AIF-C01日本語問題集 & AIF-C01独学書籍

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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 Applications of Foundation Models: This domain examines how foundation models, like large language models, are used in practical applications. It is designed for those who need to understand the real-world implementation of these models, including solution architects and data engineers who work with AI technologies to solve complex problems.

トピック 2 Fundamentals of Generative AI: This domain explores the basics of generative AI, focusing on techniques for creating new content from learned patterns, including text and image generation. It targets professionals interested in understanding generative models, such as developers and researchers in AI.

トピック 3 Guidelines for Responsible AI: This domain highlights the ethical considerations and best practices for deploying AI solutions responsibly, including ensuring fairness and transparency. It is aimed at AI practitioners, including data scientists and compliance officers, who are involved in the development and deployment of AI systems and need to adhere to ethical standards.

トピック 4 Fundamentals of AI and ML: This domain covers the fundamental concepts of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), including core algorithms and principles. It is aimed at individuals new to AI and ML, such as entry-level data scientists and IT professionals.

トピック 5 Security, Compliance, and Governance for AI Solutions: This domain covers the security measures, compliance requirements, and governance practices essential for managing AI solutions. It targets security professionals, compliance officers, and IT managers responsible for safeguarding AI systems, ensuring regulatory compliance, and implementing effective governance frameworks.

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Amazon AWS Certified AI Practitioner 認定 AIF-C01 試験問題 (Q38-Q43):
質問 # 38
A company is building an ML model. The company collected new data and analyzed the data by creating a correlation matrix, calculating statistics, and visualizing the data.
Which stage of the ML pipeline is the company currently in?

A. Exploratory data analysis
B. Hyperparameter tuning
C. Feature engineering
D. Data pre-processing
正解：A

質問 # 39
Which AWS service or feature can help an AI development team quickly deploy and consume a foundation model (FM) within the team's VPC?

A. Amazon SageMaker JumpStart
B. Amazon SageMaker endpoints
C. PartyRock, an Amazon Bedrock Playground
D. Amazon Personalize
正解：B

質問 # 40
A law firm wants to build an AI application by using large language models (LLMs). The application will read legal documents and extract key points from the documents.
Which solution meets these requirements?

A. Develop a summarization chatbot.
B. Develop a multi-language translation system.
C. Create a recommendation engine.
D. Build an automatic named entity recognition system.
正解：A

質問 # 41
A research company implemented a chatbot by using a foundation model (FM) from Amazon Bedrock. The chatbot searches for answers to questions from a large database of research papers.
After multiple prompt engineering attempts, the company notices that the FM is performing poorly because of the complex scientific terms in the research papers.
How can the company improve the performance of the chatbot?

A. Change the FM inference parameters.
B. Use domain adaptation fine-tuning to adapt the FM to complex scientific terms.
C. Use few-shot prompting to define how the FM can answer the questions.
D. Clean the research paper data to remove complex scientific terms.
正解：B

質問 # 42
A company wants to use generative AI to increase developer productivity and software development. The company wants to use Amazon Q Developer.
What can Amazon Q Developer do to help the company meet these requirements?

A. Create software snippets, reference tracking, and open-source license tracking.
B. Convert audio files to text documents by using ML models.
C. Enable voice commands for coding and providing natural language search.
D. Run an application without provisioning or managing servers.
正解：C

質問 # 43
......

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