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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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Amazon AWS Certified AI Practitioner 認定 AIF-C01 試験問題 (Q128-Q133):
質問 # 128
A company has developed an ML model to predict real estate sale prices. The company wants to deploy the model to make predictions without managing servers or infrastructure.
Which solution meets these requirements?
- A. Deploy the model by using Amazon CloudFront with an Amazon S3 integration.
- B. Deploy the model on an Amazon EC2 instance.
- C. Deploy the model by using an Amazon SageMaker AI endpoint.
- D. Deploy the model on an Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) cluster.
正解：C
解説：
Amazon SageMaker endpoints provide fully managed, serverless model deployment for real-time and batch predictions, allowing companies to deploy ML models without handling any servers or infrastructure management.
* D is correct: SageMaker endpoints let you deploy, scale, and monitor ML models with no infrastructure overhead.
* A and B require infrastructure management.
* C (CloudFront/S3) is not for model deployment, but for static content delivery.
"Amazon SageMaker endpoints allow you to deploy machine learning models for inference without the need to manage underlying infrastructure." (Reference: AWS SageMaker Model Deployment, AWS Certified AI Practitioner Study Guide)
質問 # 129
A company wants to use a large language model (LLM) on Amazon Bedrock for sentiment analysis. The company wants to know how much information can fit into one prompt.
Which consideration will inform the company's decision?
- A. Context window
- B. Temperature
- C. Model size
- D. Batch size
正解：A
質問 # 130
A company has installed a security camer
a. The company uses an ML model to evaluate the security camera footage for potential thefts. The company has discovered that the model disproportionately flags people who are members of a specific ethnic group.
Which type of bias is affecting the model output?
- A. Confirmation bias
- B. Observer bias
- C. Sampling bias
- D. Measurement bias
正解：C
質問 # 131
A company makes forecasts each quarter to decide how to optimize operations to meet expected demand. The company uses ML models to make these forecasts.
An AI practitioner is writing a report about the trained ML models to provide transparency and explainability to company stakeholders.
What should the AI practitioner include in the report to meet the transparency and explainability requirements?
- A. Partial dependence plots (PDPs)
- B. Code for model training
- C. Sample data for training
- D. Model convergence tables
正解：A
質問 # 132
Which AWS service or feature stores embeddings In a vector database for use with foundation models (FMs) and Retrieval Augmented Generation (RAG)?
- A. Amazon OpenSearch Service
- B. Amazon SageMaker Ground Truth
- C. Amazon Textract
- D. Amazon Transcribe
正解：A
質問 # 133
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