AIF-C01試験の準備方法｜100％合格率のAIF-C01日本語版テキスト内容試験｜真実的なAWS Certified AI Practitioner日本語的中対策

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1whi8zjoms 1whi8zjoms
Nov 4, 2024 - 06:10
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Amazon AIF-C01 認定試験の出題範囲：

トピック 出題範囲
トピック 1
  • 責任ある AI のためのガイドライン: このドメインでは、公平性と透明性の確保など、AI ソリューションを責任を持って導入するための倫理的な考慮事項とベスト プラクティスに焦点を当てています。これは、AI システムの開発と導入に携わり、倫理基準を遵守する必要があるデータ サイエンティストやコンプライアンス担当者などの AI 実践者を対象としています。
トピック 2
  • AI と ML の基礎: このドメインでは、コア アルゴリズムと原則を含む、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の基本概念について説明します。初心者のデータ サイエンティストや IT プロフェッショナルなど、AI と ML を初めて使用する個人を対象としています。
トピック 3
  • 基礎モデルのアプリケーション: このドメインでは、大規模言語モデルなどの基礎モデルが実際のアプリケーションでどのように使用されるかを調べます。このドメインは、AI テクノロジーを使用して複雑な問題を解決するソリューション アーキテクトやデータ エンジニアなど、これらのモデルの実際の実装を理解する必要がある人向けに設計されています。
トピック 4
  • 生成 AI の基礎: このドメインでは、テキストや画像の生成など、学習したパターンから新しいコンテンツを作成する手法に焦点を当て、生成 AI の基礎を探ります。AI の開発者や研究者など、生成モデルの理解に関心のある専門家を対象としています。
トピック 5
  • AI ソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス: このドメインでは、AI ソリューションの管理に不可欠なセキュリティ対策、コンプライアンス要件、ガバナンス プラクティスについて説明します。AI システムの保護、規制コンプライアンスの確保、効果的なガバナンス フレームワークの実装を担当するセキュリティ専門家、コンプライアンス担当者、IT マネージャーを対象としています。

>> AIF-C01日本語版テキスト内容 <<

AIF-C01日本語的中対策、AIF-C01参考書内容

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Amazon AWS Certified AI Practitioner 認定 AIF-C01 試験問題 (Q67-Q72):

質問 # 67
A company has a database of petabytes of unstructured data from internal sources. The company wants to transform this data into a structured format so that its data scientists can perform machine learning (ML) tasks.
Which service will meet these requirements?

  • A. Amazon Kinesis Data Streams
  • B. Amazon Lex
  • C. Amazon Rekognition
  • D. AWS Glue

正解：D

質問 # 68
A company is using an Amazon Bedrock base model to summarize documents for an internal use case. The company trained a custom model to improve the summarization quality.
Which action must the company take to use the custom model through Amazon Bedrock?

  • A. Grant access to the custom model in Amazon Bedrock.
  • B. Register the model with the Amazon SageMaker Model Registry.
  • C. Deploy the custom model in an Amazon SageMaker endpoint for real-time inference.
  • D. Purchase Provisioned Throughput for the custom model.

正解：C

質問 # 69
A company wants to use a large language model (LLM) on Amazon Bedrock for sentiment analysis. The company wants to classify the sentiment of text passages as positive or negative.
Which prompt engineering strategy meets these requirements?

  • A. Provide examples of text passages with corresponding positive or negative labels in the prompt followed by the new text passage to be classified.
  • B. Provide the new text passage with a few examples of unrelated tasks, such as text summarization or question answering.
  • C. Provide a detailed explanation of sentiment analysis and how LLMs work in the prompt.
  • D. Provide the new text passage to be classified without any additional context or examples.

正解：A

質問 # 70
A company is using a pre-trained large language model (LLM) to build a chatbot for product recommendations. The company needs the LLM outputs to be short and written in a specific language.
Which solution will align the LLM response quality with the company's expectations?

  • A. Adjust the prompt.
  • B. Increase the temperature.
  • C. Choose an LLM of a different size.
  • D. Increase the Top K value.

正解：A

質問 # 71
A company is building a customer service chatbot. The company wants the chatbot to improve its responses by learning from past interactions and online resources.
Which AI learning strategy provides this self-improvement capability?

  • A. Supervised learning with a continuously updated FAQ database
  • B. Supervised learning with a manually curated dataset of good responses and bad responses
  • C. Reinforcement learning with rewards for positive customer feedback
  • D. Unsupervised learning to find clusters of similar customer inquiries

正解：C

質問 # 72
......

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