AIF-C01受験対策解説集 & AIF-C01過去問

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効果的AIF-C01｜完璧なAIF-C01受験対策解説集試験｜試験の準備方法AWS Certified AI Practitioner過去問

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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 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。
トピック 3
  • 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 4
  • 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 5
  • 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。

Amazon AWS Certified AI Practitioner 認定 AIF-C01 試験問題 (Q12-Q17):

質問 # 12
A company has a foundation model (FM) that was customized by using Amazon Bedrock to answer customer queries about products. The company wants to validate the model's responses to new types of queries. The company needs to upload a new dataset that Amazon Bedrock can use for validation.
Which AWS service meets these requirements?

正解：A

解説：
Amazon S3 is the optimal choice for storing and uploading datasets used for machine learning model validation and training. It offers scalable, durable, and secure storage, making it ideal for holding datasets required by Amazon Bedrock for validation purposes.
* Option A (Correct): "Amazon S3": This is the correct answer because Amazon S3 is widely used for storing large datasets that are accessed by machine learning models, including those in Amazon Bedrock.
* Option B: "Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)" is incorrect because EBS is a block storage service for use with Amazon EC2, not for directly storing datasets for Amazon Bedrock.
* Option C: "Amazon Elastic File System (Amazon EFS)" is incorrect as it is primarily used for file storage with shared access by multiple instances.
* Option D: "AWS Snowcone" is incorrect because it is a physical device for offline data transfer, not suitable for directly providing data to Amazon Bedrock.
AWS AI Practitioner References:
* Storing and Managing Datasets on AWS for Machine Learning: AWS recommends using S3 for storing and managing datasets required for ML model training and validation.


質問 # 13
A company wants to improve multiple ML models.
Select the correct technique from the following list of use cases. Each technique should be selected one time or not at all. (Select THREE.) Few-shot learning Fine-tuning Retrieval Augmented Generation (RAG) Zero-shot learning

正解：

解説：

Explanation:

AWS References:
Amazon Bedrock - Retrieval Augmented Generation (RAG)
AWS Generative AI Guide - Zero-shot & Few-shot learning


質問 # 14
A bank is building a chatbot to answer customer questions about opening a bank account. The chatbot will use public bank documents to generate responses. The company will use Amazon Bedrock and prompt engineering to improve the chatbot's responses.
Which prompt engineering technique meets these requirements?

正解：A


質問 # 15
A company wants to create an application to summarize meetings by using meeting audio recordings.
Select and order the correct steps from the following list to create the application. Each step should be selected one time or not at all. (Select and order THREE.)
* Convert meeting audio recordings to meeting text files by using Amazon Polly.
* Convert meeting audio recordings to meeting text files by using Amazon Transcribe.
* Store meeting audio recordings in an Amazon S3 bucket.
* Store meeting audio recordings in an Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) volume.
* Summarize meeting text files by using Amazon Bedrock.
* Summarize meeting text files by using Amazon Lex.

正解：

解説：

Reference:
Amazon Transcribe Developer Guide: Introduction to Amazon Transcribe (https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/what-is.html) AWS Bedrock User Guide: Text Generation and Summarization (https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) AWS AI Practitioner Learning Path: Module on Speech-to-Text and Generative AI Amazon S3 User Guide: Storing Data for Processing (https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html)


質問 # 16
A company has built a solution by using generative AI. The solution uses large language models (LLMs) to translate training manuals from English into other languages. The company wants to evaluate the accuracy of the solution by examining the text generated for the manuals.
Which model evaluation strategy meets these requirements?

正解：D


質問 # 17
......

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