便利なAIF-C01模擬練習 &合格スムーズAIF-C01対応問題集 |実際的なAIF-C01勉強の資料AWS Certified AI Practitioner

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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	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 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。

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AIF-C01対応問題集、AIF-C01勉強の資料

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Amazon AWS Certified AI Practitioner 認定 AIF-C01 試験問題 (Q81-Q86):

質問 # 81
A financial institution is using Amazon Bedrock to develop an AI application. The application is hosted in a VPC. To meet regulatory compliance standards, the VPC is not allowed access to any internet traffic.
Which AWS service or feature will meet these requirements?

A. Internet gateway
B. Amazon Macie
C. AWS PrivateLink
D. Amazon CloudFront

正解：C

解説：
AWS PrivateLink enables private connectivity between VPCs and AWS services without exposing traffic to the public internet. This feature is critical for meeting regulatory compliance standards that require isolation from public internet traffic.
* Option A (Correct): "AWS PrivateLink": This is the correct answer because it allows secure access to Amazon Bedrock and other AWS services from a VPC without internet access, ensuring compliance with regulatory standards.
* Option B: "Amazon Macie" is incorrect because it is a security service for data classification and protection, not for managing private network traffic.
* Option C: "Amazon CloudFront" is incorrect because it is a content delivery network service and does not provide private network connectivity.
* Option D: "Internet gateway" is incorrect as it enables internet access, which violates the VPC's no- internet-traffic policy.
AWS AI Practitioner References:
* AWS PrivateLink Documentation: AWS highlights PrivateLink as a solution for connecting VPCs to AWS services privately, which is essential for organizations with strict regulatory requirements.

質問 # 82
A company is building an application that needs to generate synthetic data that is based on existing data.
Which type of model can the company use to meet this requirement?

A. Residual neural network
B. XGBoost
C. WaveNet
D. Generative adversarial network (GAN)

正解：D

質問 # 83
A company has documents that are missing some words because of a database error. The company wants to build an ML model that can suggest potential words to fill in the missing text.
Which type of model meets this requirement?

A. Topic modeling
B. BERT-based models
C. Prescriptive ML models
D. Clustering models

正解：B

解説：
BERT-based models (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) are suitable for tasks that involve understanding the context of words in a sentence and suggesting missing words. These models use bidirectional training, which considers the context from both directions (left and right of the missing word) to predict the appropriate word to fill in the gaps.
* BERT-based Models:
* BERT is a pre-trained transformer model designed for natural language understanding tasks, including text completion, where certain words are missing.
* It excels at understanding context and relationships between words in a sentence, making it ideal for suggesting potential words to fill in missing text.
* Why Option D is Correct:
* Contextual Understanding: BERT uses its bidirectional training to understand the context around missing words, making it highly accurate in suggesting suitable replacements.
* Text Completion Capability: BERT's architecture is explicitly designed for tasks like masked language modeling, where certain words in a text are masked (or missing), and the model predicts the missing words.
* Why Other Options are Incorrect:
* A. Topic modeling: Focuses on identifying topics in a text corpus, not on predicting missing words.
* B. Clustering models: Group similar data points together, which is not suitable for predicting missing text.
* C. Prescriptive ML models: Focus on providing recommendations based on data analysis, not on natural language processing tasks like filling in missing text.

質問 # 84
A company wants to assess the costs that are associated with using a large language model (LLM) to generate inferences. The company wants to use Amazon Bedrock to build generative AI applications.
Which factor will drive the inference costs?

A. Total training time
B. Number of tokens consumed
C. Temperature value
D. Amount of data used to train the LLM

正解：B

解説：
In generative AI models, such as those built on Amazon Bedrock, inference costs are driven by the number of tokens processed. A token can be as short as one character or as long as one word, and the more tokens consumed during the inference process, the higher the cost.
* Option A (Correct): "Number of tokens consumed": This is the correct answer because the inference cost is directly related to the number of tokens processed by the model.
* Option B: "Temperature value" is incorrect as it affects the randomness of the model's output but not the cost directly.
* Option C: "Amount of data used to train the LLM" is incorrect because training data size affects training costs, not inference costs.
* Option D: "Total training time" is incorrect because it relates to the cost of training the model, not the cost of inference.
AWS AI Practitioner References:
* Understanding Inference Costs on AWS: AWS documentation highlights that inference costs for generative models are largely based on the number of tokens processed.

質問 # 85
A company uses a foundation model (FM) from Amazon Bedrock for an AI search tool. The company wants to fine-tune the model to be more accurate by using the company's data.
Which strategy will successfully fine-tune the model?

A. Purchase Provisioned Throughput for Amazon Bedrock.
B. Provide labeled data with the prompt field and the completion field.
C. Prepare the training dataset by creating a .txt file that contains multiple lines in .csv format.
D. Train the model on journals and textbooks.

正解：B

解説：
Providing labeled data with both a prompt field and a completion field is the correct strategy for fine-tuning a foundation model (FM) on Amazon Bedrock.
* Fine-Tuning Strategy:
* To fine-tune a model, labeled data that pairs input prompts with the correct outputs (completions) is necessary.
* This allows the model to learn the desired behavior or response style based on the provided examples.
* Why Option A is Correct:
* Proper Training Format: The prompt-completion pairs provide the necessary format for training the model to produce accurate outputs.
* Customization: Ensures that the model is fine-tuned to the specific requirements of the company' s data and desired outputs.
* Why Other Options are Incorrect:
* B. Prepare a .txt file in .csv format: This does not align with the specific need for labeled data with prompts and completions.
* C. Purchase Provisioned Throughput: Relates to read/write capacity in databases, not to model fine-tuning.
* D. Train on journals and textbooks: Lacks the specific format and labeling required for fine- tuning.

質問 # 86
......

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Amazon AWS Certified AI Practitioner 認定 AIF-C01 試験問題 (Q81-Q86):

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