Eli Moore Eli Moore's Profile Page

Eli Moore Eli Moore

0 Course Enrolled • 0 Course Completed

Biography

AIF-C01試験の準備方法｜最高のAIF-C01日本語版受験参考書試験｜実用的なAWS Certified AI Practitioner勉強方法

BONUS！！！ Topexam AIF-C01ダンプの一部を無料でダウンロード：https://drive.google.com/open?id=1Km1xZf-pycaoBKx42FJCBjMr276JGfLQ

世の中に去年の自分より今年の自分が優れていないのは立派な恥です。それで、IT人材として毎日自分を充実して、AIF-C01問題集を学ぶ必要があります。弊社のAIF-C01問題集はあなたにこのチャンスを全面的に与えられます。あなたは自分の望ましいAmazon AIF-C01問題集を選らんで、学びから更なる成長を求められます。心はもはや空しくなく、生活を美しくなります。

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

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 2

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 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

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 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日本語版受験参考書 <<

実際的なAIF-C01日本語版受験参考書試験-試験の準備方法-便利なAIF-C01勉強方法

TopexamのAmazonのAIF-C01試験トレーニング資料は豊富な経験を持っているIT専門家が研究したものです。君がAmazonのAIF-C01問題集を購入したら、私たちは一年間で無料更新サービスを提供することができます。もしAmazonのAIF-C01問題集は問題があれば、或いは試験に不合格になる場合は、全額返金することを保証いたします。

Amazon AWS Certified AI Practitioner 認定 AIF-C01 試験問題 (Q121-Q126):

質問 # 121
A company has built a chatbot that can respond to natural language questions with images. The company wants to ensure that the chatbot does not return inappropriate or unwanted images.
Which solution will meet these requirements?

A. Automate user feedback integration.
B. Perform model validation.
C. Implement moderation APIs.
D. Retrain the model with a general public dataset.

正解：C

質問 # 122
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. Deploy the custom model in an Amazon SageMaker endpoint for real-time inference.
B. Register the model with the Amazon SageMaker Model Registry.
C. Grant access to the custom model in Amazon Bedrock.
D. Purchase Provisioned Throughput for the custom model.

正解：A

解説：
To use a custom model that has been trained to improve summarization quality, the company must deploy the model on an Amazon SageMaker endpoint. This allows the model to be used for real-time inference through Amazon Bedrock or other AWS services. By deploying the model in SageMaker, the custom model can be accessed programmatically via API calls, enabling integration with Amazon Bedrock.
* Option B (Correct): "Deploy the custom model in an Amazon SageMaker endpoint for real-time inference": This is the correct answer because deploying the model on SageMaker enables it to serve real-time predictions and be integrated with Amazon Bedrock.
* Option A: "Purchase Provisioned Throughput for the custom model" is incorrect because provisioned throughput is related to database or storage services, not model deployment.
* Option C: "Register the model with the Amazon SageMaker Model Registry" is incorrect because while the model registry helps with model management, it does not make the model accessible for real- time inference.
* Option D: "Grant access to the custom model in Amazon Bedrock" is incorrect because Bedrock does not directly manage custom model access; it relies on deployed endpoints like those in SageMaker.
AWS AI Practitioner References:
* Amazon SageMaker Endpoints: AWS recommends deploying models to SageMaker endpoints to use them for real-time inference in various applications.

質問 # 123
A company uses Amazon SageMaker for its ML pipeline in a production environment. The company has large input data sizes up to 1 GB and processing times up to 1 hour. The company needs near real-time latency.
Which SageMaker inference option meets these requirements?

A. Serverless inference
B. Real-time inference
C. Asynchronous inference
D. Batch transform

正解：B

質問 # 124
How can companies use large language models (LLMs) securely on Amazon Bedrock?

A. Use Amazon CloudWatch Logs to make models explainable and to monitor for bias.
B. Enable AWS Audit Manager for automatic model evaluation jobs.
C. Design clear and specific prompts. Configure AWS Identity and Access Management (IAM) roles and policies by using least privilege access.
D. Enable Amazon Bedrock automatic model evaluation jobs.

正解：C

解説：
To securely use large language models (LLMs) on Amazon Bedrock, companies should design clear and specific prompts to avoid unintended outputs and ensure proper configuration of AWS Identity and Access Management (IAM) roles and policies with the principle of least privilege. This approach limits access to sensitive resources and minimizes the potential impact of security incidents.
* Option A (Correct): "Design clear and specific prompts. Configure AWS Identity and Access Management (IAM) roles and policies by using least privilege access": This is the correct answer as it directly addresses both security practices in prompt design and access management.
* Option B: "Enable AWS Audit Manager for automatic model evaluation jobs" is incorrect because Audit Manager is for compliance and auditing, not directly related to secure LLM usage.
* Option C: "Enable Amazon Bedrock automatic model evaluation jobs" is incorrect because Bedrock does not provide automatic model evaluation jobs specifically for security purposes.
* Option D: "Use Amazon CloudWatch Logs to make models explainable and to monitor for bias" is incorrect because CloudWatch Logs are used for monitoring and not directly for making models explainable or secure.
AWS AI Practitioner References:
* Secure AI Practices on AWS: AWS recommends configuring IAM roles and using least privilege access to ensure secure usage of AI models.

質問 # 125
A company is using few-shot prompting on a base model that is hosted on Amazon Bedrock. The model currently uses 10 examples in the prompt. The model is invoked once daily and is performing well. The company wants to lower the monthly cost.
Which solution will meet these requirements?

A. Increase the number of tokens in the prompt.
B. Customize the model by using fine-tuning.
C. Decrease the number of tokens in the prompt.
D. Use Provisioned Throughput.

正解：C

解説：
Decreasing the number of tokens in the prompt reduces the cost associated with using an LLM model on Amazon Bedrock, as costs are often based on the number of tokens processed by the model.
* Token Reduction Strategy:
* By decreasing the number of tokens (words or characters) in each prompt, the company reduces the computational load and, therefore, the cost associated with invoking the model.
* Since the model is performing well with few-shot prompting, reducing token usage without sacrificing performance can lower monthly costs.
* Why Option B is Correct:
* Cost Efficiency: Directly reduces the number of tokens processed, lowering costs without requiring additional adjustments.
* Maintaining Performance: If the model is already performing well, a reduction in tokens should not significantly impact its performance.
* Why Other Options are Incorrect:
* A. Fine-tuning: Can be costly and time-consuming and is not needed if the current model is already performing well.
* C. Increase the number of tokens: Would increase costs, not lower them.
* D. Use Provisioned Throughput: Is unrelated to token costs and applies more to read/write capacity in databases.

質問 # 126
......

AIF-C01認定試験の準備を完了したのですか。試験を目前に控え、自信満々と受験することができますか。もしまだ試験に合格する自信を持っていないなら、ここで最高の試験参考書を推奨します。ただ短時間の勉強で試験に合格できる最新のAIF-C01問題集が登場しました。この素晴らしい問題集はTopexamによって提供されます。

AIF-C01勉強方法: https://www.topexam.jp/AIF-C01_shiken.html

無料でクラウドストレージから最新のTopexam AIF-C01 PDFダンプをダウンロードする：https://drive.google.com/open?id=1Km1xZf-pycaoBKx42FJCBjMr276JGfLQ