact that the evidence comes from camera images.',
        de: 'Achten Sie darauf, dass die relevanten Informationen aus Kamerabildern stammen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview-image-analysis'
    },
    {
      id: 'ai901-121',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Woodgrove Bank uses a model to flag loan applications for additional review. Compliance officers accept automation, but branch staff must be able to explain the main reasons for each flag to customers. Auditors also want documentation that describes the decision factors in plain language. Executives want this requirement addressed before the next release.',
        de: 'Die Woodgrove Bank verwendet ein Modell, um Kreditanträge für eine zusätzliche Prüfung zu kennzeichnen. Die Compliance-Abteilung akzeptiert Automatisierung, aber die Mitarbeiter in den Filialen müssen Kunden die Hauptgründe für jede Kennzeichnung erklären können. Auch die Auditoren erwarten Unterlagen, die die Entscheidungsfaktoren in klarer Sprache beschreiben. Diese Anforderung soll vor der nächsten Version erfüllt werden.'
      },
      question: {
        en: 'Which responsible AI principle is most directly involved?',
        de: 'Welches Prinzip verantwortungsvoller KI ist hier am direktesten betroffen?'
      },
      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: 'Privacy and security',
            de: 'Datenschutz und Sicherheit'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Transparency is correct because employees and auditors need understandable explanations of model behavior.',
        de: 'Transparenz ist richtig, weil Mitarbeiter und Auditoren nachvollziehbare Erklärungen zum Modellverhalten benötigen.'
      },
      hint: {
        en: 'The key requirement is explainability for people who rely on the output.',
        de: 'Zentral ist die Forderung nach Erklärbarkeit für die Personen, die sich auf das Ergebnis verlassen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-122',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Northwind Traders is redesigning its internal assistant for warehouse and office workers. Some employees rely on screen readers, others prefer voice input, and some need high-contrast interfaces. The company wants the assistant to support these groups from the first release rather than as a later retrofit. Product reviews must therefore include accessibility and usability for diverse users.',
        de: 'Northwind Traders gestaltet seinen internen Assistenten für Lager- und Büroangestellte neu. Einige Mitarbeiter sind auf Screenreader angewiesen, andere bevorzugen Spracheingabe, und wieder andere benötigen kontrastreiche Oberflächen. Das Unternehmen möchte diese Gruppen von der ersten Version an unterstützen und nicht erst nachträglich nachbessern. Deshalb sollen Produktprüfungen ausdrücklich Barrierefreiheit und Nutzbarkeit für unterschiedliche Benutzergruppen berücksichtigen.'
      },
      question: {
        en: 'Which responsible AI principle should guide the design reviews?',
        de: 'Welches Prinzip verantwortungsvoller KI sollte die Design-Reviews leiten?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Inclusiveness',
            de: 'Inklusivität'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Reliability and safety',
            de: 'Zuverlässigkeit und Sicherheit'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Accountability',
            de: 'Verantwortlichkeit'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Fairness',
            de: 'Fairness'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Inclusiveness is correct because the design must work for people with different abilities and interaction preferences.',
        de: 'Inklusivität ist richtig, weil die Lösung für Menschen mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Nutzungspräferenzen funktionieren muss.'
      },
      hint: {
        en: 'The scenario emphasizes accessibility for a broad set of users.',
        de: 'Das Szenario betont die Barrierefreiheit für eine breite Benutzergruppe.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-123',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Humongous Insurance wants to estimate call volume for the next week in each region. Analysts have historical claims data, weather signals, and promotion calendars. The output is a future business value that operations managers will use for staffing. The company is not trying to generate text or analyze images.',
        de: 'Humongous Insurance möchte das Anrufvolumen der nächsten Woche je Region schätzen. Den Analysten liegen historische Schadendaten, Wettersignale und Aktionskalender vor. Das Ergebnis ist ein zukünftiger Geschäftswert, den das Operations-Team für die Personaleinsatzplanung verwenden wird. Es sollen weder Texte generiert noch Bilder analysiert werden.'
      },
      question: {
        en: 'Which AI workload should the team use?',
        de: 'Welchen KI-Workload sollte das Team verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Prediction',
            de: 'Vorhersage'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Generative AI',
            de: 'Generative KI'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Computer vision',
            de: 'Computer Vision'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Speech',
            de: 'Sprachverarbeitung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Prediction is correct because the team is forecasting a future numeric business outcome from historical signals.',
        de: 'Vorhersage ist richtig, weil das Team auf Basis historischer Signale einen zukünftigen numerischen Geschäftswert prognostiziert.'
      },
      hint: {
        en: 'The output is a future estimate used for planning.',
        de: 'Das Ergebnis ist eine zukünftige Schätzung für Planungszwecke.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-124',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Litware wants a support assistant that drafts first responses for agents. The assistant should use approved knowledge articles as context, but it must still compose natural language replies instead of only returning keywords. The company expects agents to edit the draft before sending it. Leadership wants a workload that creates text from instructions and supporting material.',
        de: 'Litware möchte einen Support-Assistenten einführen, der erste Antwortentwürfe für Agents erstellt. Der Assistent soll genehmigte Wissensartikel als Kontext nutzen, aber dennoch natürlich formulierte Antworten erzeugen und nicht nur Stichwörter zurückgeben. Die Mitarbeiter sollen den Entwurf vor dem Versand noch bearbeiten. Gesucht ist daher ein Workload, der aus Anweisungen und unterstützendem Material Text generiert.'
      },
      question: {
        en: 'Which AI workload best fits the first release?',
        de: 'Welcher KI-Workload passt am besten zur ersten Version?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Generative AI',
            de: 'Generative KI'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Language',
            de: 'Sprachverarbeitung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Computer vision',
            de: 'Computer Vision'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Prediction',
            de: 'Vorhersage'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Generative AI is correct because Litware needs the system to compose draft responses from instructions and contextual content.',
        de: 'Generative KI ist richtig, weil Litware auf Basis von Anweisungen und Kontextmaterial formulierte Antwortentwürfe erzeugen lassen möchte.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the workload that produces new response text.',
        de: 'Suchen Sie nach dem Workload, der neue Antworttexte erzeugt.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/what-is-azure-ai-foundry'
    },
    {
      id: 'ai901-125',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe AI workloads and responsible AI principles',
        de: 'KI-Workloads und Prinzipien verantwortungsvoller KI beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'A. Datum is building an incident triage assistant for operations managers. The assistant suggests a priority level, but managers must approve high-impact decisions and documented owners must handle escalations. Audit teams want to know who is responsible when the recommendation is wrong. Governance therefore requires clear human ownership around the AI workflow.',
        de: 'A. Datum entwickelt einen Assistenten zur Vorfalltriage für Betriebsleiter. Der Assistent schlägt eine Prioritätsstufe vor, doch Manager müssen Entscheidungen mit hoher Wirkung freigeben, und für Eskalationen müssen verantwortliche Personen benannt sein. Die Revision möchte nachvollziehen können, wer verantwortlich ist, wenn eine Empfehlung falsch ist. Die Governance verlangt daher eindeutig geregelte menschliche Zuständigkeiten im KI-gestützten Ablauf.'
      },
      question: {
        en: 'Which responsible AI principle is most directly addressed?',
        de: 'Welches Prinzip verantwortungsvoller KI wird hier am direktesten adressiert?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Accountability',
            de: 'Verantwortlichkeit'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Transparency',
            de: 'Transparenz'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Fairness',
            de: 'Fairness'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Reliability and safety',
            de: 'Zuverlässigkeit und Sicherheit'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Accountability is correct because the scenario requires clear human responsibility, approval, and escalation ownership.',
        de: 'Verantwortlichkeit ist richtig, weil das Szenario klare menschliche Zuständigkeiten, Freigaben und Eskalationsverantwortung verlangt.'
      },
      hint: {
        en: 'The strongest clue is that auditors want named owners for outcomes.',
        de: 'Der wichtigste Hinweis ist, dass Auditoren benannte Verantwortliche für Ergebnisse verlangen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-126',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which machine learning approach trains a model by using labeled examples?',
        de: 'Welcher Machine-Learning-Ansatz trainiert ein Modell mit gekennzeichneten Beispielen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Supervised learning',
            de: 'Überwachtes Lernen'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Unsupervised learning',
            de: 'Unüberwachtes Lernen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Clustering',
            de: 'Clustering'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Anomaly detection',
            de: 'Anomalieerkennung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Supervised learning is correct because the model learns from examples that already include the expected outcome.',
        de: 'Überwachtes Lernen ist richtig, weil das Modell aus Beispielen mit bekanntem Zielwert lernt.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the approach that requires known outcomes during training.',
        de: 'Wählen Sie den Ansatz, der beim Training bekannte Zielwerte benötigt.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-127',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which machine learning approach should you use to estimate the monthly rent for an apartment?',
        de: 'Welchen Machine-Learning-Ansatz sollten Sie verwenden, um die monatliche Miete für eine Wohnung zu schätzen?'
      },
      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: 'Anomaly detection',
            de: 'Anomalieerkennung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Regression is correct because rent is a continuous numeric value.',
        de: 'Regression ist richtig, weil die Miete ein kontinuierlicher numerischer Wert ist.'
      },
      hint: {
        en: 'The target is a number, not a class.',
        de: 'Der Zielwert ist eine Zahl und keine Klasse.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-128',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which machine learning approach should you use to predict whether a customer will renew a subscription?',
        de: 'Welchen Machine-Learning-Ansatz sollten Sie verwenden, um vorherzusagen, ob ein Kunde ein Abonnement verlängert?'
      },
      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: 'Anomaly detection',
            de: 'Anomalieerkennung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Classification is correct because the outcome is a discrete yes or no class.',
        de: 'Klassifizierung ist richtig, weil das Ergebnis eine diskrete Ja-oder-Nein-Klasse ist.'
      },
      hint: {
        en: 'Think about whether the answer is a category or a number.',
        de: 'Überlegen Sie, ob das Ergebnis eine Kategorie oder ein Zahlenwert ist.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-129',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which machine learning approach groups stores by similar sales patterns without labeled outcomes?',
        de: 'Welchen Machine-Learning-Ansatz sollten Sie verwenden, um Filialen ohne gekennzeichnete Ergebnisse nach ähnlichen Verkaufsmustern zu gruppieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Clustering',
            de: 'Clustering'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Classification',
            de: 'Klassifizierung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Regression',
            de: 'Regression'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Anomaly detection',
            de: 'Anomalieerkennung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Clustering is correct because the goal is to discover natural groupings in unlabeled data.',
        de: 'Clustering ist richtig, weil natürliche Gruppen in unbeschrifteten Daten gefunden werden sollen.'
      },
      hint: {
        en: 'There are no labels to learn from in this case.',
        de: 'In diesem Fall gibt es keine Labels, aus denen gelernt werden kann.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-130',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which machine learning approach is best for flagging unusual temperature readings on industrial equipment?',
        de: 'Welcher Machine-Learning-Ansatz eignet sich am besten, um ungewöhnliche Temperaturwerte an Industrieanlagen zu kennzeichnen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Anomaly detection',
            de: 'Anomalieerkennung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Regression',
            de: 'Regression'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Classification',
            de: 'Klassifizierung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Clustering',
            de: 'Clustering'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Anomaly detection is correct because the task is to identify rare readings that differ from normal behavior.',
        de: 'Anomalieerkennung ist richtig, weil seltene Messwerte erkannt werden sollen, die vom Normalverhalten abweichen.'
      },
      hint: {
        en: 'The focus is on unusual outliers rather than ordinary categories.',
        de: 'Im Mittelpunkt stehen ungewöhnliche Ausreißer und nicht reguläre Klassen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-131',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which term describes the expected outcome column in supervised learning?',
        de: 'Welcher Begriff bezeichnet beim überwachten Lernen die Spalte mit dem erwarteten Ergebnis?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Feature',
            de: 'Feature'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Label',
            de: 'Label'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Test dataset',
            de: 'Testdataset'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Cluster',
            de: 'Cluster'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Label is correct because it is the target value that the model learns to predict.',
        de: 'Label ist richtig, weil es den Zielwert bezeichnet, den das Modell vorhersagen soll.'
      },
      hint: {
        en: 'Think of the column that contains the known answer.',
        de: 'Denken Sie an die Spalte mit der bekannten richtigen Antwort.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-132',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which term describes an input variable used by a model to make a prediction?',
        de: 'Welcher Begriff bezeichnet eine Eingabevariable, die ein Modell für eine Vorhersage verwendet?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Feature',
            de: 'Feature'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Label',
            de: 'Label'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Training dataset',
            de: 'Trainingsdataset'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Accuracy',
            de: 'Genauigkeit'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Feature is correct because features are the input attributes the model uses during inference.',
        de: 'Feature ist richtig, weil Features die Eingabeattribute sind, die das Modell bei der Vorhersage verwendet.'
      },
      hint: {
        en: 'Focus on the information fed into the model.',
        de: 'Achten Sie auf die Informationen, die in das Modell eingehen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-133',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which dataset is used to fit the model during learning?',
        de: 'Welches Dataset wird verwendet, um das Modell während des Lernens anzupassen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Training dataset',
            de: 'Trainingsdataset'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Validation dataset',
            de: 'Validierungsdataset'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Test dataset',
            de: 'Testdataset'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Feature store',
            de: 'Feature Store'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Training dataset is correct because model parameters are learned from that data.',
        de: 'Trainingsdataset ist richtig, weil auf dieser Datenbasis die Modellparameter gelernt werden.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the dataset used to teach the model.',
        de: 'Suchen Sie nach dem Dataset, mit dem das Modell trainiert wird.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/component-reference/evaluate-model'
    },
    {
      id: 'ai901-134',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which dataset should you use to compare tuned model versions before final sign-off?',
        de: 'Welches Dataset sollten Sie verwenden, um abgestimmte Modellvarianten vor der endgültigen Freigabe zu vergleichen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Validation dataset',
            de: 'Validierungsdataset'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Training dataset',
            de: 'Trainingsdataset'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Test dataset',
            de: 'Testdataset'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Label store',
            de: 'Label Store'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Validation dataset is correct because it is used during development to compare candidate models and settings.',
        de: 'Validierungsdataset ist richtig, weil es während der Entwicklung zum Vergleich von Modellvarianten und Einstellungen dient.'
      },
      hint: {
        en: 'This dataset helps during tuning, not only at the very end.',
        de: 'Dieses Dataset hilft während der Abstimmung und nicht erst ganz am Schluss.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/component-reference/evaluate-model'
    },
    {
      id: 'ai901-135',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which dataset should remain untouched until the final unbiased evaluation of a model?',
        de: 'Welches Dataset sollte bis zur abschließenden unverzerrten Bewertung eines Modells unberührt bleiben?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Test dataset',
            de: 'Testdataset'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Training dataset',
            de: 'Trainingsdataset'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Validation dataset',
            de: 'Validierungsdataset'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Feature list',
            de: 'Featureliste'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Test dataset is correct because it provides the final holdout for an unbiased performance check.',
        de: 'Testdataset ist richtig, weil es als finale Holdout-Menge für eine unverzerrte Leistungsbewertung dient.'
      },
      hint: {
        en: 'Think about the data reserved for the final exam of the model.',
        de: 'Denken Sie an die Daten, die für die abschließende Prüfung des Modells reserviert werden.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/component-reference/evaluate-model'
    },
    {
      id: 'ai901-136',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'What issue is most likely when a model scores very well on training data but poorly on new data?',
        de: 'Welches Problem ist am wahrscheinlichsten, wenn ein Modell auf Trainingsdaten sehr gut und auf neuen Daten deutlich schlechter abschneidet?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Overfitting',
            de: 'Overfitting'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Underfitting',
            de: 'Underfitting'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Clustering',
            de: 'Clustering'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Sharding',
            de: 'Sharding'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Overfitting is correct because the model has learned training-specific patterns that do not generalize well.',
        de: 'Overfitting ist richtig, weil das Modell trainingsspezifische Muster gelernt hat, die sich nicht gut verallgemeinern lassen.'
      },
      hint: {
        en: 'The gap between training and new data performance is the clue.',
        de: 'Der Abstand zwischen Trainings- und Produktionsleistung ist der entscheidende Hinweis.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-137',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which metric is most useful when every false positive alert creates expensive manual work?',
        de: 'Welche Metrik ist am nützlichsten, wenn jeder False-Positive-Alarm teure manuelle Arbeit auslöst?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Precision',
            de: 'Precision'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Recall',
            de: 'Recall'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Mean absolute error',
            de: 'Mittlerer absoluter Fehler'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'R-squared',
            de: 'Bestimmtheitsmaß R-Quadrat'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Precision is correct because it measures how many predicted positives are actually correct, which helps reduce wasted reviews.',
        de: 'Precision ist richtig, weil sie misst, wie viele als positiv vorhergesagte Fälle tatsächlich positiv sind und damit unnötige Prüfungen reduziert.'
      },
      hint: {
        en: 'Focus on reducing unnecessary positive alerts.',
        de: 'Im Mittelpunkt steht die Verringerung unnötiger positiver Alarme.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/component-reference/evaluate-model'
    },
    {
      id: 'ai901-138',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which THREE tasks are examples of supervised learning?',
        de: 'Welche DREI Aufgaben sind Beispiele für überwachtes Lernen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Classify support tickets by priority',
            de: 'Supporttickets nach Priorität klassifizieren'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Predict delivery time in hours',
            de: 'Lieferzeiten in Stunden vorhersagen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Group website visitors by behavior',
            de: 'Websitebesucher nach Verhalten gruppieren'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Detect spam by using labeled email examples',
            de: 'Spam mithilfe gekennzeichneter E-Mail-Beispiele erkennen'
          }
        },
        {
          id: 'E',
          text: {
            en: 'Discover customer segments without labels',
            de: 'Kundensegmente ohne Labels ermitteln'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B',
        'D'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A, B, and D because supervised learning relies on labeled outcomes for classification or regression. The clustering options describe unlabeled analysis instead.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A, B und D, weil überwachtes Lernen mit gekennzeichneten Ergebnissen für Klassifizierung oder Regression arbeitet. Die Clustering-Optionen beschreiben dagegen unbeschriftete Analysen.'
      },
      hint: {
        en: 'Select the tasks that need known outcomes during training.',
        de: 'Wählen Sie die Aufgaben, die beim Training bekannte Zielwerte benötigen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-139',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO actions can help reduce overfitting?',
        de: 'Welche ZWEI Maßnahmen können helfen, Overfitting zu reduzieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Collect more representative training data',
            de: 'Mehr repräsentative Trainingsdaten sammeln'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Simplify the model or add regularization',
            de: 'Das Modell vereinfachen oder Regularisierung hinzufügen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Evaluate only on training data',
            de: 'Nur auf Trainingsdaten auswerten'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Remove the label column before training',
            de: 'Die Label-Spalte vor dem Training entfernen'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A and B because more representative data and simpler model behavior both improve generalization. Evaluating only on training data hides the problem, and removing labels breaks supervised training.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A und B, weil repräsentativere Daten und ein einfacheres Modell die Generalisierung verbessern. Nur auf Trainingsdaten auszuwerten verschleiert das Problem, und ohne Labels funktioniert überwachtes Lernen nicht.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the actions that improve generalization to unseen data.',
        de: 'Wählen Sie die Maßnahmen, die die Generalisierung auf unbekannte Daten verbessern.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/component-reference/evaluate-model'
    },
    {
      id: 'ai901-140',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO statements about features and labels are correct?',
        de: 'Welche ZWEI Aussagen über Features und Labels sind richtig?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Features are input variables used by the model',
            de: 'Features sind Eingabevariablen, die vom Modell verwendet werden'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Labels are the known outcomes in supervised training data',
            de: 'Labels sind die bekannten Zielwerte in überwachten Trainingsdaten'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Labels are always numeric values',
            de: 'Labels sind immer numerische Werte'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Features are used only after deployment',
            de: 'Features werden nur nach der Bereitstellung verwendet'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A and B because features are model inputs and labels provide the expected outcome during supervised training. Labels can be categorical or numeric, and features matter during training as well as inference.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A und B, weil Features Modelleingaben sind und Labels im überwachten Training das erwartete Ergebnis liefern. Labels können kategorial oder numerisch sein, und Features werden sowohl beim Training als auch bei der Vorhersage verwendet.'
      },
      hint: {
        en: 'One term means input, and the other means expected outcome.',
        de: 'Der eine Begriff steht für Eingaben, der andere für das erwartete Ergebnis.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-141',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which THREE metrics are commonly used to evaluate classification models?',
        de: 'Welche DREI Metriken werden häufig zur Bewertung von Klassifizierungsmodellen verwendet?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Accuracy',
            de: 'Genauigkeit'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Precision',
            de: 'Precision'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Recall',
            de: 'Recall'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Mean absolute error',
            de: 'Mittlerer absoluter Fehler'
          }
        },
        {
          id: 'E',
          text: {
            en: 'R-squared',
            de: 'Bestimmtheitsmaß R-Quadrat'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B',
        'C'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A, B, and C because accuracy, precision, and recall are standard classification metrics. Mean absolute error and R-squared are used for regression problems.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A, B und C, weil Genauigkeit, Precision und Recall typische Klassifikationsmetriken sind. Mittlerer absoluter Fehler und R-Quadrat werden bei Regressionsproblemen verwendet.'
      },
      hint: {
        en: 'Separate classification metrics from regression metrics.',
        de: 'Trennen Sie Klassifikationsmetriken von Regressionsmetriken.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/component-reference/evaluate-model'
    },
    {
      id: 'ai901-142',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO statements about clustering are correct?',
        de: 'Welche ZWEI Aussagen über Clustering sind richtig?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Clustering does not require labeled outcomes',
            de: 'Clustering erfordert keine gekennzeichneten Zielwerte'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Clustering groups similar records together',
            de: 'Clustering fasst ähnliche Datensätze zusammen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Clustering predicts a continuous numeric value',
            de: 'Clustering prognostiziert einen kontinuierlichen numerischen Wert'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Clustering always needs a test label column',
            de: 'Clustering benötigt immer eine Test-Label-Spalte'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A and B because clustering discovers groups in unlabeled data. Predicting numeric values is regression, and label columns are not required for clustering.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A und B, weil Clustering Gruppen in unbeschrifteten Daten findet. Die Vorhersage numerischer Werte gehört zur Regression, und Label-Spalten werden für Clustering nicht benötigt.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the properties of unlabeled grouping.',
        de: 'Achten Sie auf die Eigenschaften einer unbeschrifteten Gruppierung.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-143',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Adventure Works is launching a bicycle rental service in several cities. The operations team wants to estimate daily rental demand from weather, events, and seasonal history. A dataset with past days and actual rental counts is already available. The output will be a number used for staffing and inventory planning.',
        de: 'Adventure Works startet einen Fahrradverleih in mehreren Städten. Das Operations-Team möchte die tägliche Nachfrage anhand von Wetter, Veranstaltungen und saisonalen Mustern schätzen. Ein Datensatz mit vergangenen Tagen und den tatsächlichen Ausleihzahlen liegt bereits vor. Das Ergebnis soll als Zahlenwert für Personal- und Bestandsplanung genutzt werden.'
      },
      question: {
        en: 'Which machine learning approach should the team use?',
        de: 'Welchen Machine-Learning-Ansatz sollte das Team verwenden?'
      },
      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',
            de: 'Anomalieerkennung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Regression is correct because the business needs a continuous numeric forecast of daily demand.',
        de: 'Regression ist richtig, weil ein kontinuierlicher numerischer Prognosewert für die tägliche Nachfrage benötigt wird.'
      },
      hint: {
        en: 'The clue is that the target is a number, not a category.',
        de: 'Der entscheidende Hinweis ist, dass der Zielwert eine Zahl und keine Kategorie ist.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-144',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Alpine Ski House operates forty stores in different mountain regions. Leaders want to group stores with similar sales curves so that inventory plans can be shared. No predefined store category exists, and the analysis should reveal patterns on its own. The team is exploring historical sales behavior rather than predicting a target column.',
        de: 'Alpine Ski House betreibt vierzig Filialen in verschiedenen Bergregionen. Die Leitung möchte Filialen mit ähnlichen Absatzverläufen gruppieren, um gemeinsame Bestandspläne abzuleiten. Es gibt keine vorgegebene Filialkategorie, und die Analyse soll Muster eigenständig erkennen. Das Team untersucht historisches Verkaufsverhalten und sagt keine Zielspalte voraus.'
      },
      question: {
        en: 'Which machine learning approach is most appropriate?',
        de: 'Welcher Machine-Learning-Ansatz ist am geeignetsten?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Clustering',
            de: 'Clustering'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Classification',
            de: 'Klassifizierung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Regression',
            de: 'Regression'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Anomaly detection',
            de: 'Anomalieerkennung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Clustering is correct because the goal is to discover similar groups without predefined labels.',
        de: 'Clustering ist richtig, weil ähnliche Gruppen ohne vorgegebene Labels gefunden werden sollen.'
      },
      hint: {
        en: 'No label exists for the groups ahead of time.',
        de: 'Für die Gruppen existiert im Vorfeld kein Label.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-145',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Coho Winery monitors fermentation tanks with temperature, pressure, and flow sensors. Equipment faults are rare, so the team has only a small number of labeled failure examples. The business still wants alerts when sensor patterns deviate sharply from normal operation. Analysts therefore need a method that can surface unusual behavior.',
        de: 'Coho Winery überwacht Gärtanks mit Temperatur-, Druck- und Durchflusssensoren. Gerätestörungen sind selten, daher gibt es nur wenige gekennzeichnete Ausfallbeispiele. Das Unternehmen möchte dennoch Warnungen erhalten, wenn Sensormuster deutlich vom Normalbetrieb abweichen. Die Analysten benötigen daher eine Methode, die ungewöhnliches Verhalten sichtbar macht.'
      },
      question: {
        en: 'Which machine learning approach best fits this scenario?',
        de: 'Welcher Machine-Learning-Ansatz passt am besten zu diesem Szenario?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Anomaly detection',
            de: 'Anomalieerkennung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Regression',
            de: 'Regression'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Classification',
            de: 'Klassifizierung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Clustering',
            de: 'Clustering'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Anomaly detection is correct because the team wants to surface rare, abnormal sensor behavior.',
        de: 'Anomalieerkennung ist richtig, weil seltenes und auffälliges Sensorverhalten erkannt werden soll.'
      },
      hint: {
        en: 'The scenario focuses on unusual deviations from normal patterns.',
        de: 'Das Szenario konzentriert sich auf ungewöhnliche Abweichungen vom Normalverhalten.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-146',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Trey Research built a model to classify laboratory equipment faults. During development, training accuracy reached ninety-nine percent. However, performance on the next week of real operational data dropped sharply. The team must identify the most likely modeling issue before releasing the solution.',
        de: 'Trey Research hat ein Modell zur Klassifizierung von Fehlern an Laborgeräten entwickelt. Während der Entwicklung erreichte die Trainingsgenauigkeit neunundneunzig Prozent. Auf den realen Betriebsdaten der folgenden Woche brach die Leistung jedoch deutlich ein. Das Team muss vor der Freigabe das wahrscheinlichste Modellierungsproblem identifizieren.'
      },
      question: {
        en: 'Which issue should the team investigate first?',
        de: 'Welches Problem sollte das Team zuerst untersuchen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Overfitting',
            de: 'Overfitting'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Clustering',
            de: 'Clustering'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Speech synthesis',
            de: 'Sprachsynthese'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Vector search',
            de: 'Vektorsuche'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Overfitting is correct because the model performs well on training data but does not generalize to fresh data.',
        de: 'Overfitting ist richtig, weil das Modell auf Trainingsdaten stark ist, aber nicht auf neue Daten generalisiert.'
      },
      hint: {
        en: 'Large gaps between training and new-data performance are a warning sign.',
        de: 'Große Unterschiede zwischen Trainings- und Neudatenleistung sind ein Warnsignal.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/component-reference/evaluate-model'
    },
    {
      id: 'ai901-147',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Graphic Design Institute uses a model to flag scholarship applications that might be fraudulent. Missing a fraudulent case would create a major financial and reputational problem. Investigating a few additional legitimate applications is acceptable if it helps catch more fraud. Reviewers therefore want an evaluation metric that emphasizes finding as many true fraud cases as possible.',
        de: 'Das Graphic Design Institute verwendet ein Modell, um potenziell betrügerische Stipendienanträge zu kennzeichnen. Einen betrügerischen Fall zu übersehen, hätte erhebliche finanzielle und reputative Folgen. Einige zusätzliche legitime Anträge zu prüfen, ist akzeptabel, wenn dadurch mehr Betrugsfälle erkannt werden. Die Prüfer wünschen sich daher eine Metrik, die das Auffinden möglichst vieler echter Betrugsfälle betont.'
      },
      question: {
        en: 'Which metric should the team prioritize?',
        de: 'Welche Metrik sollte das Team priorisieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Recall',
            de: 'Recall'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Precision',
            de: 'Precision'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Mean absolute error',
            de: 'Mittlerer absoluter Fehler'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'R-squared',
            de: 'Bestimmtheitsmaß R-Quadrat'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Recall is correct because the main business concern is missing positive fraud cases.',
        de: 'Recall ist richtig, weil das geschäftliche Hauptrisiko darin besteht, tatsächliche Betrugsfälle zu übersehen.'
      },
      hint: {
        en: 'Focus on minimizing missed positive cases, not on regression quality.',
        de: 'Im Mittelpunkt steht das Vermeiden übersehener positiver Fälle und nicht die Qualität einer Regression.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/component-reference/evaluate-model'
    },
    {
      id: 'ai901-148',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Proseware is tuning several churn models for a subscription business. Data scientists are comparing feature sets and hyperparameters and want one dataset reserved only for the final acceptance test. Executives do not want that dataset touched during model tuning. The goal is an unbiased last check before deployment.',
        de: 'Proseware stimmt mehrere Abwanderungsmodelle für ein Abonnementgeschäft ab. Die Data Scientists vergleichen Feature-Sets und Hyperparameter und möchten einen Datensatz ausschließlich für den abschließenden Abnahmetest reservieren. Die Geschäftsleitung möchte nicht, dass dieser Datensatz während der Abstimmung verwendet wird. Ziel ist eine unverzerrte letzte Prüfung vor der Bereitstellung.'
      },
      question: {
        en: 'Which dataset should be reserved for that purpose?',
        de: 'Welches Dataset sollte für diesen Zweck reserviert werden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Test dataset',
            de: 'Testdataset'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Training dataset',
            de: 'Trainingsdataset'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Validation dataset',
            de: 'Validierungsdataset'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Label dictionary',
            de: 'Label-Wörterbuch'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Test dataset is correct because it should stay untouched until the final unbiased evaluation.',
        de: 'Testdataset ist richtig, weil es bis zur abschließenden unverzerrten Bewertung unberührt bleiben sollte.'
      },
      hint: {
        en: 'The scenario describes a final holdout set.',
        de: 'Das Szenario beschreibt eine finale Holdout-Menge.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/component-reference/evaluate-model'
    },
    {
      id: 'ai901-149',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Litware wants business analysts to build a first tabular model without writing code. The team would like Azure Machine Learning to try preprocessing steps, algorithms, and hyperparameter combinations automatically. Analysts want to compare the best runs and select a promising model quickly. The data is structured and the outcome column is already defined.',
        de: 'Litware möchte, dass Business-Analysten ohne Code ein erstes Modell für tabellarische Daten erstellen. Azure Machine Learning soll automatisch Vorverarbeitungsschritte, Algorithmen und Hyperparameterkombinationen ausprobieren. Die Analysten möchten die besten Durchläufe vergleichen und schnell ein vielversprechendes Modell auswählen. Die Daten sind strukturiert, und die Zielspalte ist bereits definiert.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure Machine Learning capability should the team use first?',
        de: 'Welche Funktion von Azure Machine Learning sollte das Team zuerst verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Automated ML',
            de: 'Automatisiertes maschinelles Lernen'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Clustering',
            de: 'Clustering'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Content Safety',
            de: 'Content Safety'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Speech service',
            de: 'Speech Service'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Automated ML is correct because it can automatically test preprocessing steps, algorithms, and hyperparameters on labeled tabular data.',
        de: 'Automatisiertes maschinelles Lernen ist richtig, weil es auf gekennzeichneten tabellarischen Daten automatisch Vorverarbeitung, Algorithmen und Hyperparameter testen kann.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the capability that automates model search and tuning.',
        de: 'Suchen Sie nach der Funktion, die Modellauswahl und Abstimmung automatisiert.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml'
    },
    {
      id: 'ai901-150',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of machine learning',
        de: 'Grundlagen des maschinellen Lernens beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Northwind Traders wants to predict whether a customer will place another order within ninety days. The dataset includes Age, Region, OrderCount, and a column named ReturnedWithin90Days from historical customers. Data scientists must identify the column that represents the target the model should learn. The other columns are candidate inputs.',
        de: 'Northwind Traders möchte vorhersagen, ob ein Kunde innerhalb von neunzig Tagen erneut bestellt. Der Datensatz enthält die Spalten Alter, Region, Bestellanzahl und eine Spalte namens ReturnedWithin90Days aus historischen Kundendaten. Die Data Scientists müssen die Spalte bestimmen, die das Ziel für das Modell darstellt. Die übrigen Spalten sind potenzielle Eingaben.'
      },
      question: {
        en: 'Which column is the label?',
        de: 'Welche Spalte ist das Label?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Age',
            de: 'Alter'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Region',
            de: 'Region'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'OrderCount',
            de: 'Bestellanzahl'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'ReturnedWithin90Days',
            de: 'ReturnedWithin90Days'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'D'
      ],
      explanation: {
        en: 'ReturnedWithin90Days is correct because it is the known outcome the model should predict.',
        de: 'ReturnedWithin90Days ist richtig, weil diese Spalte das bekannte Ergebnis enthält, das das Modell vorhersagen soll.'
      },
      hint: {
        en: 'The label is the column that contains the historical answer.',
        de: 'Das Label ist die Spalte mit der historischen Zielantwort.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/overview-what-is-azure-machine-learning'
    },
    {
      id: 'ai901-151',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure resource provides one key and endpoint across several Azure AI services during a prototype?',
        de: 'Welche Azure-Ressource stellt während eines Prototyps einen gemeinsamen Schlüssel und Endpunkt für mehrere Azure AI Services bereit?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Multi-service Azure AI services resource',
            de: 'Multi-Service-Ressource für Azure AI Services'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'A multi-service Azure AI services resource is correct because it offers shared access for multiple Azure AI services during experimentation.',
        de: 'Eine Multi-Service-Ressource für Azure AI Services ist richtig, weil sie bei ersten Tests einen gemeinsamen Zugriff auf mehrere Azure AI Services bietet.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the option that is intentionally shared across services.',
        de: 'Suchen Sie nach der Option, die ausdrücklich dienstübergreifend genutzt wird.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/what-are-ai-services'
    },
    {
      id: 'ai901-152',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI service is designed to extract tables and key-value pairs from invoices?',
        de: 'Welcher Azure AI Service ist dafür ausgelegt, Tabellen und Schlüssel-Wert-Paare aus Rechnungen zu extrahieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Document Intelligence',
            de: 'Azure AI Document Intelligence'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Document Intelligence is correct because it is built for structured extraction from forms and business documents.',
        de: 'Azure AI Document Intelligence ist richtig, weil der Dienst für die strukturierte Extraktion aus Formularen und Geschäftsdokumenten entwickelt wurde.'
      },
      hint: {
        en: 'The requirement is document field extraction, not full-text search.',
        de: 'Gefragt ist die Extraktion von Dokumentfeldern und nicht die Volltextsuche.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-153',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI service is designed to transcribe customer calls in near real time?',
        de: 'Welcher Azure AI Service ist dafür ausgelegt, Kundenanrufe nahezu in Echtzeit zu transkribieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Vision',
            de: 'Azure AI Vision'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Content Safety',
            de: 'Azure AI Content Safety'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Speech is correct because it provides speech recognition and transcription capabilities for audio.',
        de: 'Azure AI Speech ist richtig, weil der Dienst Spracherkennung und Transkription für Audiodaten bereitstellt.'
      },
      hint: {
        en: 'The scenario centers on spoken audio, not text documents.',
        de: 'Im Mittelpunkt stehen gesprochene Audiodaten und keine Textdokumente.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-154',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI service is best for analyzing sentiment in survey comments?',
        de: 'Welcher Azure AI Service eignet sich am besten, um die Stimmung in Umfragekommentaren zu analysieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Document Intelligence',
            de: 'Azure AI Document Intelligence'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Vision',
            de: 'Azure AI Vision'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Language is correct because sentiment analysis is a core text analytics capability.',
        de: 'Azure AI Language ist richtig, weil Sentimentanalyse zu den zentralen Textanalysefunktionen dieses Dienstes gehört.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the service that understands written language.',
        de: 'Wählen Sie den Dienst, der geschriebene Sprache versteht.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-155',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI service should be used to moderate harmful chat text and images?',
        de: 'Welcher Azure AI Service sollte verwendet werden, um schädliche Chattexte und Bilder zu moderieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Content Safety',
            de: 'Azure AI Content Safety'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Vision',
            de: 'Azure AI Vision'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Content Safety is correct because it is designed to detect unsafe or harmful text and image content.',
        de: 'Azure AI Content Safety ist richtig, weil der Dienst unsichere oder schädliche Text- und Bildinhalte erkennt.'
      },
      hint: {
        en: 'Focus on moderation and policy enforcement for user content.',
        de: 'Achten Sie auf Moderation und Richtliniendurchsetzung für Benutzerinhalte.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-safety/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-156',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI service is built for search over indexed documents with ranking and filters?',
        de: 'Welcher Azure AI Service ist für die Suche über indizierte Dokumente mit Ranking und Filtern ausgelegt?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Vision',
            de: 'Azure AI Vision'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Search is correct because it creates searchable indexes and returns ranked results over indexed content.',
        de: 'Azure AI Search ist richtig, weil der Dienst durchsuchbare Indizes erstellt und über indizierte Inhalte gewichtete Ergebnisse liefert.'
      },
      hint: {
        en: 'The question is about indexed search, filters, and ranking.',
        de: 'Die Frage zielt auf indizierte Suche, Filter und Ranking ab.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-what-is-azure-search'
    },
    {
      id: 'ai901-157',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI service should you use to detect objects and generate captions from product photos?',
        de: 'Welchen Azure AI Service sollten Sie verwenden, um Objekte zu erkennen und Bildbeschreibungen aus Produktfotos zu erzeugen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Vision',
            de: 'Azure AI Vision'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Vision is correct because it analyzes image content for objects, tags, and captions.',
        de: 'Azure AI Vision ist richtig, weil der Dienst Bildinhalte auf Objekte, Tags und Beschreibungen analysiert.'
      },
      hint: {
        en: 'The source data is image content that must be interpreted visually.',
        de: 'Die Ausgangsdaten sind Bilder, die visuell interpretiert werden müssen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview-image-analysis'
    },
    {
      id: 'ai901-158',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI service includes conversational language understanding, entity extraction, and question answering over text?',
        de: 'Welcher Azure AI Service umfasst Konversationsverständnis, Entitätsextraktion und Fragebeantwortung über Text?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Vision',
            de: 'Azure AI Vision'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Content Safety',
            de: 'Azure AI Content Safety'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Language is correct because it groups text analytics, conversational understanding, and question answering capabilities.',
        de: 'Azure AI Language ist richtig, weil dieser Dienst Textanalyse, Konversationsverständnis und Fragebeantwortung bündelt.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the service focused on text understanding scenarios.',
        de: 'Suchen Sie nach dem Dienst für textbezogene Verständnisszenarien.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-159',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI service generates natural-sounding audio from text for an IVR system?',
        de: 'Welcher Azure AI Service erzeugt für ein IVR-System natürlich klingende Audiodaten aus Text?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Document Intelligence',
            de: 'Azure AI Document Intelligence'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Speech is correct because speech synthesis turns text into spoken audio.',
        de: 'Azure AI Speech ist richtig, weil die Sprachsynthese Text in gesprochene Audiodaten umwandelt.'
      },
      hint: {
        en: 'The requirement is text-to-speech output.',
        de: 'Gefragt ist eine Text-zu-Sprache-Ausgabe.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-160',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI service should review uploaded images for violent or sexual content before publication?',
        de: 'Welcher Azure AI Service sollte hochgeladene Bilder vor der Veröffentlichung auf gewalttätige oder sexuelle Inhalte prüfen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Content Safety',
            de: 'Azure AI Content Safety'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Document Intelligence',
            de: 'Azure AI Document Intelligence'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Content Safety is correct because it moderates unsafe image content before it is shown to users.',
        de: 'Azure AI Content Safety ist richtig, weil der Dienst unsichere Bildinhalte vor der Anzeige für Benutzer moderiert.'
      },
      hint: {
        en: 'This is a moderation task, not a general vision analysis task.',
        de: 'Hier geht es um Moderation und nicht um allgemeine Bildanalyse.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-safety/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-161',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI service is best for combining keyword, vector, and semantic search over a product manual index?',
        de: 'Welcher Azure AI Service eignet sich am besten, um Schlüsselwort-, Vektor- und semantische Suche über einen Index von Produkthandbüchern zu kombinieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          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 AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Search is correct because it supports modern retrieval patterns over indexed content, including vector and semantic search.',
        de: 'Azure AI Search ist richtig, weil der Dienst moderne Abrufmuster über indizierte Inhalte unterstützt, einschließlich Vektor- und semantischer Suche.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the service dedicated to retrieval over indexed knowledge.',
        de: 'Suchen Sie den Dienst, der auf Retrieval über indiziertes Wissen spezialisiert ist.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-what-is-azure-search'
    },
    {
      id: 'ai901-162',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI service should you choose to train a custom extraction model for vendor forms with varying layouts?',
        de: 'Welchen Azure AI Service sollten Sie wählen, um ein benutzerdefiniertes Extraktionsmodell für Lieferantenformulare mit unterschiedlichen Layouts zu trainieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Document Intelligence',
            de: 'Azure AI Document Intelligence'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Vision',
            de: 'Azure AI Vision'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Document Intelligence is correct because it can train custom models for extracting fields from varied business documents.',
        de: 'Azure AI Document Intelligence ist richtig, weil sich damit benutzerdefinierte Modelle zum Extrahieren von Feldern aus unterschiedlich aufgebauten Geschäftsdokumenten trainieren lassen.'
      },
      hint: {
        en: 'The key phrase is custom extraction from forms with changing layouts.',
        de: 'Entscheidend ist die benutzerdefinierte Extraktion aus Formularen mit variierenden Layouts.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-163',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which THREE capabilities are part of Azure AI Language?',
        de: 'Welche DREI Funktionen gehören zu Azure AI Language?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Sentiment analysis',
            de: 'Sentimentanalyse'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Entity extraction',
            de: 'Entitätsextraktion'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Summarization',
            de: 'Zusammenfassung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Optical character recognition',
            de: 'Optische Zeichenerkennung'
          }
        },
        {
          id: 'E',
          text: {
            en: 'Speech synthesis',
            de: 'Sprachsynthese'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B',
        'C'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A, B, and C because Azure AI Language provides core text analysis and summarization capabilities. OCR belongs to vision and document services, and speech synthesis belongs to Azure AI Speech.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A, B und C, weil Azure AI Language zentrale Funktionen für Textanalyse und Zusammenfassung bereitstellt. OCR gehört zu Vision- und Dokumentdiensten, Sprachsynthese zu Azure AI Speech.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the options that analyze or transform written text.',
        de: 'Wählen Sie die Optionen, die geschriebenen Text analysieren oder umformen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-164',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO scenarios are best served by Azure AI Speech?',
        de: 'Welche ZWEI Szenarien werden am besten durch Azure AI Speech unterstützt?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Live captioning for town hall audio',
            de: 'Live-Untertitelung für Audio einer Betriebsversammlung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Generating spoken prompts from text',
            de: 'Gesprochene Ansagen aus Text erzeugen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Extracting tables from invoices',
            de: 'Tabellen aus Rechnungen extrahieren'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Detecting objects in warehouse images',
            de: 'Objekte in Lagerbildern erkennen'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A and B because Azure AI Speech handles speech recognition and speech synthesis. Table extraction and object detection require other Azure AI services.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A und B, weil Azure AI Speech sowohl Spracherkennung als auch Sprachsynthese unterstützt. Tabellenextraktion und Objekterkennung erfordern andere Azure AI Services.'
      },
      hint: {
        en: 'Select the options that involve spoken audio input or output.',
        de: 'Wählen Sie die Optionen, bei denen gesprochene Audiodaten als Eingabe oder Ausgabe im Mittelpunkt stehen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-165',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO statements about Azure AI Search are correct?',
        de: 'Welche ZWEI Aussagen über Azure AI Search sind richtig?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'It builds searchable indexes over content',
            de: 'Der Dienst erstellt durchsuchbare Indizes über Inhalte'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'It supports keyword, vector, and semantic search patterns',
            de: 'Der Dienst unterstützt Schlüsselwort-, Vektor- und semantische Suchmuster'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'It is the primary service for speech recognition',
            de: 'Der Dienst ist der primäre Service für Spracherkennung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'It requires handwritten labels for every document',
            de: 'Der Dienst erfordert handschriftliche Labels für jedes Dokument'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A and B because Azure AI Search is designed for indexing and retrieval scenarios, including keyword and vector-based search. Speech recognition is handled elsewhere, and indexes do not require handwritten labels.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A und B, weil Azure AI Search für Indizierungs- und Retrievalszenarien entwickelt wurde, einschließlich Schlüsselwort- und Vektorsuche. Spracherkennung wird von anderen Diensten abgedeckt, und Indizes benötigen keine handschriftlichen Labels.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for capabilities related to retrieval and ranking.',
        de: 'Achten Sie auf Funktionen rund um Retrieval und Ranking.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-what-is-azure-search'
    },
    {
      id: 'ai901-166',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which THREE reasons make a multi-service Azure AI services resource useful in a proof of concept?',
        de: 'Welche DREI Gründe machen eine Multi-Service-Ressource für Azure AI Services in einem Proof of Concept sinnvoll?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'One key and endpoint can cover several AI services',
            de: 'Ein Schlüssel und ein Endpunkt können mehrere KI-Dienste abdecken'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'It simplifies access while comparing multiple AI capabilities',
            de: 'Sie vereinfacht den Zugriff beim Vergleich mehrerer KI-Funktionen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'It is convenient before committing to specialized resources',
            de: 'Sie ist praktisch, bevor man sich auf spezialisierte Ressourcen festlegt'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'It is required for Azure AI Search',
            de: 'Sie ist für Azure AI Search zwingend erforderlich'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B',
        'C'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A, B, and C because a multi-service resource is meant to simplify experimentation across several Azure AI services. Azure AI Search is provisioned separately, so option D is incorrect.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A, B und C, weil eine Multi-Service-Ressource Experimente über mehrere Azure AI Services hinweg vereinfacht. Azure AI Search wird separat bereitgestellt, daher ist Antwort D falsch.'
      },
      hint: {
        en: 'Select the benefits related to early experimentation across services.',
        de: 'Wählen Sie die Vorteile, die sich auf frühe Experimente über mehrere Dienste beziehen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/what-are-ai-services'
    },
    {
      id: 'ai901-167',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO scenarios fit Azure AI Content Safety?',
        de: 'Welche ZWEI Szenarien passen zu Azure AI Content Safety?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Screening forum posts for abusive language',
            de: 'Forenbeiträge auf beleidigende Sprache prüfen'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Checking AI-generated images for unsafe visual content',
            de: 'KI-generierte Bilder auf unsichere visuelle Inhalte prüfen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Extracting invoice totals',
            de: 'Rechnungsbeträge extrahieren'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Synthesizing speech for a chatbot',
            de: 'Sprache für einen Chatbot synthetisieren'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A and B because Azure AI Content Safety is built to detect unsafe text and image content before publication. Invoice extraction and speech synthesis are handled by other services.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A und B, weil Azure AI Content Safety unsichere Text- und Bildinhalte vor der Veröffentlichung erkennen soll. Rechnungsextraktion und Sprachsynthese gehören zu anderen Diensten.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the options that focus on content moderation and harm detection.',
        de: 'Wählen Sie die Optionen, die sich auf Inhaltsmoderation und Schadensprävention beziehen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-safety/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-168',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Contoso is digitizing supplier invoices from several countries. The finance team needs header fields, line items, and tables extracted from scanned PDFs. Reviewers also want confidence scores so that low-confidence results can be checked manually. The solution should start with a service built for business documents.',
        de: 'Contoso digitalisiert Lieferantenrechnungen aus mehreren Ländern. Das Finanzteam benötigt die Extraktion von Kopfdaten, Positionen und Tabellen aus gescannten PDF-Dateien. Die Prüfer möchten zusätzlich Konfidenzwerte sehen, damit Ergebnisse mit geringer Sicherheit manuell kontrolliert werden können. Die Lösung soll mit einem Dienst beginnen, der für Geschäftsdokumente ausgelegt ist.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI service best fits this requirement?',
        de: 'Welcher Azure AI Service passt am besten zu dieser Anforderung?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Document Intelligence',
            de: 'Azure AI Document Intelligence'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Vision',
            de: 'Azure AI Vision'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Document Intelligence is correct because it is tailored to extract structured information from invoices and similar business documents.',
        de: 'Azure AI Document Intelligence ist richtig, weil der Dienst auf die strukturierte Extraktion aus Rechnungen und ähnlichen Geschäftsdokumenten spezialisiert ist.'
      },
      hint: {
        en: 'The strongest clue is structured field extraction from scanned invoices.',
        de: 'Der wichtigste Hinweis ist die strukturierte Extraktion aus gescannten Rechnungen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-169',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Fabrikam runs a multilingual contact center for online orders. Managers want near-real-time transcription of customer calls and a natural voice for automated callbacks. The team prefers one service family that covers both capabilities. It does not need search indexing or document extraction for this phase.',
        de: 'Fabrikam betreibt ein mehrsprachiges Contact Center für Onlinebestellungen. Die Leitung wünscht nahezu Echtzeit-Transkription von Kundengesprächen sowie eine natürliche Stimme für automatisierte Rückrufe. Das Team bevorzugt eine Dienstfamilie, die beide Fähigkeiten abdeckt. Suchindizes oder Dokumentextraktion werden in dieser Phase nicht benötigt.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI service should the team use first?',
        de: 'Welchen Azure AI Service sollte das Team zuerst verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Vision',
            de: 'Azure AI Vision'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Document Intelligence',
            de: 'Azure AI Document Intelligence'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Speech is correct because it covers both speech-to-text and text-to-speech scenarios for audio workloads.',
        de: 'Azure AI Speech ist richtig, weil der Dienst sowohl Speech-to-Text als auch Text-to-Speech für Audioworkloads abdeckt.'
      },
      hint: {
        en: 'Both the input and output in the scenario revolve around speech.',
        de: 'Sowohl Eingabe als auch Ausgabe drehen sich in diesem Szenario um Sprache.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-170',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Woodgrove Bank wants employees to search thousands of policy documents. The portal should support semantic ranking and vector search so that staff find relevant passages even when wording differs. Search results must be fast enough for daily operational use. The team is not trying to synthesize speech or extract fields from forms.',
        de: 'Die Woodgrove Bank möchte Mitarbeitern die Suche in Tausenden von Richtliniendokumenten ermöglichen. Das Portal soll semantisches Ranking und Vektorsuche unterstützen, damit auch bei abweichender Formulierung relevante Passagen gefunden werden. Die Suchergebnisse müssen für den täglichen Betrieb schnell genug sein. Sprachsynthese oder Formularfeldextraktion sind nicht Teil der Anforderung.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI service should the bank choose?',
        de: 'Welchen Azure AI Service sollte die Bank wählen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Vision',
            de: 'Azure AI Vision'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Search is correct because the scenario requires indexed retrieval with semantic and vector-based search.',
        de: 'Azure AI Search ist richtig, weil das Szenario indiziertes Retrieval mit semantischer und vektorbasierter Suche verlangt.'
      },
      hint: {
        en: 'The core need is retrieval over a document corpus.',
        de: 'Die Kernanforderung ist Retrieval über einen Dokumentbestand.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-what-is-azure-search'
    },
    {
      id: 'ai901-171',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Northwind Traders receives product reviews in several languages every day. Analysts want sentiment, key phrases, and named entities extracted without building separate custom pipelines for each feature. The data is written text rather than scanned documents. Business users need an API that focuses on language understanding.',
        de: 'Northwind Traders erhält täglich Produktbewertungen in mehreren Sprachen. Die Analysten möchten Stimmungen, Schlüsselbegriffe und benannte Entitäten extrahieren, ohne für jede Funktion eine separate benutzerdefinierte Pipeline zu bauen. Es handelt sich um geschriebenen Text und nicht um gescannte Dokumente. Die Fachbereiche benötigen eine API, die sich auf Sprachverständnis konzentriert.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI service is the best fit?',
        de: 'Welcher Azure AI Service ist am besten geeignet?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Document Intelligence',
            de: 'Azure AI Document Intelligence'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Vision',
            de: 'Azure AI Vision'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Language is correct because the requested capabilities are core language analysis features over text.',
        de: 'Azure AI Language ist richtig, weil die gewünschten Funktionen klassische Sprachanalysefunktionen für Text sind.'
      },
      hint: {
        en: 'The clue is that the solution must interpret written language, not document layout.',
        de: 'Entscheidend ist, dass geschriebene Sprache verstanden werden muss und nicht das Dokumentlayout.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-172',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Humongous Insurance receives photos of damaged vehicles from policyholders. Adjusters want object detection and descriptive captions to speed up triage before a human reviews the claim. The first release only needs image understanding and does not require speech or text analytics. The company prefers a managed vision service.',
        de: 'Humongous Insurance erhält von Versicherungsnehmern Fotos beschädigter Fahrzeuge. Die Sachbearbeiter wünschen sich Objekterkennung und aussagekräftige Bildbeschreibungen, um die Triage vor der menschlichen Prüfung zu beschleunigen. Für die erste Version wird nur Bildverständnis benötigt; Sprach- oder Textanalyse ist nicht gefragt. Das Unternehmen bevorzugt einen verwalteten Vision-Dienst.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI service should be used?',
        de: 'Welcher Azure AI Service sollte verwendet werden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Vision',
            de: 'Azure AI Vision'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Vision is correct because it analyzes image content for objects and captions.',
        de: 'Azure AI Vision ist richtig, weil der Dienst Bildinhalte auf Objekte und Beschreibungen analysiert.'
      },
      hint: {
        en: 'The system must understand photos, not search documents or transcribe audio.',
        de: 'Das System muss Fotos verstehen und nicht Dokumente durchsuchen oder Audio transkribieren.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview-image-analysis'
    },
    {
      id: 'ai901-173',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Proseware hosts a community forum and also publishes AI-generated images for marketing campaigns. The company must stop hateful text and unsafe visual material before anything appears publicly. Moderators want a managed service that flags risky content consistently. Search and speech features are out of scope.',
        de: 'Proseware betreibt ein Community-Forum und veröffentlicht zusätzlich KI-generierte Bilder für Marketingkampagnen. Das Unternehmen muss hasserfüllte Texte und unsichere visuelle Inhalte stoppen, bevor etwas öffentlich sichtbar wird. Die Moderatoren wünschen sich einen verwalteten Dienst, der riskante Inhalte konsistent kennzeichnet. Such- und Sprachfunktionen gehören nicht zum Umfang.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI service should Proseware add first?',
        de: 'Welchen Azure AI Service sollte Proseware zuerst hinzufügen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Content Safety',
            de: 'Azure AI Content Safety'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Document Intelligence',
            de: 'Azure AI Document Intelligence'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Content Safety is correct because the scenario is about moderating unsafe text and image content.',
        de: 'Azure AI Content Safety ist richtig, weil es in diesem Szenario um die Moderation unsicherer Text- und Bildinhalte geht.'
      },
      hint: {
        en: 'The key requirement is screening harmful user-facing content.',
        de: 'Entscheidend ist die Prüfung potenziell schädlicher, öffentlich sichtbarer Inhalte.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-safety/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-174',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Adventure Works is comparing vision, language, and speech features in a short prototype. The architects want one key and endpoint while they evaluate which specialized services to adopt later. The project timeline is tight, so setup simplicity matters. A shared entry point across several Azure AI services would reduce friction.',
        de: 'Adventure Works vergleicht in einem kurzen Prototyp Vision-, Sprach- und Textfunktionen. Die Architekten möchten einen gemeinsamen Schlüssel und Endpunkt verwenden, während sie später über spezialisierte Dienste entscheiden. Der Zeitplan ist knapp, daher ist eine einfache Einrichtung wichtig. Ein gemeinsamer Einstieg über mehrere Azure AI Services hinweg würde den Aufwand verringern.'
      },
      question: {
        en: 'Which resource should the team provision first?',
        de: 'Welche Ressource sollte das Team zuerst bereitstellen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Multi-service Azure AI services resource',
            de: 'Multi-Service-Ressource für Azure AI Services'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Vision',
            de: 'Azure AI Vision'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'A multi-service Azure AI services resource is correct because the team wants shared access while evaluating several Azure AI services.',
        de: 'Eine Multi-Service-Ressource für Azure AI Services ist richtig, weil das Team einen gemeinsamen Zugriff beim Vergleich mehrerer Azure AI Services benötigt.'
      },
      hint: {
        en: 'The scenario stresses shared access across several AI services.',
        de: 'Das Szenario betont den gemeinsamen Zugriff über mehrere KI-Dienste hinweg.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/what-are-ai-services'
    },
    {
      id: 'ai901-175',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of Azure AI services',
        de: 'Grundlagen von Azure AI Services beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'A. Datum processes dealership forms that vary slightly by region. The operations team wants to label a sample set and train a model to extract dealer number, vehicle ID, and sale date. The output must be structured so that downstream systems can import it automatically. The team is looking for a service built for custom document extraction.',
        de: 'A. Datum verarbeitet Händlerformulare, die je Region leicht unterschiedlich aufgebaut sind. Das Operations-Team möchte eine Beispieldatenmenge kennzeichnen und ein Modell trainieren, das Händlernummer, Fahrzeug-ID und Verkaufsdatum extrahiert. Die Ausgabe muss strukturiert sein, damit nachgelagerte Systeme sie automatisch übernehmen können. Gesucht wird ein Dienst für benutzerdefinierte Dokumentextraktion.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI service best meets the requirement?',
        de: 'Welcher Azure AI Service erfüllt diese Anforderung am besten?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Document Intelligence',
            de: 'Azure AI Document Intelligence'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Language',
            de: 'Azure AI Language'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Document Intelligence is correct because it supports custom models for extracting structured fields from varied document layouts.',
        de: 'Azure AI Document Intelligence ist richtig, weil der Dienst benutzerdefinierte Modelle für die Extraktion strukturierter Felder aus unterschiedlich aufgebauten Dokumenten unterstützt.'
      },
      hint: {
        en: 'The deciding phrase is custom field extraction from forms with layout variation.',
        de: 'Entscheidend ist die benutzerdefinierte Feldextraktion aus Formularen mit Layoutunterschieden.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/overview'
    },
    {
      id: 'ai901-176',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure offering provides a workspace, model catalog, and playgrounds for building generative AI apps?',
        de: 'Welches Azure-Angebot stellt einen Workspace, einen Modellkatalog und Playgrounds für die Entwicklung generativer KI-Anwendungen bereit?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Foundry',
            de: 'Azure AI Foundry'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech',
            de: 'Azure AI Speech'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure Monitor',
            de: 'Azure Monitor'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Foundry is correct because it brings together the core experiences used to build and evaluate generative AI solutions.',
        de: 'Azure AI Foundry ist richtig, weil dort die zentralen Funktionen zum Erstellen und Bewerten generativer KI-Lösungen zusammengeführt werden.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the offering centered on end-to-end generative AI development.',
        de: 'Wählen Sie das Angebot, das die Entwicklung generativer KI ganzheitlich unterstützt.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/what-is-azure-ai-foundry'
    },
    {
      id: 'ai901-177',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'In a chat application, which prompt element is best for defining the assistant role and behavior boundaries?',
        de: 'Welches Prompt-Element eignet sich in einer Chatanwendung am besten, um Rolle und Verhaltensgrenzen des Assistenten festzulegen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'System message',
            de: 'Systemnachricht'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Citation',
            de: 'Zitat'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Temperature',
            de: 'Temperatur'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Embedding',
            de: 'Embedding'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'System message is correct because it sets the high-level behavior, role, and guardrails for the assistant.',
        de: 'Die Systemnachricht ist richtig, weil sie das grundsätzliche Verhalten, die Rolle und die Leitplanken des Assistenten festlegt.'
      },
      hint: {
        en: 'Think about the instruction that frames the assistant before user input is processed.',
        de: 'Denken Sie an die Anweisung, die den Assistenten noch vor der Benutzereingabe festlegt.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering'
    },
    {
      id: 'ai901-178',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which parameter usually increases response variety and creativity when raised?',
        de: 'Welcher Parameter erhöht in der Regel die Vielfalt und Kreativität von Antworten, wenn er angehoben wird?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Temperature',
            de: 'Temperatur'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Grounding',
            de: 'Grounding'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Chunk size',
            de: 'Chunk-Größe'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Endpoint',
            de: 'Endpunkt'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Temperature is correct because higher values generally make token selection more varied and less deterministic.',
        de: 'Temperatur ist richtig, weil höhere Werte die Tokenauswahl in der Regel vielfältiger und weniger deterministisch machen.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the generation parameter that affects randomness.',
        de: 'Suchen Sie nach dem Generierungsparameter, der die Zufälligkeit beeinflusst.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering'
    },
    {
      id: 'ai901-179',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'What does grounding mean in a generative AI solution?',
        de: 'Was bedeutet Grounding in einer generativen KI-Lösung?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Providing relevant source context to anchor the model answer',
            de: 'Bereitstellung relevanter Quellenkontexte zur Verankerung der Modellantwort'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Compressing model weights before deployment',
            de: 'Komprimieren von Modellgewichten vor der Bereitstellung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Hiding prompts from end users',
            de: 'Prompts vor Endbenutzern verbergen'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Converting speech to text',
            de: 'Sprache in Text umwandeln'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Grounding is correct because it anchors the model on trusted source material for the current request.',
        de: 'Grounding ist richtig, weil das Modell für die aktuelle Anfrage auf vertrauenswürdigen Quellenkontext gestützt wird.'
      },
      hint: {
        en: 'Focus on adding context that the model can rely on.',
        de: 'Achten Sie auf zusätzlichen Kontext, auf den sich das Modell stützen kann.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview'
    },
    {
      id: 'ai901-180',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'What most directly affects how much text a model can consider in one request and how much the request costs?',
        de: 'Was beeinflusst am direktesten, wie viel Text ein Modell in einer Anfrage berücksichtigen kann und wie viel die Anfrage kostet?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Token usage',
            de: 'Tokenverbrauch'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'GPU region',
            de: 'GPU-Region'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Image resolution',
            de: 'Bildauflösung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'OCR confidence',
            de: 'OCR-Konfidenz'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Token usage is correct because context limits and many pricing models are based on token counts.',
        de: 'Tokenverbrauch ist richtig, weil Kontextgrenzen und viele Preismodelle auf der Anzahl von Tokens basieren.'
      },
      hint: {
        en: 'The answer is tied to model input and output length.',
        de: 'Die Antwort hängt mit der Länge von Eingabe und Ausgabe des Modells zusammen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering'
    },
    {
      id: 'ai901-181',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI Foundry feature helps you discover and choose foundation models for a solution?',
        de: 'Welche Funktion von Azure AI Foundry hilft Ihnen dabei, Foundation-Modelle für eine Lösung zu finden und auszuwählen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Model catalog',
            de: 'Modellkatalog'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Speech studio',
            de: 'Speech Studio'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Search explorer',
            de: 'Search Explorer'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Document classifier',
            de: 'Dokumentklassifizierer'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Model catalog is correct because it is the place where available models can be browsed and compared.',
        de: 'Der Modellkatalog ist richtig, weil dort verfügbare Modelle durchsucht und verglichen werden können.'
      },
      hint: {
        en: 'Think about where models are discovered before deployment.',
        de: 'Denken Sie daran, wo Modelle vor der Bereitstellung gefunden werden.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/how-to/model-catalog-overview'
    },
    {
      id: 'ai901-182',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which setting is usually better when a compliance bot must return consistent policy answers?',
        de: 'Welche Einstellung ist in der Regel besser geeignet, wenn ein Compliance-Bot konsistente Richtlinienantworten liefern soll?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Lower temperature',
            de: 'Niedrigere Temperatur'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Higher temperature',
            de: 'Höhere Temperatur'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'More emojis',
            de: 'Mehr Emojis'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Higher audio bitrate',
            de: 'Höhere Audio-Bitrate'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Lower temperature is correct because it reduces variability and makes responses more predictable.',
        de: 'Eine niedrigere Temperatur ist richtig, weil sie die Variabilität reduziert und Antworten vorhersehbarer macht.'
      },
      hint: {
        en: 'Creativity is less important here than consistency.',
        de: 'Hier ist Konsistenz wichtiger als Kreativität.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering'
    },
    {
      id: 'ai901-183',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which parameter controls the probability mass from which the model samples the next token?',
        de: 'Welcher Parameter steuert die Wahrscheinlichkeitsmasse, aus der das Modell das nächste Token auswählt?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'top_p',
            de: 'top_p'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'OCR threshold',
            de: 'OCR-Schwellenwert'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Learning rate',
            de: 'Lernrate'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Key vault secret',
            de: 'Key-Vault-Geheimnis'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'top_p is correct because nucleus sampling limits token selection to a chosen cumulative probability mass.',
        de: 'top_p ist richtig, weil das Nucleus Sampling die Tokenauswahl auf eine festgelegte kumulative Wahrscheinlichkeitsmasse begrenzt.'
      },
      hint: {
        en: 'This is the nucleus-sampling control rather than a training or OCR setting.',
        de: 'Dies ist die Steuerung für Nucleus Sampling und keine Trainings- oder OCR-Einstellung.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering'
    },
    {
      id: 'ai901-184',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which activity compares model outputs against criteria such as groundedness, relevance, and safety?',
        de: 'Welche Aktivität vergleicht Modellausgaben anhand von Kriterien wie Groundedness, Relevanz und Sicherheit?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Evaluation',
            de: 'Auswertung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'OCR',
            de: 'OCR'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Indexing',
            de: 'Indizierung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Clustering',
            de: 'Clustering'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Evaluation is correct because it scores outputs against explicit quality and safety criteria.',
        de: 'Auswertung ist richtig, weil Ausgaben anhand expliziter Qualitäts- und Sicherheitskriterien bewertet werden.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the step that measures response quality, not data ingestion.',
        de: 'Suchen Sie nach dem Schritt, der Antwortqualität misst und nicht Daten aufnimmt.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/concepts/evaluation-approach-gen-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-185',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which mechanism should you enable to block many harmful prompts and completions before they reach users?',
        de: 'Welchen Mechanismus sollten Sie aktivieren, um viele schädliche Prompts und Vervollständigungen abzufangen, bevor sie Benutzer erreichen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Content filters',
            de: 'Inhaltsfilter'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Vector embeddings',
            de: 'Vektor-Embeddings'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Optical character recognition',
            de: 'Optische Zeichenerkennung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Batch endpoints',
            de: 'Batch-Endpunkte'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Content filters are correct because they are designed to screen prompt and output content for harmful categories.',
        de: 'Inhaltsfilter sind richtig, weil sie Prompt- und Antwortinhalte gezielt auf schädliche Kategorien prüfen.'
      },
      hint: {
        en: 'The requirement is frontline screening for unsafe content.',
        de: 'Gefordert ist eine erste Schutzschicht gegen unsichere Inhalte.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/content-filter'
    },
    {
      id: 'ai901-186',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which design pattern retrieves relevant documents at run time and injects them into the prompt?',
        de: 'Welches Entwurfsmuster ruft zur Laufzeit relevante Dokumente ab und fügt sie in den Prompt ein?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Retrieval augmented generation (RAG)',
            de: 'Retrieval Augmented Generation (RAG)'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Optical character recognition',
            de: 'Optische Zeichenerkennung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Regression',
            de: 'Regression'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Speech synthesis',
            de: 'Sprachsynthese'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Retrieval augmented generation is correct because it combines retrieval with generation by adding source context to the prompt.',
        de: 'Retrieval Augmented Generation ist richtig, weil Retrieval mit Generierung kombiniert wird, indem Quellenkontext in den Prompt eingebracht wird.'
      },
      hint: {
        en: 'The model is being supplied with retrieved source material at request time.',
        de: 'Dem Modell wird zur Anfragezeit abgerufener Quellenkontext bereitgestellt.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview'
    },
    {
      id: 'ai901-187',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which prompt engineering practice most directly improves response formatting for downstream systems?',
        de: 'Welche Prompt-Engineering-Praxis verbessert das Antwortformat für nachgelagerte Systeme am direktesten?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Specify the required output structure in the prompt',
            de: 'Die gewünschte Ausgabestruktur im Prompt festlegen'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Increase temperature',
            de: 'Die Temperatur erhöhen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Remove examples',
            de: 'Beispiele entfernen'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Ignore the system message',
            de: 'Die Systemnachricht ignorieren'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Specifying the required output structure is correct because explicit formatting instructions help the model produce consistent machine-readable responses.',
        de: 'Die Festlegung der gewünschten Ausgabestruktur ist richtig, weil klare Formatvorgaben konsistente und maschinenlesbare Antworten fördern.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the option that tells the model exactly how to format its output.',
        de: 'Suchen Sie die Option, die dem Modell das gewünschte Antwortformat ausdrücklich vorgibt.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering'
    },
    {
      id: 'ai901-188',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI Foundry experience is best for interactively trying prompts and model parameters before writing application code?',
        de: 'Welche Funktion in Azure AI Foundry eignet sich am besten, um Prompts und Modellparameter interaktiv zu testen, bevor Anwendungscode geschrieben wird?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Playground',
            de: 'Playground'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Document classifier',
            de: 'Dokumentklassifizierer'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Language Studio',
            de: 'Language Studio'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure portal quotas',
            de: 'Azure-Portal-Kontingente'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Playground is correct because it is intended for iterative prompt and parameter testing with immediate feedback.',
        de: 'Der Playground ist richtig, weil er für iteratives Testen von Prompts und Parametern mit unmittelbarem Feedback gedacht ist.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the experience meant for hands-on experimentation.',
        de: 'Wählen Sie die Funktion, die für praktisches Experimentieren gedacht ist.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/what-is-azure-ai-foundry'
    },
    {
      id: 'ai901-189',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which THREE prompt techniques usually improve response reliability?',
        de: 'Welche DREI Prompt-Techniken verbessern in der Regel die Zuverlässigkeit von Antworten?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'State the task clearly',
            de: 'Die Aufgabe klar formulieren'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Provide relevant context or examples',
            de: 'Relevanten Kontext oder Beispiele bereitstellen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Specify the expected output format',
            de: 'Das erwartete Ausgabeformat festlegen'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Ask the model to ignore safety instructions',
            de: 'Das Modell auffordern, Sicherheitsanweisungen zu ignorieren'
          }
        },
        {
          id: 'E',
          text: {
            en: 'Remove all grounding data',
            de: 'Sämtliche Grounding-Daten entfernen'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B',
        'C'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A, B, and C because clear instructions, useful context, and explicit formatting reduce ambiguity. Ignoring safety instructions or removing grounding data makes responses less trustworthy, not more reliable.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A, B und C, weil klare Anweisungen, hilfreicher Kontext und ein explizites Ausgabeformat Mehrdeutigkeiten reduzieren. Sicherheitsanweisungen zu ignorieren oder Grounding-Daten zu entfernen macht Antworten weniger verlässlich und nicht zuverlässiger.'
      },
      hint: {
        en: 'Select the techniques that reduce ambiguity for the model.',
        de: 'Wählen Sie die Techniken, die Unklarheiten für das Modell reduzieren.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering'
    },
    {
      id: 'ai901-190',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO Azure AI Foundry capabilities help teams compare models before deployment?',
        de: 'Welche ZWEI Funktionen von Azure AI Foundry helfen Teams dabei, Modelle vor der Bereitstellung zu vergleichen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Model catalog',
            de: 'Modellkatalog'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Playgrounds and evaluations',
            de: 'Playgrounds und Auswertungen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Speech service voices',
            de: 'Speech-Service-Stimmen'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Blob lifecycle management',
            de: 'Blob-Lifecycle-Management'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A and B because teams use the model catalog to discover candidates and use playgrounds and evaluations to compare behavior before deployment. The other options are unrelated to model selection and assessment in Azure AI Foundry.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A und B, weil Teams den Modellkatalog nutzen, um Kandidaten zu finden, und Playgrounds sowie Auswertungen, um deren Verhalten vor der Bereitstellung zu vergleichen. Die übrigen Optionen haben keinen direkten Bezug zur Modellauswahl und -bewertung in Azure AI Foundry.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for capabilities tied to choosing and testing models.',
        de: 'Achten Sie auf Funktionen, die zur Auswahl und Erprobung von Modellen dienen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/what-is-azure-ai-foundry'
    },
    {
      id: 'ai901-191',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO statements about temperature and top_p are correct?',
        de: 'Welche ZWEI Aussagen über Temperatur und top_p sind richtig?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Lower temperature generally makes answers more deterministic',
            de: 'Eine niedrigere Temperatur macht Antworten im Allgemeinen deterministischer'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'top_p limits sampling to tokens within a chosen probability mass',
            de: 'top_p begrenzt das Sampling auf Tokens innerhalb einer gewählten Wahrscheinlichkeitsmasse'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Raising temperature always reduces creativity',
            de: 'Eine höhere Temperatur reduziert immer die Kreativität'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'top_p is used to transcribe audio',
            de: 'top_p wird zur Audiotranskription verwendet'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A and B because lower temperature reduces randomness and top_p controls nucleus sampling. Raising temperature does not reduce creativity, and top_p is unrelated to speech transcription.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A und B, weil eine niedrigere Temperatur die Zufälligkeit reduziert und top_p das Nucleus Sampling steuert. Eine höhere Temperatur senkt die Kreativität nicht, und top_p hat nichts mit Spracherkennung zu tun.'
      },
      hint: {
        en: 'Separate generation controls from unrelated service capabilities.',
        de: 'Trennen Sie Generierungsparameter von nicht verwandten Dienstfunktionen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering'
    },
    {
      id: 'ai901-192',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which THREE benefits can grounding provide in a generative AI app?',
        de: 'Welche DREI Vorteile kann Grounding in einer generativen KI-Anwendung bieten?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Use current business content at run time',
            de: 'Aktuelle Geschäftsinhalte zur Laufzeit nutzen'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Reduce unsupported answers',
            de: 'Nicht gestützte Antworten reduzieren'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Let responses cite internal sources',
            de: 'Antworten interne Quellen zitieren lassen'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Eliminate the need for any safety testing',
            de: 'Den Bedarf an Sicherheitstests vollständig beseitigen'
          }
        },
        {
          id: 'E',
          text: {
            en: 'Replace access control requirements',
            de: 'Zugriffskontrollanforderungen ersetzen'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B',
        'C'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A, B, and C because grounding supplies fresh source material, improves answer support, and enables citation of trusted content. It does not remove the need for safety testing or access control.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A, B und C, weil Grounding frisches Quellenmaterial bereitstellt, die inhaltliche Stützung von Antworten verbessert und Zitate aus vertrauenswürdigen Quellen ermöglicht. Sicherheitstests und Zugriffskontrollen werden dadurch nicht überflüssig.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the benefits that come from adding trusted source context at request time.',
        de: 'Wählen Sie die Vorteile, die sich aus vertrauenswürdigem Quellenkontext zur Laufzeit ergeben.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview'
    },
    {
      id: 'ai901-193',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO practices improve safety governance for a generative AI solution?',
        de: 'Welche ZWEI Praktiken verbessern die Sicherheits-Governance für eine generative KI-Lösung?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Enable content filtering',
            de: 'Inhaltsfilter aktivieren'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Run evaluations or red-team style tests on risky prompts',
            de: 'Auswertungen oder Red-Team-ähnliche Tests mit riskanten Prompts durchführen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Log no telemetry at all',
            de: 'Überhaupt keine Telemetrie protokollieren'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Let the model answer without usage policies',
            de: 'Das Modell ohne Nutzungsrichtlinien antworten lassen'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'The correct answers are A and B because frontline filtering and deliberate risk testing are both core parts of generative AI safety governance. Eliminating telemetry or usage policies weakens oversight instead of improving it.',
        de: 'Die richtigen Antworten sind A und B, weil sowohl eine erste Filterebene als auch gezielte Risikotests zentrale Bestandteile einer sicheren Governance für generative KI sind. Auf Telemetrie oder Nutzungsrichtlinien zu verzichten schwächt die Aufsicht.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for controls that actively reduce risk and increase oversight.',
        de: 'Achten Sie auf Kontrollen, die Risiken aktiv reduzieren und die Aufsicht stärken.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/concepts/evaluation-approach-gen-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-194',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Contoso is building an HR assistant that answers questions about vacation and travel policies. The team wants responses to come only from approved handbook passages and to include citations whenever possible. Policy documents change every month, so retraining should be minimal. The architects need a design that injects current source material into each request.',
        de: 'Contoso entwickelt einen HR-Assistenten, der Fragen zu Urlaubs- und Reiserichtlinien beantwortet. Das Team möchte, dass Antworten nur aus genehmigten Passagen des Handbuchs stammen und möglichst mit Quellenangaben versehen werden. Da sich die Richtliniendokumente monatlich ändern, soll der Aufwand für erneutes Training minimal bleiben. Die Architekten benötigen daher ein Design, das aktuelle Quelleninhalte in jede Anfrage einbringt.'
      },
      question: {
        en: 'Which design should the team add first?',
        de: 'Welches Design sollte das Team zuerst ergänzen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Grounding with retrieval',
            de: 'Grounding mit Retrieval'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Higher temperature',
            de: 'Höhere Temperatur'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Speech synthesis',
            de: 'Sprachsynthese'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Clustering',
            de: 'Clustering'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Grounding with retrieval is correct because it supplies current policy content at run time and supports source-backed answers.',
        de: 'Grounding mit Retrieval ist richtig, weil aktuelle Richtlinieninhalte zur Laufzeit eingebunden werden und damit quellenbasierte Antworten möglich sind.'
      },
      hint: {
        en: 'The clue is that answers must stay tied to changing approved documents.',
        de: 'Entscheidend ist, dass Antworten an sich ändernde, genehmigte Dokumente gebunden bleiben müssen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview'
    },
    {
      id: 'ai901-195',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Fabrikam legal teams are comparing two chat models for contract summarization. Before deployment, reviewers want a repeatable way to score relevance, groundedness, and safety on the same test set. The company also wants evidence that one model performs better than the other under consistent criteria. Manual spot checks alone are not enough.',
        de: 'Die Rechtsabteilungen von Fabrikam vergleichen zwei Chatmodelle für Vertragszusammenfassungen. Vor der Bereitstellung wünschen sich die Prüfer eine wiederholbare Methode, um Relevanz, Groundedness und Sicherheit auf derselben Testmenge zu bewerten. Das Unternehmen möchte außerdem belastbare Nachweise, dass ein Modell unter konsistenten Kriterien besser abschneidet als das andere. Manuelle Stichproben allein reichen nicht aus.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI Foundry capability should the team use?',
        de: 'Welche Funktion von Azure AI Foundry sollte das Team verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Evaluations',
            de: 'Auswertungen'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'OCR',
            de: 'OCR'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Image analysis',
            de: 'Bildanalyse'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Regression',
            de: 'Regression'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Evaluations is correct because the team needs a repeatable scoring process across quality and safety criteria.',
        de: 'Auswertungen sind richtig, weil das Team ein wiederholbares Bewertungsverfahren über Qualitäts- und Sicherheitskriterien hinweg benötigt.'
      },
      hint: {
        en: 'The requirement is formal comparison of model outputs, not data extraction.',
        de: 'Gefordert ist ein formaler Vergleich von Modellausgaben und keine Datenextraktion.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/concepts/evaluation-approach-gen-ai'
    },
    {
      id: 'ai901-196',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Litware marketing is brainstorming campaign slogans with a large language model. The team wants the same prompt to produce more varied wording across repeated runs so that creative staff have several options to review. Absolute consistency is not important in this workshop. The product owner asks which control should be adjusted first.',
        de: 'Das Marketing von Litware entwickelt mit einem großen Sprachmodell Kampagnenslogans. Das Team möchte, dass derselbe Prompt bei wiederholten Ausführungen abwechslungsreichere Formulierungen liefert, damit das Kreativteam mehrere Optionen prüfen kann. Absolute Konsistenz ist in diesem Workshop nicht wichtig. Der Product Owner fragt, welche Steuerung zuerst angepasst werden sollte.'
      },
      question: {
        en: 'Which parameter should the team increase?',
        de: 'Welchen Parameter sollte das Team erhöhen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Temperature',
            de: 'Temperatur'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Token usage',
            de: 'Tokenverbrauch'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'OCR confidence',
            de: 'OCR-Konfidenz'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Index replicas',
            de: 'Indexreplikate'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Temperature is correct because increasing it usually makes wording more varied and creative.',
        de: 'Temperatur ist richtig, weil eine Erhöhung in der Regel zu vielfältigeren und kreativeren Formulierungen führt.'
      },
      hint: {
        en: 'The goal is more variation, not lower cost or better indexing.',
        de: 'Ziel ist mehr Variation und nicht geringere Kosten oder bessere Indizierung.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering'
    },
    {
      id: 'ai901-197',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Woodgrove Bank is building a policy assistant for branch staff. Compliance requires stable answers in a fixed structure whenever the same question is asked. Creative variation is undesirable because it complicates review and audit. The team wants to change one generation setting before wider testing.',
        de: 'Die Woodgrove Bank entwickelt einen Richtlinienassistenten für Filialmitarbeiter. Die Compliance verlangt stabile Antworten in festem Format, wenn dieselbe Frage gestellt wird. Kreative Abweichungen sind unerwünscht, weil sie Prüfung und Revision erschweren. Das Team möchte vor breiteren Tests eine Generierungseinstellung anpassen.'
      },
      question: {
        en: 'Which setting should the team lower first?',
        de: 'Welche Einstellung sollte das Team zuerst verringern?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Temperature',
            de: 'Temperatur'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Chunk size',
            de: 'Chunk-Größe'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Audio sample rate',
            de: 'Audio-Abtastrate'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Document skew correction',
            de: 'Dokument-Entzerrung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Temperature is correct because lowering it usually reduces variation and makes responses more predictable.',
        de: 'Temperatur ist richtig, weil eine Verringerung in der Regel die Variation reduziert und Antworten vorhersehbarer macht.'
      },
      hint: {
        en: 'The desired outcome is consistency rather than creativity.',
        de: 'Gewünscht ist Konsistenz und nicht Kreativität.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering'
    },
    {
      id: 'ai901-198',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Trey Research wants to review Microsoft-hosted and partner models in one place. Architects plan to compare options and deploy a selected model into their workspace after a short evaluation. They need a starting point for discovery before prompt tuning begins. The team is looking for the Foundry experience centered on model selection.',
        de: 'Trey Research möchte Microsoft-gehostete und Partnermodelle an einem Ort prüfen. Die Architekten wollen Optionen vergleichen und nach einer kurzen Bewertung ein ausgewähltes Modell in ihren Workspace bereitstellen. Sie benötigen einen Einstiegspunkt für die Modellrecherche, bevor das Prompt-Tuning beginnt. Gesucht ist die Foundry-Funktion, die auf Modellauswahl ausgerichtet ist.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI Foundry feature should the team use first?',
        de: 'Welche Funktion von Azure AI Foundry sollte das Team zuerst verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Model catalog',
            de: 'Modellkatalog'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Content filters',
            de: 'Inhaltsfilter'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Document Intelligence',
            de: 'Document Intelligence'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Speech service',
            de: 'Speech Service'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Model catalog is correct because it is the feature used to discover, review, and select available models.',
        de: 'Der Modellkatalog ist richtig, weil dort verfügbare Modelle gefunden, geprüft und ausgewählt werden können.'
      },
      hint: {
        en: 'The question is about finding and comparing models before deployment.',
        de: 'Es geht darum, Modelle vor der Bereitstellung zu finden und zu vergleichen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/how-to/model-catalog-overview'
    },
    {
      id: 'ai901-199',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Northwind Traders is experimenting with prompts for a customer assistant. Product owners want to adjust system instructions, switch between candidate models, and inspect responses quickly before developers write integration code. The team values immediate feedback over automation at this stage. They need a built-in experience for hands-on experimentation.',
        de: 'Northwind Traders experimentiert mit Prompts für einen Kundenassistenten. Die Product Owner möchten Systemanweisungen anpassen, zwischen möglichen Modellen wechseln und Antworten schnell prüfen, bevor Entwickler Integrationscode schreiben. In dieser Phase ist unmittelbares Feedback wichtiger als Automatisierung. Benötigt wird eine integrierte Funktion für praktisches Ausprobieren.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI Foundry experience should they use first?',
        de: 'Welche Funktion in Azure AI Foundry sollten sie zuerst verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Playground',
            de: 'Playground'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Data lake',
            de: 'Data Lake'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Clustering',
            de: 'Clustering'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'OCR',
            de: 'OCR'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Playground is correct because it is intended for interactive prompt and parameter experimentation before application integration.',
        de: 'Der Playground ist richtig, weil er für interaktives Testen von Prompts und Parametern vor der Integration in Anwendungen gedacht ist.'
      },
      hint: {
        en: 'The scenario calls for rapid manual experimentation with prompts and models.',
        de: 'Das Szenario verlangt schnelles manuelles Experimentieren mit Prompts und Modellen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/what-is-azure-ai-foundry'
    },
    {
      id: 'ai901-200',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Describe fundamentals of generative AI and Azure AI Foundry',
        de: 'Grundlagen generativer KI und von Azure AI Foundry beschreiben'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Humongous Insurance is deploying a claims assistant for employees. The team must block violent or self-harm requests, test risky prompts before release, and document controls for auditors. A first line of defense is needed so that unsafe content is screened before users see it. Additional evaluations will follow as part of the rollout plan.',
        de: 'Humongous Insurance führt einen Schadensassistenten für Mitarbeiter ein. Das Team muss Anfragen zu Gewalt oder Selbstverletzung blockieren, riskante Prompts vor der Freigabe testen und die Kontrollen für Auditoren dokumentieren. Es wird eine erste Schutzschicht benötigt, damit unsichere Inhalte abgefangen werden, bevor Benutzer sie sehen. Weitere Auswertungen sind als Teil des Rollout-Plans vorgesehen.'
      },
      question: {
        en: 'Which control should be enabled first as a frontline safeguard?',
        de: 'Welche Kontrolle sollte zuerst als vorderste Schutzmaßnahme aktiviert werden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Content filters',
            de: 'Inhaltsfilter'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Higher temperature',
            de: 'Höhere Temperatur'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Clustering',
            de: 'Clustering'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'OCR',
            de: 'OCR'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Content filters are correct because they provide the immediate screening layer that blocks many unsafe prompts and responses.',
        de: 'Inhaltsfilter sind richtig, weil sie die unmittelbare Prüfschicht bilden, die viele unsichere Prompts und Antworten blockiert.'
      },
      hint: {
        en: 'The question asks for the first safety barrier before content reaches users.',
        de: 'Die Frage zielt auf die erste Sicherheitsbarriere, bevor Inhalte Benutzer erreichen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/content-filter'
    }
  ];
  if (window.ExamData && window.ExamData['ai-901']) {
    window.ExamData['ai-901'].questions = (window.ExamData['ai-901'].questions || []).concat(extra);
  }
})();

