試験の準備方法-最高のAIF-C01科目対策試験-素敵なAIF-C01全真問題集

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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	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 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。

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Amazon AWS Certified AI Practitioner 認定 AIF-C01 試験問題 (Q70-Q75):

質問 # 70
An accounting firm wants to implement a large language model (LLM) to automate document processing. The firm must proceed responsibly to avoid potential harms.
What should the firm do when developing and deploying the LLM? (Select TWO.)

A. Modify the training data to mitigate bias.
B. Adjust the temperature parameter of the model.
C. Include fairness metrics for model evaluation.
D. Apply prompt engineering techniques.
E. Avoid overfitting on the training data.

正解：A、C

解説：
I'll continue with more questions. Stay tuned!

質問 # 71
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 Top K value.
C. Increase the temperature.
D. Choose an LLM of a different size.

正解：A

質問 # 72
A digital devices company wants to predict customer demand for memory hardware. The company does not have coding experience or knowledge of ML algorithms and needs to develop a data-driven predictive model.
The company needs to perform analysis on internal data and external data.
Which solution will meet these requirements?

A. Import the data into Amazon SageMaker Canvas. Build ML models and demand forecast predictions by selecting the values in the data from SageMaker Canvas.
B. Store the data in Amazon S3. Create ML models and demand forecast predictions by using Amazon SageMaker built-in algorithms that use the data from Amazon S3.
C. Import the data into Amazon SageMaker Data Wrangler. Build ML models and demand forecast predictions by using an Amazon Personalize Trending-Now recipe.
D. Import the data into Amazon SageMaker Data Wrangler. Create ML models and demand forecast predictions by using SageMaker built-in algorithms.

正解：A

解説：
Amazon SageMaker Canvas is a visual, no-code machine learning interface that allows users to build machine learning models without having any coding experience or knowledge of machine learning algorithms. It enables users to analyze internal and external data, and make predictions using a guided interface.
* Option D (Correct): "Import the data into Amazon SageMaker Canvas. Build ML models and demand forecast predictions by selecting the values in the data from SageMaker Canvas": This is the correct answer because SageMaker Canvas is designed for users without coding experience, providing a visual interface to build predictive models with ease.
* Option A: "Store the data in Amazon S3 and use SageMaker built-in algorithms" is incorrect because it requires coding knowledge to interact with SageMaker's built-in algorithms.
* Option B: "Import the data into Amazon SageMaker Data Wrangler" is incorrect. Data Wrangler is primarily for data preparation and not directly focused on creating ML models without coding.
* Option C: "Use Amazon Personalize Trending-Now recipe" is incorrect as Amazon Personalize is for building recommendation systems, not for general demand forecasting.
AWS AI Practitioner References:
* Amazon SageMaker Canvas Overview: AWS documentation emphasizes Canvas as a no-code solution for building machine learning models, suitable for business analysts and users with no coding experience.

質問 # 73
A security company is using Amazon Bedrock to run foundation models (FMs). The company wants to ensure that only authorized users invoke the models. The company needs to identify any unauthorized access attempts to set appropriate AWS Identity and Access Management (IAM) policies and roles for future iterations of the FMs.
Which AWS service should the company use to identify unauthorized users that are trying to access Amazon Bedrock?

A. Amazon Fraud Detector
B. AWS Audit Manager
C. AWS Trusted Advisor
D. AWS CloudTrail

正解：D

解説：
AWS CloudTrail is a service that enables governance, compliance, and operational and risk auditing of your AWS account. It tracks API calls and identifies unauthorized access attempts to AWS resources, including Amazon Bedrock.
* AWS CloudTrail:
* Provides detailed logs of all API calls made within an AWS account, including those to Amazon Bedrock.
* Can identify unauthorized access attempts by logging and monitoring the API calls, which helps in setting appropriate IAM policies and roles.
* Why Option B is Correct:
* Monitoring and Security: CloudTrail logs all access requests and helps detect unauthorized access attempts.
* Auditing and Compliance: The logs can be used to audit user activity and enforce security measures.
* Why Other Options are Incorrect:
* A. AWS Audit Manager: Used for automating audit preparation, not for tracking real-time unauthorized access attempts.
* C. Amazon Fraud Detector: Designed to detect fraudulent online activities, not unauthorized access to AWS services.
* D. AWS Trusted Advisor: Provides best practice recommendations for AWS resources, not access monitoring.
Thus, B is the correct answer for identifying unauthorized users attempting to access Amazon Bedrock.

質問 # 74
A company deployed an AI/ML solution to help customer service agents respond to frequently asked questions. The questions can change over time. The company wants to give customer service agents the ability to ask questions and receive automatically generated answers to common customer questions.
Which strategy will meet these requirements MOST cost-effectively?

A. Fine-tune the model regularly.
B. Train the model by using context data.
C. Use Retrieval Augmented Generation (RAG) with prompt engineering techniques.
D. Pre-train and benchmark the model by using context data.

正解：C

解説：
RAG combines large pre-trained models with retrieval mechanisms to fetch relevant context from a knowledge base. This approach is cost-effective as it eliminates the need for frequent model retraining while ensuring responses are contextually accurate and up to date. References: AWS RAG Techniques.

質問 # 75
......

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AIF-C01全真問題集: https://jp.fast2test.com/AIF-C01-premium-file.html

John King John King

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